Kubernetes Distributed Tracing là gì?

Kubernetes Distributed Tracing là một công nghệ được sử dụng để giám sát và theo dõi các ứng dụng chạy trên môi trường Kubernetes. Nó giúp bạn có cái nhìn tổng quan về cách các thành phần của ứng dụng tương tác với nhau và tìm hiểu vấn đề gây ra lỗi hoặc hiệu suất kém.

Khi một yêu cầu được gửi từ một thành phần ứng dụng, Kubernetes Distributed Tracing sẽ gắn một định danh duy nhất cho yêu cầu đó và ghi lại thông tin về quá trình xử lý yêu cầu khi đi qua các thành phần khác nhau. Điều này giúp bạn theo dõi và phân tích quá trình xử lý yêu cầu từ đầu đến cuối, từ phía người dùng đến cơ sở dữ liệu và ngược lại.

Kubernetes Distributed Tracing có nhiệm vụ theo dõi và thu thập dữ liệu

Vì sao cần Kubernetes Distributed Tracing?

Với Kubernetes, người dùng có thể dễ dàng triển khai, quản lý, điều phối, mở rộng quy mô và cập nhật ứng dụng. Tuy nhiên khi sử dụng Kubernetes, người dùng sẽ gặp phải những thách thức trong việc theo dõi và xử lý lỗi ứng dụng vì chúng trải rộng trên nhiều container, nhiều node, pod và namespace, phương thức giao tiếp và chính sách mạng phức tạp. Trong Kubernetes sẽ có các lớp trừu tượng và tự động hóa làm các chi tiết và tương tác cơ bản của hệ thống bị ẩn đi. Do đó, người dùng cần sử dụng Kubernetes Distributed Tracing nhằm giám sát hệ thống một cách sát sao, nhanh chóng khắc phục và giải quyết vấn đề khi chúng xuất hiện.

Cách thức hoạt động của tính năng Distributed Tracing

Để hiểu được cách thức hoạt động của Kubernetes Distributed Tracing, trước tiên hãy cùng xem cách mà các container tương tác:

• Các container tương tác với nhau trong cùng một Pod
• Giao tiếp với các pod cùng hoặc khác node
• Tương tác với thế giới bên ngoài
• Chuyển đổi từ cluster này sang cluster khác khi triển khai trên nhiều đám mây

Quy trình hoạt động của tính năng Distributed Tracing dựa trên đường dẫn của yêu cầu thông qua hệ thống tương tác phức tạp đó. Nó cung cấp chuỗi và thời gian của các dịch vụ con hoặc hành động được kích hoạt trong hoặc bên ngoài container, pod, node hoặc thậm chí cụm. Dưới đây là sơ đồ cách thức hoạt động của Kubernetes Distributed Tracing:

 

Nhà phát triển và quản trị viên ứng dụng sẽ dùng Kubernetes Distributed Tracing để hiểu rõ hơn về hành vi của người dùng khi họ tương tác với ứng dụng bằng cách chia từng dấu hiệu thành các khoảng và ghi lại bằng cách sử dụng đặc tả ngữ cảnh theo dõi. Đây là cách giám sát khá đơn giản nhưng lại đòi hỏi khá nhiều về thành phần bên trong Distributed Tracing.

Các thành phần chính trong một công cụ Kubernetes Distributed Tracing

1. Instrumentation

Instrumentation cung cấp dữ liệu từ xa nhưng cũng đồng thời tạo ra các số liệu và nhật ký được sử dụng bởi các công cụ khác. Với những dữ liệu của ứng dụng hay dịch được thu thập từ xa sẽ có những tiêu chuẩn riêng để đánh giá.

2. Pipeline

Có nhiều nguồn cung cấp dữ liệu đo từ xa cho các công cụ theo dõi phân tán nên khi muốn mở rộng quy mô ứng dụng, người dùng sẽ cần tối ưu hóa tài nguyên. Và để làm được việc này cần dùng đến Pipeline. Pipeline có vai trò như một đệm dữ liệu, phân nhóm theo dõi và Storage backend.

3. Storage backend

Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được lưu trữ nhằm mục đích xem lại và phân tích sau này. Người dùng sẽ cần một lưu trữ backend có khả năng mở rộng với ứng dụng mà không tiêu thụ quá nhiều tài nguyên trong quá trình đó.

4. Visualization layer

Hiển thị và tạo bảng điều khiển động liên quan đến số liệu thống kê, nhật ký và tín hiệu trong Kubernetes.

4 công cụ Kubernetes Distributed Tracing được sử dụng nhiều

1. Jaeger

Jaeger là một công cụ theo dõi phân tán mã nguồn mở chạy trong môi trường sản xuất được Uber phát triển. Các thành phần trên Jaeger chạy đồng thời giúp tăng khả năng xử lý nhưng cũng có thể làm phức tạp hóa quá trình triển khai.

Cách cài đặt Jaeger để theo dõi các ứng dụng, dịch vụ

2. Zipkin

Zipkin là một công cụ được phát triển bởi Twitter dưới dạng giấy phép phần mềm mã nguồn mở. Zipkin có chức năng và yêu cầu tương tự như Jaeger nhưng cấu trúc đơn giản cũng vì thế mà quy mô của chúng không tốt bằng Jaeger. Một số tính năng nổi bật của Zipkin: hỗ trợ Cassandra và Elaticsearch dưới dạng storage backend, hỗ trợ tiêu chuẩn OpenTracing,...

Cấu trúc hoạt động của Zipkin

3. Grafana Tempo

Grafana Tempo là một trong những công cụ theo dõi phân tán nhằm hỗ trợ các máy chủ lớn trong việc thu thập mẫu dữ liệu. Grafana Tempo dựa trên các dịch vụ object storage có sẵn và dùng công cụ truy vấn nhằm thu thập thêm các thông tin khác. Vì thế nên tốn ít chi phí lưu trữ hơn, bù lại cần bỏ nhiều ngân sách và công sức hơn cho việc truy vấn.

Cách Grafana Tempo hoạt động

4. X-Ray AWS

X-Ray AWS là công cụ truy vấn theo dõi các dịch vụ chạy trên AWS Cloud dành riêng cho nhà cung cấp. Tuy nhiên, X-Ray AWS vẫn cung cấp kho thư viện và các nhân tố cho các dịch vụ self-hosted như MySQL, PostgreSQL,...

Trong bài viết này, chúng ta đã khám phá những thông tin tổng quan về Kubernetes Distributed Tracing và các công cụ phân tán theo dõi được sử dụng phổ biến hiện nay. Việc sử dụng công nghệ này giúp chúng ta theo dõi và phân tích các hoạt động của hệ thống một cách chi tiết, từ đó giúp chúng ta tìm ra những vấn đề tiềm ẩn và cải thiện hiệu suất của ứng dụng.