Qu'est-ce que le traçage distribué ?

Les développeurs de logiciels peuvent implémenter des systèmes de suivi distribués dans presque tous les environnements natifs du cloud, ainsi qu'enregistrer les traces distribuées générées par les applications cloud. De plus, les outils de traçage prennent en charge de nombreux langages de programmation et piles de logiciels, ce qui permet aux équipes logicielles de surveiller et de collecter des données de performance pour différentes applications sur la même plateforme. 

Les équipes de développement utilisent le traçage distribué pour améliorer l'observabilité et résoudre les problèmes de performances que les outils classiques de débogage et de surveillance des logiciels ne peuvent pas résoudre. 

Voici d'autres avantages du traçage distribué.

Accélérez le dépannage des logiciels

Les applications modernes s'appuient sur de nombreux microservices pour échanger des données et répondre aux demandes de service sur des systèmes distribués. La résolution des problèmes de performances dans une architecture basée sur des microservices est nettement plus complexe que dans une application logicielle monolithique. Contrairement à une application monolithique, la cause première d'un problème logiciel spécifique peut ne pas être apparente : le chevauchement et les interactions complexes entre plusieurs modules logiciels peuvent compliquer le diagnostic des problèmes. 

Grâce au traçage distribué, les équipes logicielles peuvent surveiller les données qui empruntent des chemins complexes reliant divers microservices et systèmes de stockage de données. À l'aide d'outils de traçage distribués, les équipes logicielles suivent les demandes et visualisent les chemins de propagation des données avec précision. Les équipes logicielles peuvent résoudre rapidement les problèmes de performance et minimiser les interruptions de service. 

Améliorez la collaboration entre développeurs

Plusieurs développeurs sont souvent impliqués dans la création d'une application cloud, chacun étant responsable d'un ou de plusieurs microservices. Le processus de développement logiciel ralentit si les développeurs ne peuvent pas suivre les données échangées par les microservices. Grâce aux systèmes de traçage distribués, les développeurs peuvent collaborer en fournissant des données de télémétrie, telles que des journaux et des traces, pour chaque demande de service effectuée par le microservice. Les développeurs peuvent réagir avec précision aux bogues et autres problèmes logiciels découverts lors des tests et de la production. 

Réduction des délais de commercialisation

Les organisations qui déploient des plateformes de traçage distribuées peuvent rationaliser et accélérer les efforts de mise à disposition d'applications logicielles destinées aux utilisateurs finaux. Les équipes logicielles examinent les traces distribuées pour obtenir des informations qui accélèrent le développement logiciel, minimisent les coûts de développement, comprennent les comportements des utilisateurs et améliorent la préparation au marché. 

Lors de l'utilisation d'applications, les utilisateurs lancent des demandes de service et les différents composants de l'application traitent la demande. 

Prenons l'exemple d'un utilisateur effectuant une réservation de billets dans une application de réservation de films en ligne. L'utilisateur saisit ses coordonnées, les détails du film et les informations de paiement et choisit Réserver maintenant. Une demande est créée qui va à :

• Microservice A qui valide les données saisies par l'utilisateur.
• Microservice B qui extrait les données de A et crée un enregistrement dans la base de données clients.
• Microservice C qui extrait les données de B et valide le paiement.
• Microservice D qui extrait les données de C, attribue un siège et génère des données sur les billets de cinéma.
• Microservice E qui extrait les données de D et crée un fichier PDF de ticket formaté.

Une réponse contenant le ticket PDF est ensuite renvoyée dans la chaîne de microservices de E à D à C et de B à A, jusqu'à ce qu'elle parvienne finalement à l'utilisateur. L'exemple ci-dessus est simple : une demande passe souvent par plusieurs dizaines de microservices et même par des chaînes de composants logiciels tiers extérieurs à l'application. Cela rend le processus de plus en plus complexe.

