Monitorización y observabilidad
Curso de escalabilidad v2, día 4
Contenido
- Despliegue continuo
- Monitorización
-
Observabilidad: granularidad de eventos
- Alertas en producción
- Soporte a producción: guardias
Despliegue continuo
We all test in production.
Some of us have a separate environment to run more tests.
Unknown.
¿Por qué hacer despliegue continuo?
El mayor promotor de agilidad conocido
No requiere contenedores (pero ayudan)
Sí requiere:
- testing
- monitoring
- rollback
- disciplina
¿Cómo de continuo?
git-flow
Vincent Driessen: A successful Git branching model
Quemad git-flow
Unas palabras de su creador:
If your team is doing continuous delivery of software, I would suggest to adopt a much simpler workflow (like GitHub flow) instead of trying to shoehorn git-flow into your team.
Vincent Driessen: A successful Git branching model
Metodología TPP (ToPaProd)
Sólo mantenemos una versión
Podemos hacer rollback a la versión anterior
Compatibilidad hacia atrás extrema
Seguimos SemVer a rajatabla
Versión x.y.z
x: versión mayor (major)
Rotura de compatibilidad ⇒ cambia x
y: versión menor (minor)
Cambio de funcionalidad ⇒ cambia y
z: versión parche (patch)
Arreglo de bugs ⇒ cambia z
Ejercicio: Cambios compatibles
Nuestra API publica cuatro llamadas:
createUser({email, password}) → {userId, email, password}
modifyUser(userId, {email?, password?}) → modified
login(email, password) → {userId, token}
deleteUser(userId) → deleted
Queremos añadir el campo opcional
username a User
¿Cómo hacemos para no romper la compatibilidad?
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Ejercicio +
Ahora queremos hacer que el campo
username sea obligatorio
¿Cómo podemos hacerlo de forma compatible?
¿Cómo afecta a nuestros cuatro servicios?
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Ejercicio +
Nos aseguran desde negocio que no se van a borrar usuarios
¿Qué hacemos con
deleteUser()?Diseña una estrategia de versionado para eliminarlo
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Awesome!
Monitorización
Un amplio ecosistema
Nagios, Netdata
Nagios: monitorización a bajo nivel
Netdata: Infográfico
Netdata: Demo
Cuatro señales de oro
Latencia: tiempo en responder
Tráfico: peticiones por segundo
Errores: tasa de fallos en el sistema
Saturación: si el sistema está cerca del límite
Fuente: SRE Book
Monitorización reactiva o proactiva
Reactiva:
Almacenamiento de datos
Revisión post-incidente
Proactiva:
Los datos peligrosos nos deberían llegar
Alertas
El dashboard
¿Cuadro de mandos?
¿Panel de control?
AWS Cloudwatch
Ejercicio: Diseña tu dashboard
Entra en AWS Cloudwatch
Crea un dashboard
Añade la CPU de tus servidores
Añade la red de tus servidores
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Ejercicio +
Asegúrate de que las métricas se muestran
con resolución de un minuto
Muestra ahora el percentil 99 de CPU medido por horas
durante una semana
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Dashboarded!
Prometheus
Base de datos temporal (time-based)
Almacena métricas
Se alimenta desde agentes
- Agente en host
- Agente centralizado
Agentes a medida
Grafana
Herramienta de visualización de Prometheus
Dashboards
Notificaciones y alertas
Prometheus + agentes
Ejercicio: Agente de Prometheus
Añade agente de Prometheus al host
(versión node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz)
Abre puerto 9100 en el Security Group
Pasa la IP a Alfredo por Slack
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Time traveled!
Observabilidad
Los tres pilares
Logs: eventos en ficheros
Métricas: mediciones de magnitudes
Trazas: unen sistemas diferentes
¡Abajo los pilares!
Logs: demasiado volumen
Métricas: poca cardinalidad
Trazado: mucho overhead
El camino a la observabilidad
- Arbitrarily-wide structured raw events
- Persisting context thru the execution path
- Without indexes or schemas
- High-cardinality, high-dimensionality
- Ordered dimensions for traceability
- Client-side dynamic sampling
- Exploratory visual interface
- In close to real-time
Alertas basadas en observables
No alertan por una métrica
Alertan por una combinación compleja
Basadas en SLOs
Ejemplo: presupuesto de errores se acerca al 90% del objetivo
Ejercicio: Usando honeycomb.io
Hacer las demos de play.honeycomb.io
Integrar honeycomb en tu código
Repasar el bubble up
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¡Eso, eso, eso!
