Вы видите красивые графики в Grafana, алерты настроены, метрики собираются — значит, все под контролем? На самом деле, нет. Когда в продакшене что-то пойдет не так, Prometheus покажет скачок latency, но не объяснит, почему это произошло. Логи могут не содержать нужных данных. Трейсов нет. Итог — часы расследования, хаотичные гипотезы, поиски иголки в стоге сена.

Observability — одно из тех модных слов, которые часто понимают неправильно. Для многих оно сводится к связке Grafana + Prometheus, не более. Однако в реальных системах наблюдаемость (observaбыстроbility) — это больше, чем просто красивые дашборды с метриками. В этой статье разберемся, почему классический стек не покрывает все задачи, какие альтернативы есть на рынке и как построить современный observability-стек.

Скоро выпустим новый комикс о путешествиях ИБ-специалиста! Регистрируйтесь, чтобы узнать о публикации первыми. Бонусом сможете выиграть один из 15 комплектов призов.

Используйте навигацию, если не хотите читать текст полностью:
→ Разбиваем миф: Grafana + Prometheus — это мониторинг, но не observability
→ Что нужно для полной observability
→ Современные альтернативы: какой стек выбрать
→ Как компании решают проблемы observability на практике
→ Анти-паттерны observability: как не слить бюджет впустую
→ Observability — это не про инструменты, а про мышление

Разбиваем миф: Grafana + Prometheus — это мониторинг, но не observability

Многие команды, особенно начинающие свой путь в DevOps, считают связку Grafana и Prometheus чем-то вроде волшебной таблетки для «наблюдаемости». По факту же из связки Grafana и Prometheus получается мощный мониторинг, но не полноценная observability. Да, они отлично работают вместе, но чтобы в полной мере понять, что происходит в вашей системе, нужно копнуть немного глубже.

Мониторинг ≠ observability: метрики ≠ понимание системы

Мониторинг можно сравнить с системой наблюдения: он фиксирует ключевые показатели и сообщает о проблемах, когда они возникают. Например, он может предупредить о высокой загрузке CPU или нехватке памяти на сервере. Grafana в этой связке выступает как инструмент для визуализации данных, предоставляя наглядные графики, а Prometheus отвечает за сбор и хранение метрик.

Однако мониторинг ограничивается только теми параметрами, которые вы заранее определили. Если же вам нужно понять, почему CPU перегружен или почему запросы к API внезапно замедлились, одного мониторинга уже недостаточно. Здесь требуется более глубокий подход, такой как observability.


Пример конфигурации графа Prometheus. Источник.

Observability — это совсем другая история. Это более широкий подход, который позволяет понимать, почему система ведет себя определенным образом. Observability дает возможность исследовать систему, задавать вопросы и получать ответы, даже если мы заранее не знали, что именно нужно мониторить.

Представьте, что ваша система — это сложная электрическая цепь. Observability дает вам инструменты, чтобы измерить напряжение, ток и сопротивление в любой точке цепи, чтобы найти источник проблемы.


Преимущества observability. Источник.

Почему Prometheus не поможет, если нужна детальная картина

Prometheus — это действительно мощный инструмент для сбора метрик, но когда речь заходит о детальной диагностике, его возможности начинают исчерпываться.

Во-первых, Prometheus не предназначен для хранения больших объемов логов, так как он фокусируется на временных рядах метрик. Если вам нужно работать с логами, придется обратиться к специализированным решениям, таким как Loki или Elasticsearch.

Во-вторых, Prometheus не поддерживает трассировки «из коробки». Это значит, что если вы хотите отслеживать путь запроса через микросервисы, вам понадобятся дополнительные инструменты, например Jaeger или Zipkin.


Prometheus предлагает простой процесс настройки с бинарными файлами, доступными для различных операционных систем. Его конфигурация основана на YAML. Источник.

Наконец, даже если у вас есть метрики, логи и трассировки, связать их между собой — это отдельная задача. Без правильных инструментов вы рискуете получить фрагментированную картину, где каждая часть данных существует сама по себе, и вам будет сложно собрать все воедино для полного понимания ситуации.

Логи без контекста — это как дебаггинг вслепую

Представьте, что вы видите в логах такое сообщение:

Error: NullPointerException.

Звучит серьезно, но что оно значит? Где произошла ошибка? Какой запрос ее вызвал? Без контекста такие логи бесполезны. Observability требует, чтобы логи были связаны с метриками и трассировками. Только тогда вы сможете увидеть полную картину.

