Observability Pipeline 101: Kavramlar ve Terminoloji

Modern yazılım geliştirmede observability (gözlemlenebilirlik) son derece önemli bir kavramdır. Bu kavram, yazılım uygulamaları ve alt yapı gibi karmaşık sistemlerin davranışının izlenmesi ve anlaşılmasını içerir. Observability sayesinde ekiplerin sorunları kısa sürede tespit edip çözebilmeleri sonucunda daha iyi bir sistem performansı ve güvenilirlik elde edilir. Gözlemlenebilirlik kavramının temel bileşenlerinden biri de observability pipeline’dır. Bu yazımızda observability pipeline’ın temel kavramlarını ve terminolojisini keşfedeceğiz.

Observability Pipeline Nedir?

Observability Pipeline, ekiplerin günlükler, metrikler ve trace’ler gibi çeşitli kaynaklardan verileri toplamalarına, işlemelerine ve analiz etmelerine yarayan bir veri yönetim aracıdır. Boru hattı, ekiplerin akış verilerini kontrol etmelerine ve alıcı bölgelerin ihtiyaçları doğrultusunda işlemelerine olanak verir.

Genel olarak observability pipeline üç ana aşamadan oluşur: veri toplama, veri işleme ve veri biriktirme. Bu aşamaları tek tek inceleyelim.

Veri Toplama

Observability pipeline’ın ilk aşaması, veri toplamadır. Bu aşamada uygulama günlükleri, sistem metrikleri ve dağıtık izleme gibi farklı kaynaklardan veri toplanır. Toplanan bu veriler biriktirilerek veri gölleri gibi alıcılara veya Splunk ya da AWS S3 gibi platformlara yönlendirilir.Uygulamalar ve sistemlerce üretilen etkinliklerin metinsel kayıtlarına günlük adı verilir. Günlükler, hata, uyarı ve bilgilendirme mesajları gibi sistem faaliyetlerinin detaylı bir şekilde kaydedilmesini sağlar.  Sistem davranışını betimleyen sayısal ölçümlere ise metrik adı verilir. Prometheus veya InfluxDB gibi araçlar kullanılarak toplanabilen metrikler, kaynak kullanımı ve istek gecikmesi gibi sistem performansının üst düzeyde görüntülenmesini sağlar.

Dağıtık izleme, dağıtık bir sistemde istek akışının nasıl sağlandığını detaylı bir şekilde ortaya koyar. İzler, OpenTelemetry veya Jeager gibi izleme kütüphaneleriyle kodların enstrümantasyonu yoluyla elde edilir. İzler, Lightstep veya Zipkin gibi izleme platformları vasıtasıyla toplanarak analiz edilebilir.

Veri İşleme

Observability pipeline’ın ikinci aşaması veri işlemedir. Bu aşamada veriler, analiz için daha kullanışlı hale getirilmek üzere dönüştürülerek zenginleştirilir. Veri işleme, filtreleme, biriktirme, normalleştirme ve zenginleştirme gibi süreçleri içerir.

Filtreleme, ilgisiz verilerin boru hattından çıkartılması işlemidir. Örneğin, Güvenlik Bilgileri ve Olay Yönetimi (SIEM) araçları veya analitik platformlar gibi belirli birtakım alıcılar için değerli olmayan günlükleri ayrıştırmak isteyebilirsiniz.

Biriktirme işlemi ise, sistem davranışının daha detaylı bir resmini elde etmek üzere birden fazla kaynaktan elde edilen verilerin bir araya getirilmesidir. Örneğin, trendleri veya yapıları belirlemek üzere birden fazla sunucudan elde edilen metrikleri biriktirmek isteyebilirsiniz.

Normalleştirme, analiz sürecini kolaylaştırmak amacıyla veri biçimlerinin standart hale getirilmesidir. Örneğin, zaman damgası biçimlerini normalleştirmek veya günlük düzeylerini genel bir standarda dönüştürmek isteyebilirsiniz.

Daha derinlemesine analiz yapılabilmesi için CSV aramaları ve filtrelerine dayalı olarak verilere ekstra bağlam eklenmesine zenginleştirme denir. Örneğin, kullanıcı davranışını daha iyi anlamak adına günlük verilerini kullanıcı ve oturum bilgileriyle zenginleştirmek isteyebilirsiniz.

Veri Analizi

Veri analizi, gözlemlenebililik boru hattının üçüncü ve son aşamasını oluşturur. Bu aşamada veriler analiz edilerek sistem davranışlarına ilişkin iç görüler elde edilmesi ve sorunların tespit edilmesi sağlanır. Veri analizinde görselleştirme, anomali tespiti ve uyarı gibi süreçler yer alır.

Görselleştirme, analiz işleminin kolaylaştırılması amacıyla verilerin grafik biçiminde sunulmasıdır. Grafana, Kibana ve Tableau gibi görselleştirme araçları kullanılarak sistem davranışının üst düzey görüntülemesine olanak veren çizelgeler, grafikler ve gösterge tabloları oluşturulabilir.

Anomali tespiti, verilerdeki olağan dışı yapı veya davranışların tespit edilmesi sürecidir. Anomalilerin otomatik olarak tespitinde makine öğrenmesi algoritmaları, ya da anormal davranışların işaretlenmesinde kurala dayalı sistemler kullanılabilir.

Uyarı süreci, bir sorun tespit edildiğinde ekiplerin bilgilendirilmesidir. Uyarılar e-posta, SMS veya Slack yoluyla gönderilebilir; durumun ciddiyeti veya diğer kriterlere bağlı olarak kişiselleştirilebilir.

Observability pipeline, günlük yönetim platformları ve analitik platformların artan verileri yönetmelerine destek olma konusunda giderek önem kazanmaktadır.