Observability-driven Development
Abraza el fracaso
Instrumenta mientras caminas
Cierra el bucle
Alertas en producción
Métricas peligrosas
Demasiada carga
Deterioro del servicio
Peligro para el negocio
Requiere acción
Otras alertas
Observables peligrosos
Basadas en SLOs
Riesgo para negocio
Alertas de negocio
Fatiga de alertas
you should only page on high level end-to-end alerts, the ones which traverse the code paths that make you money and correspond to user pain
Charity Majors: Love (and Alerting) in the Time of Cholera (and Observability)
Tres condiciones
La alerta debe indicar qué está fallando
Debe corresponderse con un problema de usuario
Si una alerta no requiere acción inmediata, ¡bórrala!
Dos canales
Alertas inmediatas
Problema urgente
Busca, llamada de teléfono
Avisos diferidos
Problema importante
Se arregla en horas de trabajo
Ejercicio: alerta en Cloudwatch
Asegúrate de que tienes detailed monitoring activo en EC2:
Vuelve a AWS Cloudwatch
Añade una alerta si la CPU sube por encima del 90%
durante dos minutos
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Ejercicio +
Cuenta las CPUs de tu servidor:
$ cat /proc/cpuinfo
Ahora lanza una prueba de estrés:
$ sudo apt install stress
$ stress --cpu 1 --timeout 180s
Verifica que la CPU sube al 100% en EC2
Verifica tu dashboard en CloudWatch
Comprueba que te llegue la alerta
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Triggered!
Soporte a producción
Guardias
What stands between so many decent engineers and greatness is their near illiteracy with production.
Urgencias
Se revierten los cambios
Se arregla o parchea el problema
Se deja el desarrollo para horas de trabajo
Deberían ser sólo incógnitas desconocidas
Your instincts are usually noble -- you want to do a good job! you care about your users and their experience! you have no other obvious solution! -- but you end up plastering paging alerts on every thing that can or may fail.
You pay for this in lifeblood.
Arreglo automático
El sistema debería ser robusto
Debe ser capaz de responder a errores
Debe revertir cambios automáticamente
Ejemplo: despliegue canario
Ejercicio: Despliegue canario
Revisas tus caídas del último año
¡Casi todas se deben a despliegues fallidos!
¿Cómo podemos reducir el impacto de las caídas?
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Ejercicio +
Diseña una estrategia para desplegar sin riesgo
Despliegue parcial (canario)
Rollback automático
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Robust!
Arreglo definitivo
Cualquier alerta debería aparecer sólo una vez
No hagas nada nuevo hasta que esté arreglado
Las únicas excusas:
- Un problema realmente esporádico
- Una incógnita desconocida (e insondable)
Ejercicio: Descriptores de fichero
Unix usa descriptores de fichero para los ficheros abiertos
Los descriptores son un recurso finito
¿Sabes predecir cuándo se van a acabar los tuyos?
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Ejercicio +
Crea un servidor que tarde en responder 10 segundos
Lanza pruebas de carga con concurrencia 10000
$ loadtest -c 10000 -n 10000 --rps 1000 http://localhost:3500/Intenta que se bloquee el servidor
¿Cuántas peticiones en vuelo tienes?
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Ejercicio +
Comprueba cuántos descriptores de fichero tienes
Por usuario y en el sistema
Aumenta los descriptores de usuario y sistema
Verifica que el servidor responda a más peticiones
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To infinity and beyond!
Bibliografía
Google SRE Book: Release Engineering
Google SRE Book: Monitoring Distributed Systems
Charity Majors: So You Want To Build An Observability Tool…
Applying cardiac alarm management techniques to your on-call
CdEv2 4: Monitorización y observabilidad
By Alex Fernández
CdEv2 4: Monitorización y observabilidad
Curso de escalabilidad v2, día 4: monitorización y observabilidad.