Например, если вы видите всплеск времени ответа API в Grafana, observability позволит вам:

• изучить логи, чтобы найти конкретные ошибки;
• проанализировать трассировки, чтобы понять, какой микросервис вызывает задержку;
• сопоставить все данные, чтобы выявить корень проблемы (например, медленный запрос к базе данных из-за неоптимизированного кода).

Мониторинг сервера в Grafana. Источник.

Это похоже на работу с осциллографом: вы не просто видите сигнал, но можете анализировать его форму, частоту и амплитуду, чтобы понять, что происходит в цепи.

Что нужно для полной observability

Полная observability — это не просто наличие трех ключевых компонентов: метрик, логов и трассировок. Это их эффективная интеграция, которая позволяет создать единую картину работы системы. Эти компоненты работают как единый механизм, помогая командам не только видеть симптомы проблем, но и понимать их причины.

Метрики: «Что сломалось?»

Метрики — это количественные показатели, которые отражают состояние системы в реальном времени и служат основой для мониторинга. Они отвечают на вопрос о том, что произошло, предоставляя числовые данные, такие как загрузка CPU, latency API или количество HTTP 5xx ошибок. Однако их роль не ограничивается только фиксацией состояния. Метрики позволяют настраивать пайплайны алертов с триггерами. Эти триггеры срабатывают при превышении допустимых порогов или при обнаружении аномального поведения в системе. Это позволяет оперативно реагировать на отклонения.

Но есть нюанс. Метрики — это лишь агрегированный слепок данных, который часто скрывает детали. Например, если время отклика API внезапно увеличилось, метрики покажут лишь симптом — повышенный p99 latency, но не причину. Возможно, проблема кроется в долгих GC-паузах на бэкенде, перегруженной базе данных или даже сетевых jitter'ах. Без дополнительного контекста, такого как логи или трассировки, метрики останутся лишь индикаторами, а не диагностическим инструментом. Именно поэтому они считаются отправной точкой для observability, но не ее полным решением.

Логи: «Где сломалось?»

Логи — это не просто текстовые дампы событий, а критический слой телеметрии, который помогает реконструировать цепочку взаимодействий в системе. Они особенно важны для postmortem-анализа, когда нужно выяснить, как система деградировала до точки отказа. Например, логи могут показать, как конкретный запрос прошел через middleware, вызвал «состояние гонки» в очереди задач и завершился таймаутом на стороне клиента.

Если логи не структурированы (например, в сыром текстовом формате), их анализ превращается в сущий ад, где поиск нужной информации занимает часы. Однако если использовать структурированные логи (например, в JSON) и интегрировать их с ETL-пайплайнами через инструменты вроде Fluentd или Logstash, можно не только быстро фильтровать события, но и строить распределенные корреляции между сервисами. Это особенно актуально в условиях высоконагруженных систем, где даже мельчайшие пиковые задержки могут быть вызваны непрозрачными взаимодействиями между компонентами.

Трассировки: «Почему сломалось?»

Трассировки — не только инструмент для отслеживания запросов, а способ реконструкции полного execution path в распределенной системе. Они позволяют ответить на вопрос о том, почему произошла ошибка, показывая, как запрос проходит через все компоненты системы, включая их взаимодействие и задержки на каждом этапе. Особенно это критично в микросервисной архитектуре, где один запрос может пройти через десятки сервисов, образуя сложный граф зависимостей. Без трассировок вы рискуете столкнуться с настоящим кошмаром, когда проблема теряется где-то между сервисами, а ее локализация превращается в ручной процесс анализа сетевых вызовов и логов.

Например, если время отклика API увеличилось, трассировка не только покажет, какой сервис вызывает задержку, но и укажет конкретный участок внутри этого сервиса. Это может быть медленный SQL-запрос, неоптимальная бизнес-логика или даже проблема на уровне сетевого взаимодействия, например retries из-за packet loss. Современные инструменты, такие как Jaeger, Zipkin или OpenTelemetry, предоставляют детализированные flame-графики и waterfall-диаграммы, которые позволяют быстро идентифицировать узкие горлышки и зависимости между сервисами.

Почему без трейсов система остается «черным ящиком»

Отсутствие трассировок делает невозможным полное понимание того, как запросы обрабатываются внутри системы. Это приводит к ситуации, когда команды могут видеть симптомы проблемы (например, высокое время отклика), но не могут определить ее источник. Трассировки связывают метрики и логи, создавая целостную картину работы системы. Например, если вы видите увеличение времени отклика API в метриках Prometheus или Grafana, но не знаете, какой сервис вызывает задержку, трассировка поможет вам понять, где именно происходит замедление.