Observability Pipeline Terminolojisi

Şimdi de Observability Pipeline’ın terminolojisinin temel kavramlarına gelin birlikte göz atalım.

Telemetry

Telemetry, uzak bir kaynaktan verilerin toplanması ve iletilmesi sürecini kapsayan genel bir ifadedir. Gözlemlenebilirlik açısından telemetry, metrikler, günlükler ve trace’ler gibi çeşitli kaynaklardan toplanan veriler anlamına gelir. Telemetry sayesinde ekipler sistem davranışını ayrıntılı biçimde görerek sorunları kısa sürede tespit edebilir.

Metrik

Sistem davranışını betimleyen sayısal ölçümlere ise metrik adı verilir. Genellikle belirli aralıklarla toplanan metrikler, sistem performansının izlenmesi ve kaynak kullanımında kullanılabilir. Metrikler, CPU kullanımı, hafıza kullanımı, istek gecikmesi ve hata oranları gibi unsurları içerir. Genellikle ekiplerin sorunları kısa sürede tespit ederek çözebilmelerini sağlayan gösterge tabloları ve uyarıların oluşturulmasında kullanılır.

Günlükler

Uygulamalar ve sistemlerce üretilen etkinliklerin metinsel kayıtlarına günlük adı verilir. Günlükler, hata, uyarı ve bilgilendirme mesajları gibi sistem faaliyetlerinin detaylı bir şekilde kaydedilmesini sağlar. Günlükler sorun tespiti, hata ayıklama ve kullanıcı davranışlarının analizinde kullanılabilir. Fluentd, Logstash ya da Splunk gibi günlük biriktirme araçlarıyla günlükler toplanabilir.

Trace’ler

Trace’ler, dağıtık bir sistemde istek akışının nasıl sağlandığını detaylı bir şekilde ortaya koyar. Trace’ler, OpenTelemetry veya Jeager gibi izleme kütüphaneleriyle kodların enstrümantasyonu yoluyla elde edilir. Darboğazların tespiti, sorunların teşhisi ve kullanıcı davranışlarının analizinde trace’lerden faydalanılabilir.  Trace’ler, Lightstep veya Zipkin gibi izleme platformları vasıtasıyla toplanarak analiz edilebilir.

Yapılandırılmış Veri

Belirli bir biçim veya tasarımda düzenlenen verilere yapılandırılmış veri adı verilir. Yapılandırılmış veri genellikle analiz ve işleme süreçlerinin kolaylaştırılmasında kullanılır. Gözlemlenebilirlik açısından yapılandırılmış veri, günlük analizinde, performans verilerinin sorgulanmasında, trendlerin veya yapıların belirlenmesinde kullanılabilir. Yapılandırılmış veri biçimlerine örnek olarak JSON, XML ve CSV gösterilebilir.

Enstrümantasyon

Gözlemlenebilirliği sağlamak adına bir uygulama ya da sisteme kod eklenmesi sürecine enstrümantasyon adı verilir. Enstrümantasyonda günlük ifadelerinin eklenmesi, izleme kütüphaneleriyle kodların enstrümantasyonu veya metrik koleksiyonlarının eklenmesi süreçleri yer alabilir. Gözlemlenebilirliğin elde edilmesinde enstrümantasyon kritik öneme sahip olup, ekiplerin sistem davranışlarına ilişkin iç görü elde etmeleri ve sorunları kısa sürede teşhis edebilmeleri için gerekli olan verileri toplayabilmelerini sağlar.

Kron'un Veri Akışı İşleme Süreciyle Gözlemlenebilirliğin Elde Edilmesi

Sonuç olarak, kuruluşların akış verilerini kontrol etmelerinde observability pipeline’ın kritik öneme sahip olduğunu söyleyebiliriz. Metrikler, günlükler ve trace’ler gibi çeşitli kaynaklardan verileri toplayıp analiz eden ekipler, bu sayede trendleri, yapıları ve olası darboğazları tespit edebilirler. Yapılandırılmış ve yarı-yapılandırılmış veriler ve enstrümantasyon, verilerin etkili ve verimli bir biçimde toplanmasına ve analiz edilmesine yardımcı olduklarından observability pipeline’da önemli rol oynarlar.

Kron, gözlemlenebilirlik araçlarının güçlendirilmesine yönelik güçlü ve esnek bir veri akışı işleme çözümü sunan öncü şirketlerden biridir. Kron'un Gerçek Zamanlı Veri İşleme (DSP) çözümü, kuruluşların büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işleyip analiz ederek sistem davranışı hakkında anında iç görü elde edebilmelerini sağlar. Gerçek zamanlı işleme, arızaya dayanıklılık ve ölçeklenebilirlik gibi özellikleriyle Kron'un Veri Akışı İşleme (DSP) çözümü sayesinde kuruluşlar gözlemlenebilirlik uygulamalarını devreye sokarak sistem performansı ve güvenilirliğine ilişkin derinlemesine iç görü elde edebilirler.

Sonuç olarak kuruluşlar, Observability pipeline ve Kron'un geliştirdiği Gerçek Zamanlı Veri İşleme (DSP) gibi çözümler sayesinde her türlü şirket içi veya genel bulut gibi platformlar için veri yönetimi süreçlerini iyileştirebilirler.

Kuruluşunuzda gözlemlenebilirlik uygulamalarını devreye almakla ilgileniyor ve Kron'un Veri Akışı İşleme (DSP) çözümü hakkında daha fazla bilgi almak istiyorsanız bizimle iletişime geçin, Kron'un DSP çözümünün sistem davranışınız hakkında gerçek zamanlı iç görü elde etmenize, genel sistem performansınızı ve güvenilirliğini iyileştirmenize nasıl yardımcı olabileceği hakkında size tanıtım yapalım.