Tìm hiểu chi tiết khả năng giám sát (Observability) là gì?

Observability là gì? Khi hệ thống công nghệ ngày càng phức tạp, việc theo dõi và xử lý sự cố trở thành thách thức lớn đối với các nhóm IT và DevOps. Một hệ thống quan sát hiệu quả không chỉ giúp đảm bảo hoạt động ổn định mà còn tối ưu hóa hiệu suất vận hành. Cùng FPT Cloud tìm hiểu chi tiết qua bài viết dưới đây!

>>> Xem thêm: Dịch vụ thuê máy chủ vật lý (server vật lý) chất lượng FPT Cloud

1. Observability là gì?

Trong lĩnh vực Công nghệ thông tin và điện toán đám mây, Observability là khả năng đo lường trạng thái hiện tại của một hệ thống dựa trên dữ liệu mà nó tạo ra, chẳng hạn như logs, metrics và traces.

Một hệ thống quá phức tạp có thể bao gồm hàng trăm, thậm chí hàng ngàn máy chủ, dịch vụ và ứng dụng. Các lỗi có thể xuất hiện ở bất kỳ đâu trong hệ thống, việc phát hiện và sửa chúng có thể là một nhiệm vụ khó khăn.

Observability giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp các công cụ và kỹ thuật cho phép bạn quan sát hệ thống, xem xét các sự kiện trong quá khứ, theo dõi hiệu suất hiện tại, tìm kiếm, giải quyết các vấn đề kỹ thuật và dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trong tương lai.

Các tổ chức thường triển khai Observability bằng cách sử dụng kết hợp các phương pháp công cụ đo lường bao gồm các công cụ đo lường mã nguồn mở, chẳng hạn như OpenTelemetry.

Nhiều tổ chức cũng áp dụng giải pháp Observability để giúp phát hiện và phân tích tầm quan trọng của các sự kiện đối với hoạt động của họ, với vòng đời phát triển phần mềm, bảo mật ứng dụng và trải nghiệm của người dùng cuối.

2. Sự khác biệt giữa monitoring và observability?

Mặc dù Monitoring và Observability có liên quan đến nhau và có thể bổ sung cho nhau, nhưng thực tế chúng là hai khái niệm khác nhau. Dưới đây là những khác biệt chính:

>>> Xem thêm: Kubernetes (K8s) là gì? Chức năng và cơ chế hoạt động chi tiết

3. Tại sao observability lại quan trọng?

Trong môi trường doanh nghiệp, Observability giúp các nhóm hiểu và trả lời các câu hỏi cụ thể về những gì đang diễn ra trong các hệ thống phân tán. Observability cho phép bạn hiểu những gì chậm hoặc bị lỗi và những gì cần phải làm để cải thiện hiệu suất. Với một giải pháp Observability được thiết lập, các nhóm có thể nhận được cảnh báo về các vấn đề và giải quyết chúng một cách chủ động trước khi chúng ảnh hưởng đến người dùng.

Với các hệ thống phân tán, việc hiểu một vấn đề hiện tại là một thách thức to lớn, phần lớn là do nó tạo ra nhiều “ẩn số chưa biết - unknown unknowns” hơn các hệ thống đơn giản hơn. Bởi vì monitoring yêu cầu “những ẩn số đã biết - known unknowns”, nên nó thường không giải quyết được các vấn đề một cách thỏa đáng trong những môi trường phức tạp này.

Observability phù hợp hơn với tính không thể đoán trước của các hệ thống phân tán, chủ yếu là vì nó cho phép bạn đặt câu hỏi về hành vi của hệ thống khi có vấn đề phát sinh. “Tại sao X bị lỗi?” hoặc "Điều gì đang gây ra độ trễ?" là một số câu hỏi mà Observability có thể trả lời.