Les systèmes de suivi distribués suivent ces interactions des demandes de service avec d'autres microservices et composants logiciels dans l'environnement informatique distribué. Une trace distribuée représente la chronologie et toutes les actions qui se produisent entre la génération de la demande et la réception de la réponse. Les équipes logicielles utilisent la trace pour suivre le mouvement des données via plusieurs microservices avec lesquels la demande initiale interagit. 

Span

Lors du traitement d'une demande de service, une application peut effectuer plusieurs actions. Ces actions sont représentées sous forme de plages dans le suivi distribué. Par exemple, un span peut être un appel d'API, une authentification utilisateur ou l'activation de l'accès au stockage. Si une seule demande entraîne plusieurs actions, la plage initiale (ou parente) peut être divisée en plusieurs plages enfants. Ces couches imbriquées de plages parent-enfant constituent une représentation logique continue des étapes suivies pour répondre à la demande de service.

ID de trace

Le système de suivi distribué attribue un identifiant unique à chaque demande afin d'en assurer le suivi. Chaque span hérite du même identifiant de trace que celui de la demande d'origine à laquelle il appartient. Les intervalles sont également marqués avec un identifiant de plage unique qui permet au système de suivi de consolider les métadonnées, les journaux et les mesures qu'il collecte. 

Collection métrique

Au fur et à mesure que chaque intervalle passe par différents microservices, il ajoute des métriques qui fournissent aux développeurs des informations détaillées et précises sur le comportement du logiciel. Vous pouvez collecter le taux d'erreur, l'horodatage, le temps de réponse et d'autres métadonnées avec les intervalles. Une fois que le suivi a terminé un cycle complet, l'outil de suivi distribué consolide toutes les données collectées. 

Par exemple, un appel d'API est évalué en fonction du temps de réponse, de l'état d'erreur et de la répartition des fonctions secondaires exécutées par plusieurs services tiers. L'outil de suivi transforme les données en formes visuelles, mettant en évidence les indicateurs clés et les résumés des performances. Les ingénieurs en fiabilité des sites peuvent ainsi identifier rapidement les erreurs, inspecter les éléments de données critiques et collaborer avec les équipes de développement pour résoudre les problèmes de performance et garantir la conformité aux accords de niveau de service (SLA).

La journalisation est une pratique qui consiste à enregistrer des événements spécifiques qui se produisent lors de l'exécution d'une application. Les outils de journalisation collectent des événements horodatés, tels que les erreurs système, les interactions avec les utilisateurs, l'état des communications et d'autres indicateurs, afin d'aider les équipes de développement à détecter les anomalies du système. En général, il existe deux types de journalisation : 

• La journalisation centralisée collecte toutes les activités enregistrées et les stocke en un seul endroit.
• La journalisation distribuée stocke les fichiers journaux dans des emplacements distincts sur le cloud. 

Les deux méthodes de journalisation fournissent un aperçu statique des incidents qui montrent aux développeurs ce qui s'est passé dans l'application. En revanche, le suivi distribué fournit une piste d'audit qui explique pourquoi un incident s'est produit en corrélant les différentes données de télémétrie collectées tout au long de la période d'une demande de service. Le suivi distribué peut utiliser la journalisation et d'autres méthodes de collecte de données pour suivre une demande de service spécifique. 

AWS X-Ray est une plateforme de suivi distribuée qui aide les développeurs de logiciels à suivre les demandes des utilisateurs et à identifier les goulots d'étranglement dans leurs applications cloud. Les entreprises utilisent X-Ray pour visualiser les indicateurs des applications et améliorer la disponibilité des charges de travail. Avec AWS X-Ray, vous pouvez :

• Intégrez toutes les applications exécutées sur Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Amazon EC2 Container Service (Amazon ECS), AWS Lambda et AWS Elastic Beanstalk
• Définissez la fréquence d'échantillonnage appropriée pour fournir une visibilité de bout en bout des traces.
• Visualisez les données agrégées à l'aide d'une carte des services, affichant des indicateurs clés tels que la latence et les taux de défaillance. 

Commencez à utiliser le traçage distribué sur AWS en créant un compte dès aujourd'hui.