Metrics, tracing 和 logging 的关系

Peter Bourgon 原作: Metrics, tracing, and logging

译者:吴晟

原作发表时间: 2017 年 2 月 21 日,转自https://wu-sheng.github.io/me/articles/metrics-tracing-and-logging

这是在 OpenTracing 和分布式追踪领域内广受欢迎的一片博客文章。在构建监控系统时,大家往往在这几个名词和方式之间纠结。 通过这篇文章,作者很好的阐述了分布式追踪、统计指标与日志之间的区别和关系。

正文

今天,我很荣幸的参加了 2017 分布式追踪峰会(2017 Distributed Tracing Summit), 并和来自 AWS/X-Ray, OpenZipkin, OpenTracing, Instana, Datadog, Librato,以及其他更多组织的同仁进行了愉快的沟通和讨论。 其中一个重要的论点,是针对监控项目的范围和定义的。作为一个分布式追踪系统,应该管理日志么?从不同角度看来,到底什么是日志?如何通过一张图形象的定位这些形形色色的系统?

总体说来,我觉得我们是在一些通用的名词间纠结。我想我们可以通过图表来定义监控的作用域,使各名词的作用范围更明确。 我们使用维恩图(Venn diagram)来描述 Metrics, tracing, logging 三个概念的定义。他们三者在某些情况下是重叠的,但是我尽量尝试定义他们的不同。如下图所示:

Metric 的特点是,它是可累加的:他们具有原子性,每个都是一个逻辑计量单元,或者一个时间段内的柱状图。 例如:队列的当前深度可以被定义为一个计量单元,在写入或读取时被更新统计; 输入 HTTP 请求的数量可以被定义为一个计数器,用于简单累加; 请求的执行时间可以被定义为一个柱状图,在指定时间片上更新和统计汇总。

logging 的特点是,它描述一些离散的(不连续的)事件。 例如:应用通过一个滚动的文件输出 debug 或 error 信息,并通过日志收集系统,存储到 Elasticsearch 中; 审批明细信息通过 Kafka,存储到数据库(BigTable)中; 又或者,特定请求的元数据信息,从服务请求中剥离出来,发送给一个异常收集服务,如 NewRelic。

tracing 的最大特点就是,它在单次请求的范围内,处理信息。 任何的数据、元数据信息都被绑定到系统中的单个事务上。 例如:一次调用远程服务的 RPC 执行过程;一次实际的 SQL 查询语句;一次 HTTP 请求的业务性 ID。

根据上述的定义,我们可以标记上图的重叠部分。

当然,大量的被监控的应用是具有分布式能力 (Cloud-native) 的应用,逻辑处理在单次请求的范围内完成。因此,讨论追踪的上下文是有意义的。 但是,我们注意到,并不是所有的监控系统都绑定在请求的生命周期上的。他们可能是逻辑组件诊断信息、处理过程的生命周期明细信息,这些信息和任何离散的请求时正交关系。 所以,不是所有的 metric 和 log 都可以被塞进追踪系统的概念中,至少在不经过数据加工处理是不行的。又或者,我们可能发觉使用 metric 统计数据,对应用监控有很大帮助,例如 prometheus 生态,可以量化的实时展现应用视图;相应的,如果我们将 metric 统计数据强行使用针对 log 的管道来处理,将使我们丢失很多特性。

那么,在这里,我们可以开始对已知的系统进行分类。如:Prometheus, 专一的 metric 统计系统,随着时间推移,也许会进化为追踪系统,进而进行请求内的指标统计,但不太可能深入到 log 处理领域。ELK 生态提供 log 的记录,滚动和聚合,并在其他领域不停的积累更多的特性,并集成进来。

另外,我发现通过维恩图的方式展现三者关系时,会正巧展现出一个附加效应。在这三个功能域中,metric 倾向于更节省资源,因为他会 “天然的” 压缩数据。相反,日志倾向于无限增加的,会频繁的超出预期的容量。(有另一篇我写的关于这方面的文章,查看,译者注:未翻译)。所以,我们可以在图上,绘制出容量的需求趋势,metrics 低到 logging 高, 而 trace 可能处于他们两的中间位置

也许,这不是最完美的方式描述这三者的管理,但我从会议现场收到的反馈来看,这个分类还是相当不错的:随着三者的关系越清晰,我们越容易建设性的讨论其他问题。如果你尝试对产品的功能进行定位,你可能也需要这张图,在讨论中,澄清产品的位置。

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