Tóm lại, observability là rất quan trọng để đảm bảo các hệ thống phức tạp hoạt động tốt nhất có thể và giảm thiểu các rủi ro liên quan đến hiệu suất, bảo mật, tính sẵn sàng của hệ thống và trải nghiệm người dùng. Observability cung cấp một cái nhìn toàn diện về hành vi và hiệu suất hệ thống, giúp các nhóm nhanh chóng phát hiện, chẩn đoán và giải quyết các vấn đề để cải thiện độ tin cậy và sự hài lòng của người dùng.

3.1 Các thành phần trong observability

Observability bao gồm 3 thành phần chính để giúp quản trị viên, nhà phát triển và các chuyên gia tìm hiểu về hoạt động của hệ thống. Các thành phần này bao gồm:

• Logs: Đây là những bản ghi văn bản có cấu trúc hoặc không có cấu trúc được ghi lại bởi hệ thống. Chúng bao gồm thông tin về các lỗi, cảnh báo, tình trạng hoạt động, các yêu cầu được xử lý và các hoạt động xảy ra tại một thời điểm cụ thể. Logs là một phần quan trọng trong observability, bởi vì chúng cho phép bạn xem xét các sự kiện trong quá khứ và tìm kiếm nguyên nhân của các vấn đề.
• Metrics: Đây là các số liệu đo lường về hiệu suất và hoạt động của hệ thống, bao gồm thông tin về tài nguyên sử dụng, lưu lượng truy cập, thời gian phản hồi,... Các metrics được thu thập và lưu trữ liên tục, giúp cho quản trị viên và nhà phát triển theo dõi hoạt động của hệ thống và phát hiện các vấn đề liên quan đến hiệu suất.
• Traces: Đây là các thông tin về quá trình xử lý các request trong hệ thống. Các traces cho phép bạn theo dõi các request được xử lý thông qua các hệ thống khác nhau trong hệ thống tổng thể.

3.2 Những lợi ích observability mang lại là gì?

Các lợi ích của observability là rất đa dạng và có thể được áp dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Dưới đây là một số lợi ích chính của observability:

• Phát hiện và giải quyết sự cố nhanh chóng: Observability cung cấp một cái nhìn toàn diện về hệ thống, giúp bạn nhanh chóng phát hiện và giải quyết các sự cố.
• Nâng cao hiệu suất hệ thống: Observability cung cấp thông tin về hiệu suất của hệ thống, giúp người dùng hiểu được tình trạng của hệ thống và đưa ra các quyết định để nâng cao hiệu suất.
• Gia tăng trải nghiệm người dùng: Công cụ observability giúp xác định các vấn đề có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng và giải quyết chúng để cải thiện sự hài lòng của người dùng.
• Nâng cao khả năng dự báo: Dữ liệu từ logs, metrics và traces có thể được sử dụng để xác định các xu hướng và mô hình hoạt động của hệ thống. Điều này giúp bạn dự đoán các sự cố tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra và đưa ra các biện pháp ngăn chặn trước khi vấn đề trở nên nghiêm trọng.
• Cải thiện chất lượng sản phẩm: Dữ liệu từ logs, metrics và traces có thể giúp developer kiểm tra, đánh giá chất lượng của mã nguồn, xác định lỗi và điều chỉnh mã nguồn để cải thiện chất lượng của ứng dụng.
• Cải thiện tính khả dụng của hạ tầng và dịch vụ: Với việc sử dụng observability, các vấn đề có thể được giải quyết nhanh chóng hơn, giúp giảm thời gian chết của hệ thống. Điều này cũng giúp đảm bảo hệ thống được sử dụng đúng cách và đáp ứng được các yêu cầu của người dùng.

