Introducción a la Observabilidad de Código Abierto

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Aprende cómo instrumentar aplicaciones Node y de cliente utilizando OpenTelemetry y herramientas de observabilidad de código abierto populares como Prometheus y Grafana.

This talk has been presented at React Advanced 2022, check out the latest edition of this React Conference.

FAQ

Strong Bad Inc. es una plataforma donde los usuarios pueden enviar preguntas por correo electrónico que serán respondidas por Strong Bad. Las preguntas pueden ser variadas, como peticiones para dibujar un dragón o preguntas sobre gustos musicales.

Homestar Runner es un amigo de Strong Bad que fue llevado a la oficina para ayudar con algunas tareas de desarrollo de software.

En su primer día, Homestar Runner configuró su entorno de desarrollo y agregó etiquetas e inputs a un formulario de envío de correo electrónico. Después de que su primer PR fue aprobado y fusionado en producción, descubrieron que el sitio web había sido desactivado.

Después de unas horas de depuración estresante, encontraron una solución, la enviaron a producción y el sitio web volvió a funcionar.

La observabilidad es la capacidad de inferir el estado de un sistema interno basado en sus salidas. Ayuda a los ingenieros a obtener información sobre cómo se están ejecutando sus aplicaciones en producción de la misma manera que lo hacen localmente.

Los tipos fundamentales de datos utilizados para lograr la observabilidad son las métricas, los registros y las trazas. Estos datos ayudan a los ingenieros a entender el rendimiento y los problemas de sus sistemas.

OpenTelemetry es un estándar de código abierto para datos de observabilidad que define cómo se deben recoger y usar las métricas, registros y trazas. Ofrece APIs y SDKs para recopilar estos datos en aplicaciones.

Los exportadores en OpenTelemetry se encargan de enviar los datos recopilados desde las aplicaciones a cualquier backend de almacenamiento que se esté utilizando, manejando la conversión de datos y el transporte.

Un recolector en OpenTelemetry actúa como un intermediario entre el frontend y el backend, mejorando la seguridad al verificar los orígenes de los datos y realizar la limitación de velocidad, además de manejar los secretos necesarios para diferentes backends de telemetría.

Connor Lindsey
Connor Lindsey
21 min
24 Oct, 2022

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Video Summary and Transcription

La observabilidad es una herramienta crucial para los ingenieros para enviar sitios web confiables y tener una buena experiencia de desarrollo. Las métricas, los registros y las trazas son tipos de datos fundamentales para lograr la observabilidad. OpenTelemetry es un estándar de código abierto para datos de observabilidad, y la instrumentación se puede realizar de forma manual o automática. La recopilación y el transporte de datos pueden ser gestionados por paquetes construidos por la comunidad de OpenTelemetry, y el ejecutor en funcionamiento puede agregar beneficios de seguridad. Grafana se utiliza para la visualización de datos, y permite analizar el rendimiento web, excepciones y trazas. Las trazas capturan las interacciones de los usuarios y proporcionan información sobre el comportamiento de los usuarios y la aparición de errores. Aprovechar estas herramientas permite obtener información sobre varias partes del sistema y mejorar los objetivos de ingeniería.

1. The Story of StrongBad Inc.

Short description:

Hablemos de la historia ficticia pero no del todo irreal de StrongBad Inc., una joven empresa de software. Strong Bad Inc. es una plataforma de consejos por correo electrónico donde las personas pueden ir en línea y hacer preguntas que Strong Bad responderá. En su primer día, después de configurar su entorno de desarrollo, Homestar Runner estaba súper emocionado de tomar su primer ticket y agregar etiquetas e inputs al formulario de envío de correo electrónico. Encontraron una solución y pudieron enviarla a producción y ¡hooray, el sitio web volvió a funcionar! Como ingenieros, queremos lanzar sitios web confiables, solucionar problemas rápidamente y con confianza, y tener una buena experiencia de desarrollo. La observabilidad es una herramienta en nuestra caja de herramientas para ayudar a lograr esos objetivos.

software. Mi nombre es Connor Lindsey y soy un ingeniero de software en Grafana Labs.

Strong Bad Inc. es una plataforma de consejos por correo electrónico donde las personas pueden ir en línea y hacer preguntas que Strong Bad responderá. Por ejemplo, ¿puedes dibujar un dragón o te gusta la música techno? Strong Bad es un buen desarrollador, pero quería un poco de ayuda adicional en la oficina, así que trajo a su amigo Homestar Runner para ayudar con algunas tareas de desarrollo.

En su primer día, después de configurar su entorno de desarrollo, Homestar Runner estaba súper emocionado de tomar su primer ticket y agregar etiquetas e inputs al formulario de envío de correo electrónico. Todo estaba genial, abrió su primer PR, fue aprobado y todos estaban extasiados cuando se fusionó en producción. Estaba tan emocionado de contribuir con código en su primer día. Solo para descubrir después de regresar del almuerzo que el sitio web había sido desactivado. No tenían idea de qué estaba pasando, así que fueron a atención al cliente para ver qué estaba sucediendo y, de hecho, confirmaron que el sistema estaba caído. Después de un par de horas de depuración estresante, encontraron una solución y pudieron enviarla a producción y ¡hooray, el sitio web volvió a funcionar! Pero se quedaron preguntándose qué causó el error. Incluso después de depurar, no estaban seguros al 100% cuál era la causa raíz. Incluso con la solución, no tenían mucha confianza en lo que estaba sucediendo y cómo podrían evitarlo en el futuro.

