O Elastic Profiling Agent oferece um quarto pilar de observabilidade

A aceitação do agente de criação de perfil contínuo da Elastic pela comunidade de criação de perfil OpenTelemetry é indiscutivelmente uma formalidade, mas preparará o terreno para perceber o que é possível para o agente de criação de perfil. Graças aos recursos de sinalização que oferece, o agente poderia preparar o terreno para o chamado quarto pilar de observabilidade, juntamente com rastreamentos, logs e métricas.

O agente de criação de perfil do OpenTelemetry deve ser útil para os usuários porque fornece análises de observabilidade mais profundas, estendendo-se ao nível do código, explicou Austin Parker, diretor de código aberto do Honeycomb. Ele instrumentaliza uma análise mais profunda de métricas, rastreamentos e logs, estendendo os dados telemétricos reunidos em um fluxo unificado, que se estende ao nível do código para aplicativos em toda a rede. O código é analisado e armazenado, disse Parker.

“O perfil contínuo com OpenTelemetry está disponível ao público até certo ponto há mais de seis anos”, disse Parker. “Com a adição do agente de criação de perfil ao OpenTelemetry, esperamos que a criação de perfil de produção contínua se torne popular.”

Na prática, isso significa que quando surge um problema, ou ao observar certos aspectos de desempenho que um fluxo de dados de observabilidade oferece – como quando uma CPU está lenta ou quando a solicitação de dados de um usuário final está demorando muito – o perfil discerne o código em questão, disse Parker. “Com as ferramentas adicionais certas para observabilidade, as correções devem ser fornecidas mais rapidamente, pois os usuários identificarão os códigos dos problemas com mais facilidade por meio de suas consultas”, disse ele.

O perfil contínuo é uma técnica usada para entender o comportamento de um aplicativo de software, coletando informações sobre sua execução ao longo do tempo, criadores e colaboradores do OpenTelemetry Bahubali Shetti (Elastic), Alexander Wert (Elastic), Morgan McLean (Splunk) e Ryan Perry (Grafana) explicado em uma postagem do blog. Dessa forma, o perfil contínuo cobre o rastreamento da duração das chamadas de função, uso de memória, uso de CPU e outros recursos do sistema junto com os metadados associados, escreveram eles.

“Esta contribuição não apenas impulsiona a padronização do perfil contínuo para observabilidade, mas também acelera sua adoção como um sinal chave no OpenTelemetry”, escreveram os criadores e colaboradores do projeto OpenTelemetry. “Os clientes se beneficiam de um método independente de fornecedor para coletar dados de criação de perfil, correlacionando-os com sinais existentes, como rastreamento, métricas e logs, abrindo um novo potencial para insights de observabilidade e uma experiência de solução de problemas mais eficiente”.

A doação é mais do que apenas uma formalidade, disse Abhishek Singh, gerente geral de observabilidade da Elastic. Isso ocorre porque “estão sendo contribuídos aqui códigos e IP significativos que funcionam de maneira independente de linguagem para traçar o perfil de todo o sistema. É o mais abrangente do mercado e implantado nas empresas”, disse Singh.

Por exemplo, um grande cliente da Elastic percebeu que um agente implantado por seu fornecedor estava consumindo mais recursos do que o esperado, “resultando no desperdício de milhões de dólares em computação em sua frota”, disse Singh. “O OpenTelemetry não tinha recursos para traçar o perfil de qualquer processo fora do aplicativo onde a instrumentação era feita e mesmo esses recursos eram limitados”, disse Singh.

O agente de perfil Elastic é notável por ser um produto pronto para produção que podemos integrar ao nosso ecossistema de ferramentas existente, disse Parker. “Isso acelera nossa capacidade de colocar o perfil nas mãos dos usuários, integrá-lo aos sinais existentes e obter feedback crucial sobre como ele pode melhorar”, disse Parker.

A doação da Elastic preenche uma lacuna que faltava anteriormente no profiler do projeto OpenTelemetry. É aqui que a função do eBPF — que o criador de perfil da Elastic usa — é fundamental, já que o eBPF permite que a telemetria seja extraída diretamente do kernel Linux e pode se estender por toda a rede. O eBPF ajuda a eliminar a necessidade de instrumentação de código proprietário e de terceiros (tempo de execução/bytecode), recompilação ou reinicialização de serviço. O overhead é baixo, com menos de 1% de consumo de CPU e baixo uso de memória em ambientes de produção, segundo os idealizadores do projeto.

Ao todo, a contribuição da Elastic é importante porque a Elastic fornece “perfil de todo o sistema” com eBPF, “que não apenas permite que os usuários criem perfis de seus processos de aplicativos, mas de todos os processos em execução”, disse Singh. “Isso é importante porque os usuários podem vincular as alterações de código à degradação do desempenho e ver se há outras coisas em execução no sistema que afetam o desempenho, como agentes de terceiros”.

Os criadores do projeto destacaram benefícios específicos para o OpenTelemetry que o agente de criação de perfil contínuo oferece:

• Fornece insights detalhados: os dados de criação de perfil contínuo complementam os sinais existentes (rastreamentos, métricas e logs), fornecendo insights detalhados e em nível de código sobre o comportamento dos serviços.
• Melhora a fidelidade e a profundidade: Correlação perfeita com outros sinais OpenTelemetry, como traços, aumentando a fidelidade e a profundidade investigativa.
• Antecipa o impacto ambiental: A combinação de dados de criação de perfil com informações de recursos do OpenTelemetry (ou seja, atributos de recursos) permite que as equipes obtenham insights sobre a pegada de carbono dos serviços.

Através de uma análise detalhada da utilização de recursos dos serviços, os dados de criação de perfil fornecem informações práticas sobre oportunidades de otimização de desempenho.

De acordo com a documentação do projeto, o agente de criação de perfil contínuo fornece suporte para uma ampla variedade de tempos de execução e linguagens, como:

• C/C++
• Ferrugem
• Ziguezague
• Ir
• Java
• Pitão
• Rubi
• PHP
• Node.js/V8
• Perl
• .LÍQUIDO

Grande trabalho

Os contribuidores do OpenTelemetry continuarão a trabalhar coletivamente em um dos projetos de código aberto mais dinâmicos. Os colaboradores da empresa incluem Datadog, Grafana, Honeycomb, New Relic, Splunk e outros.

“O OpenTelemetry, como projeto, tem sucesso devido às contribuições da nossa comunidade, independentemente da sua afiliação. Agradecemos profundamente o trabalho que engenheiros de todo o mundo e de diversos fornecedores colocam no projeto todos os meses”, disse Parker. “Construir uma estrutura independente de fornecedor para observabilidade nativa da nuvem é maior do que qualquer empresa, e é ótimo ver que a comunidade respondeu de forma tão positiva a isso.”

Datadog é o principal contribuidor para o desenvolvimento do perfilador OpenTelemetry e para o projeto OpenTelemetry. A empresa continuará a contribuir com os recursos do criador de perfil, bem como com outros aspectos do projeto OpenTelemetry, e a tornar a experiência de observabilidade melhor para ambos ao usar o Datadog.

“Com este agente unificado, você pode então decidir para onde os dados devem ser enviados, proporcionando flexibilidade e integridade em sua estratégia de monitoramento e observabilidade”, disse Yrieix Garnier da Datadog, líder de produto. “Você tinha que executar as coisas em paralelo para criar coletores e depois criar um exportador para o back-end de dados. Agora, é como ter uma ferramenta para colocar tudo dentro, em qualquer formato.”

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