Инструменты для достижения полной observability

Современные инструменты предлагают комплексные решения для сбора, анализа и корреляции данных. Вот несколько популярных платформ.

• Uptrace — это современная платформа, которая использует OpenTelemetry для объединения метрик, логов и трассировок в единую систему. Она предоставляет мощные инструменты для анализа распределенных трассировок, включая flame graphs и waterfall диаграммы, что помогает быстро находить узкие места.
• Datadog предлагает облачное решение с AI-поддержкой для обнаружения аномалий и прогнозирования проблем. Платформа автоматически коррелирует метрики, логи и трассировки, предоставляя единый интерфейс для анализа. Кроме того, ее машинное обучение помогает выявлять паттерны, которые сложно заметить вручную.
• Splunk остается одним из лидеров в области анализа логов, но теперь он также поддерживает метрики и трассировки. Благодаря возможностям машинного обучения, Splunk может не только находить проблемы, но и предлагать рекомендации по их устранению.

Современные альтернативы: какой стек выбрать

Выбор правильного стека инструментов для observability имеет решающее значение для эффективного мониторинга и анализа сложных систем. В этом разделе мы рассмотрим современные альтернативы для метрик, логов и трассировок, а также роль AI/ML в observability.

Метрики: Prometheus vs VictoriaMetrics vs Thanos vs Mimir

Prometheus остается фаворитом для сбора данных, но его ограничения по хранению часто требуют дополнительных решений. Например, VictoriaMetrics предлагает высокопроизводительное и экономичное хранение временных рядов с эффективной компрессией. Для масштабируемых систем подойдут Thanos или Mimir, которые расширяют возможности Prometheus, добавляя глобальный обзор и неограниченное хранение.

Логи: Grafana Loki vs Elastic Stack vs OpenSearch

Grafana Loki выделяется простотой развертывания и экономичностью, особенно в связке с Grafana. Если нужна продвинутая аналитика, стоит рассмотреть Elastic Stack (ELK) или его открытую альтернативу OpenSearch, которая предлагает гибкие возможности поиска и анализа. Однако последний вариант требует больше ресурсов и может быть сложнее в управлении.


Источник.

Трейсы: OpenTelemetry vs Jaeger vs Tempo

OpenTelemetry — комплексный фреймворк, ставший стандартом для сбора данных о трассировках, метриках и логах. Когда запрос проходит через несколько сервисов, важно понять, где он задерживается и что может идти не так. Для этого используют инструменты трассировки, такие как Jaeger и Tempo. Jaeger помогает визуализировать путь запроса и анализировать задержки, а Tempo особенно полезен в больших системах, где нужно отслеживать огромное количество запросов одновременно.

Как компании решают проблемы observability на практике

Компании, такие как Netflix, Uber и CloudFlare, сталкиваются с уникальными проблемами при обеспечении observability своих систем. Давайте рассмотрим, как они решают эти проблемы.

Netflix: Обработка миллионов событий в секунду

Netflix разработала систему Rapid Event Notification (RENO) для обеспечения последовательного пользовательского опыта на различных устройствах. RENO реагирует на действия пользователей, такие как просмотр контента или изменение профиля, и обновляет устройства в режиме реального времени. Система использует гибридную модель доставки уведомлений — push и pull — для поддержки устройств, которые не поддерживают push-уведомления.


Архитектура Netflix Reno. Источник.

Netflix также использует Apache Druid для обработки огромного количества событий (до 2 миллионов в секунду) и анализа данных для улучшения пользовательского опыта. Druid позволяет быстро агрегировать и анализировать данные, что помогает командам быстро выявлять и решать проблемы.

Uber: OpenTelemetry и распределенные трейсы

Uber применяет OpenTelemetry для распределенных трассировок, что позволяет отслеживать взаимодействие между микросервисами и понимать, как запросы проходят через систему. Это особенно важно для Uber, где каждый поездка включает множество участников и требует реального обновления информации.

Uber также использует RAMEN (Realtime Asynchronous Messaging Network) — систему доставки уведомлений в реальном времени, которая обновляет информацию о поездках и позволяет участникам оставаться синхронизированными.


Обновленный RAMEN. Источник.

CloudFlare: анализ аномалий в реальном времени

CloudFlare использует Cloudflare Radar для обнаружения аномалий в интернет-трафике в реальном времени. Система анализирует данные о сетевых событиях и обнаруживает нарушения, такие как отключения или аномалии трафика. CloudFlare также предлагает AI Gateway, который помогает оптимизировать и контролировать AI-приложения, обеспечивая их надежность и масштабируемость.