>>> Xem thêm: Lưu trữ đám mây là gì? TOP ứng dụng lưu trữ đám mây tốt nhất

4. Những thách thức của observability là gì?

Mặc dù observability có nhiều lợi ích, nhưng cũng đem đến một số thách thức trong việc triển khai và sử dụng. Dưới đây là một số thách thức của observability:

• Khó khăn trong việc xử lý dữ liệu: Dữ liệu observability có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và với khối lượng lớn, do đó việc xử lý dữ liệu có thể trở nên phức tạp.
• Sự phức tạp của hệ thống: Các hệ thống phức tạp, nhiều phần chạy song song và phụ thuộc vào nhiều dịch vụ khác nhau, điều này làm cho việc giám sát và đo lường trở nên khó khăn hơn.
• Độ tin cậy của dữ liệu: Để có được kết quả đáng tin cậy, dữ liệu observability phải được thu thập và lưu trữ một cách chính xác và đầy đủ. Nếu dữ liệu không chính xác hoặc thiếu, các kết quả sẽ không có giá trị.
• Chi phí: Việc triển khai và duy trì các công cụ observability có thể tốn kém, đặc biệt là đối với các hệ thống lớn và phức tạp.
• Kiến thức chuyên môn: Để triển khai và sử dụng các công cụ observability hiệu quả, người quản lý và phát triển hệ thống cần có kiến thức chuyên môn về các công nghệ, hiểu biết sâu rộng về cách hoạt động của hệ thống.

5. Làm cách nào để triển khai observability?

Để triển khai observability hiệu quả, bạn cần có công cụ thích hợp cho các hệ thống và ứng dụng của mình để thu thập dữ liệu. Bạn có thể tạo một hệ thống có thể quan sát được bằng cách xây dựng các công cụ của riêng mình, sử dụng phần mềm mã nguồn mở hoặc mua giải pháp observability thương mại. Thông thường, có bốn thành phần liên quan đến việc triển khai observability:

• Thiết bị đo đạc (Instrumentation): Đây là những công cụ đo lường thu thập dữ liệu từ container, service, ứng dụng, máy chủ và bất kỳ thành phần nào khác trong hệ thống của bạn, cho phép hiển thị trên toàn bộ cơ sở hạ tầng của bạn.
• Tương quan dữ liệu (Data correlation): Dữ liệu được thu thập từ các hệ thống của bạn sẽ được xử lý và tạo mối tương quan, điều này cho phép bạn quản lý dữ liệu tự động hoặc tùy chỉnh để trực quan hóa dữ liệu.
• Ứng phó sự cố (Incident response): Các công nghệ tự động hóa và quản lý sự cố nhằm mục đích chuyển dữ liệu về sự cố cho đúng người và nhóm dựa trên on-call schedules và khả năng kỹ thuật.
• AIOps: Các mô hình Machine learning được sử dụng để tự động tổng hợp, tương quan và ưu tiên dữ liệu sự cố, cho phép bạn lọc nhiễu cảnh báo (alert noise), phát hiện các sự cố có thể ảnh hưởng đến hệ thống và tăng tốc ứng phó sự cố khi chúng xảy ra.

Những bài viết liên quan:

• cPanel là gì? Hướng dẫn sử dụng phần mềm cPanel từ A – Z
• Mẹo đổi Port Remote Desktop cực nhanh chỉ trong 15s
• So sánh Windows Server và Linux Server chi tiết từ A đến Z
• Mail Server là gì? Cách thức hoạt động và tính năng của Mail Server

Bài viết đã giới thiệu về các thành phần cơ bản của observability, tầm quan trọng, lợi ích của việc áp dụng observability. Chúng ta có thể kết luận rằng observability là một khái niệm quan trọng trong lĩnh vực quản lý và giám sát hệ thống. Nó cho phép chúng ta quan sát và hiểu được các hoạt động và hiệu suất của hệ thống, từ đó giúp phát hiện và giải quyết các vấn đề một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Tuy nhiên, để áp dụng observability thành công, người sử dụng cần phải có kiến thức chuyên môn về hệ thống mà họ đang quan sát, hiểu về các công cụ quan sát và phân tích dữ liệu để có thể đưa ra những quyết định đúng đắn.Với sự phát triển của công nghệ và sự phổ biến của các hệ thống phân tán, observability đang trở thành một yếu tố quan trọng trong việc quản lý, đảm bảo chất lượng và sự ổn định của hệ thống phần mềm.