Wat is waarneembaarheid?

Het primaire doel van waarneembaarheid is betrouwbaarheid. Een effectieve IT-infrastructuur die goed en betrouwbaar functioneert op basis van de behoeften van de klant, vereist meting van de prestatie. Waarneembaarheidstools informeren de gebruiker over het gedrag, de beschikbaarheid van het systeem, de capaciteit en de netwerksnelheid om ervoor te zorgen dat alles optimaal functioneert.

Organisaties die aan de voorschriften moeten voldoen, moeten voor waarneembaarheid van hun IT-omgeving zorgen. Dankzij het volledige inzicht door middel van waarneembaarheid via gebeurtenislogboeken kunnen organisaties potentiële indringers, beveiligingsrisico's, pogingen tot brute kracht of mogelijke DDoS-aanvallen detecteren.

De mogelijkheid om gebeurtenissen te analyseren levert waardevolle informatie op over gedrag en hoe dit mogelijk wordt beïnvloed door variabelen zoals toepassingsformaat, snelheid, enz. Al deze gegevens kunnen worden geanalyseerd voor bruikbare inzichten in netwerk- en toepassingsoptimalisatie om omzet te genereren en nieuwe klanten aan te trekken.

Waarneembaarheid is onderverdeeld in drie pijlers: logboeken, meetwaarden en traces.

Dit is het registreren van een gebeurtenis die op een systeem heeft plaatsgevonden. Logboeken worden automatisch gegenereerd, voorzien van een tijdstempel en naar een bestand geschreven dat niet kan worden gewijzigd. Ze bieden een volledig overzicht van gebeurtenissen, inclusief metagegevens over de status van een systeem en wanneer de gebeurtenis heeft plaatsgevonden. Ze kunnen worden vastgelegd in platte tekst of gestructureerd in een specifieke indeling.

Meetwaarden zijn numerieke weergaven van gegevens die in de loop van de tijd zijn gemeten. Hoewel gebeurtenislogboeken informatie verzamelen over specifieke gebeurtenissen, zijn meetwaarden afgeleid van de algehele systeemprestaties. Ze geven meestal informatie over de toepassings-SLI’s.

Een overzicht van causaal gerelateerde gebeurtenissen die plaatsvinden op een netwerk. De gebeurtenissen hoeven niet binnen één toepassing plaats te vinden, maar moeten deel uitmaken van dezelfde aanvraagstroom. Tracering kan worden opgemaakt als een lijst met gebeurtenislogboeken die zijn verzameld uit afzonderlijke systemen die betrokken zijn bij de uitvoering van de aanvraag.

De drie pijlers van waarneembaarheid helpen gegevensbronnen samen te brengen waaruit anders moeilijk conclusies te trekken zijn. Dit komt doordat waarneembaarheid in essentie afhangt van twee dingen:

• Zeer contextafhankelijke telemetriegegevens met een grote hoeveelheid runtime-context.
• De mogelijkheid om iteratief met die gegevens te communiceren om nieuwe inzichten te verkrijgen zonder code te implementeren.

Wanneer deze twee factoren van kracht zijn, beschikken bedrijven over de grondstoffen die ze nodig hebben om de waarneembaarheid van systemen en toepassingen te verbeteren.

Waarneembaarheid is alleen effectief in de mate waarin het haalbaar is; alle gecontextualiseerde telemetriegegevens ter wereld zijn nutteloos als teams niet over de resources beschikken om deze uitvoerbaar te maken.

Context en topologie verwijzen naar een manier om inzicht te krijgen in relaties in een dynamische omgeving met meerdere clouds met veel onderling verbonden componenten. Context metadata maakt real-time topologiekaarten mogelijk en bevordert het inzicht in causale afhankelijkheden door de stack, en tussen services, processen en hosts.

IT-inspanningen worden verschoven van handmatige configuratie naar automatische detectie, instrumentatie en basisinformatie van elk systeemonderdeel. Continue automatisering voegt innovatieprojecten toe die prioriteit geven aan het begrijpen van wat belangrijk is. Waarneembaarheid is schaalbaar, waardoor beperkte teams meer kunnen bereiken met minder middelen.

Een uitgebreide foutboomanalyse, in combinatie met inzicht op codeniveau, biedt de mogelijkheid om de hoofdoorzaak van afwijkingen te identificeren zonder dit proefondervindelijk te hoeven doen, of door te raden of door correlatie. Op causalisatie gebaseerde AI detecteert daarnaast ook ongebruikelijk voorvallen om te ontdekken wat onbekende factoren zijn.

Het is raadzaam om de waarneembaarheid uit te breiden met externe gegevensbronnen. Het kan topologiekaarten, geautomatiseerde detectie en instrumentatie en uitvoerbare antwoorden bieden die nodig zijn voor waarneembaarheid op schaal.