Анти-паттерны observability: как не слить бюджет впустую

Observability — это мощный инструмент для контроля систем, но если реализовывать его без должного планирования, можно не только потратить значительные ресурсы впустую, но и превратить процесс диагностики в настоящий хаос. Рассмотрим три распространенных антипаттерна, которые часто встречаются даже у опытных команд, и предложим способы их преодоления.

Чрезмерное логирование

Может показаться, что чем больше данных вы собираете, тем лучше. Однако на практике это приводит к тому, что полезная информация теряется среди огромного объема данных, а затраты на их хранение и обработку начинают зашкаливать. Особенно это заметно при использовании платформ вроде Elastic Stack или OpenSearch, где каждый байт данных имеет свою цену.

Чтобы не попасть в эту ловушку, важно внедрять структурированные логи, например, в формате JSON, который удобен для анализа и автоматической обработки. Также нужно строго контролировать уровни логирования (debug, info, error) и динамически регулировать их в зависимости от среды. Например, в продакшн-среде лучше оставить только критически важные сообщения, а более детальные логи включать только при необходимости. Это не только сократит расходы, но и сделает поиск нужной информации менее болезненным — ведь никто не хочет копаться в гигабайтах бесполезных INFO-сообщений.

Излишняя зависимость от алертов

Полагаться исключительно на уведомления о проблемах — это реактивный подход, который часто приводит к простою системы и снижению ее производительности. Да, алерты важны, но они не должны быть единственным механизмом контроля. Гораздо эффективнее внедрить проактивный мониторинг, который позволяет выявлять потенциальные проблемы до их возникновения.

Например, анализ трендов метрик или использование машинного обучения для прогнозирования сбоев помогает заранее понять, что система может столкнуться с перегрузкой базы данных или увеличением времени отклика API. Это дает возможность принять меры до того, как проблема станет заметна пользователям. А поверьте, гораздо приятнее предотвратить проблему, чем потом героически ее тушить.

Разрозненность инструментов

Когда каждая команда использует свои собственные решения для сбора метрик, логов и трассировок, данные оказываются фрагментированы и получить целостную картину состояния системы становится крайне сложно. Это создает дополнительные сложности при диагностике проблем, так как приходится переключаться между разными платформами и интерфейсами.

Решение заключается во внедрении единой платформы observability, которая объединяет все три ключевых компонента — метрики, логи и трассировки. Такой подход не только упрощает анализ данных, но и создает единые стандарты для всех команд, что способствует лучшей координации и более быстрому выявлению корневых причин проблем. В конце концов, никто не хочет тратить часы на то, чтобы собрать пазл из разрозненных данных.

Итак, чтобы избежать типичных ошибок при внедрении observability, важно соблюдать баланс: логировать осмысленно, использовать проактивный мониторинг и обеспечивать интеграцию данных в единую экосистему. Эти шаги помогут не только сэкономить ресурсы, но и повысить эффективность работы всей системы.

Observability — это не про инструменты, а про мышление

Цель observability — не только обнаруживать проблемы, но и предсказывать их. Технологии AI и ML позволяют анализировать паттерны, например, выявлять микроскопические колебания latency или аномалии в нагрузке базы данных, которые могут сигнализировать о надвигающемся сбое. Это позволяет командам принимать превентивные меры, минимизируя простои. Однако для этого нужно не просто собирать данные, а уметь их эффективно анализировать. Например, корреляция данных между метриками, логами и трассировками может показать, что рост времени отклика API связан с конкретным сервисом или даже строкой кода.

Выбор инструментов зависит от задач, но ключевой момент — это их правильное использование. Например, Prometheus отлично подходит для сбора метрик, но для долгосрочного хранения лучше использовать VictoriaMetrics или Thanos. Аналогично, OpenTelemetry становится стандартом для трассировок, но его нужно правильно интегрировать с бэкендами, такими как Jaeger или Tempo. Важно помнить, что инструменты — это лишь средство.

Я даже не сомневаюсь, что невозможно описать все аспекты observability в рамках одной статьи. У каждой команды свой подход, свои любимые инструменты и свои фишки, которые работают именно для их системы. Возможно, вы используете какие-то уникальные решения или сталкивались с ситуациями, которые заставили вас пересмотреть подход к мониторингу. Рассказывайте о них в комментариях — давайте обсудим, как сделать observability еще эффективнее!