Entonces Homestar se preguntaba a sí mismo, debe haber una mejor manera. Como ingenieros, tenemos los mismos objetivos. Queremos lanzar sitios web confiables. Cuando tenemos problemas, queremos depurarlos rápidamente y con confianza, comprendiendo la causa raíz de lo que está sucediendo. Queremos sitios web de alto rendimiento y queremos comprender los problemas de rendimiento que están ocurriendo para poder mejorarlos. En última instancia, queremos sitios confiables y de alto rendimiento para tener una experiencia de usuario positiva. Para que las personas puedan ir a nuestros sitios web y lograr con éxito lo que vinieron a hacer. También queremos tener una buena experiencia de desarrollo. Debería ser lo menos doloroso posible. Escribir, lanzar y mantener código. Creo que una de las cosas más frustrantes como desarrollador es tratar de reproducir un error realmente, realmente difícil de reproducir donde no tienes pistas, no tienes idea de por dónde empezar. Y te quedas, ya sabes, vagando sin rumbo a través de tus registros, a través de cualquier tipo de migajas de pan que tengas para comenzar. Entonces, la observabilidad es una herramienta en nuestra caja de herramientas a la que podemos recurrir para ayudar a lograr algunos de esos objetivos. Este concepto proviene de la teoría del control. Y una definición formal sería tener la capacidad de inferir el estado de un sistema interno en función de sus salidas. Entonces, cuando pensamos en nuestras aplicaciones front-end que se ejecutan en dispositivos de usuarios finales, son como una

2. Tipos de Datos de Observabilidad

Short description:

Podemos obtener información sobre cómo se están ejecutando nuestras aplicaciones en producción utilizando la observabilidad. Las métricas, los registros y las trazas son tipos de datos fundamentales que ayudan a lograr la observabilidad. Las métricas proporcionan tipos de datos agregados, pero las trazas y los registros son importantes para obtener información más detallada. Las trazas ofrecen una descripción detallada del flujo de solicitudes entre límites de servicio, mientras que los registros proporcionan un flujo lineal de eventos. Tener todos estos tipos de datos y correlacionarlos es crucial para lograr la observabilidad.

caja negra. No tenemos control total ni visión de lo que está sucediendo cuando se ejecutan. Sabes, funciona en mi máquina, pero no tengo idea de por qué está roto en la máquina de un cliente. Y así, la observabilidad como concepto puede ayudarnos a obtener información sobre cómo se están ejecutando nuestras aplicaciones en producción de la misma manera que lo hacemos cuando las ejecutamos localmente. Sabes, donde tenemos una visión completa de lo que está sucediendo. Tenemos todos nuestros registros, tenemos nuestras herramientas de desarrollo, podemos ver la pestaña de red, etc. Queremos lograr algunas de esas mismas herramientas y conocimientos en producción que tenemos cuando las ejecutamos localmente. Entonces, al hablar de observabilidad, hablemos de algunas de las herramientas, algunas de las cosas a las que podemos recurrir para lograr ese objetivo. Y una cosa son los diferentes tipos de datos que podemos recopilar. Las métricas, los registros y las trazas son los tipos fundamentales de datos con los que tenemos que trabajar. Por sí mismos, no significan que nuestros sistemas sean observables. Pero son puntos de partida. Son herramientas con las que podemos trabajar para lograr la observabilidad. Entonces, las métricas son tipos de datos numéricos o agregados. Y debido a las agregaciones que ocurren para obtener estas métricas, se pierde cierto nivel de detalle. Por eso las trazas y los registros son herramientas complementarias realmente importantes a las que podemos recurrir. Entonces, algunas métricas que podemos ver en este panel son cosas como la memoria versus el uso de la CPU. El número de solicitudes que reciben nuestros servidores. O para el frontend, la distribución de los tiempos de carga de las páginas. El siguiente tipo de datos son las trazas. Las trazas, similares a una traza de pila, te brindarán una descripción general de una solicitud a medida que pasa por tu sistema. A diferencia de una traza de pila cuando estás ejecutando una sola aplicación, una traza distribuida, al hablar de observabilidad, puede atravesar límites de servicio. Por ejemplo, podrías ver una traza de lo que sucede cuando un usuario inicia sesión en tu sitio web. Bueno, algunas operaciones ocurren en el frontend, que luego realiza una solicitud HTTP a tu backend, que luego realiza una solicitud a una capa de almacenamiento en caché a una base de datos, por ejemplo. Las trazas te brindan muchos detalles sobre cómo fluye la solicitud a través de todos esos sistemas y pueden ser realmente útiles. A continuación, veremos los registros. Estos son un flujo lineal de eventos, que son realmente útiles pero a menudo pueden parecer una manguera de incendios. Por lo tanto, tener un buen formato y una buena herramienta de agregación de registros hace que los registros sean mucho más útiles y mucho más fáciles de trabajar. Individualmente, cada uno de estos tipos de datos es realmente poderoso, pero tienen diferentes ventajas y desventajas en cuanto al tipo de información que muestran, su costo, sus implicaciones de rendimiento, ya sabes, lo que se necesita para operarlos. Y así, tener todos ellos y poder correlacionarlos es súper, súper útil. Por ejemplo, cuando pensamos en una métrica, es una descripción general agregada de un solo punto de datos, mientras que una traza es una sola solicitud que pasa por un sistema.

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