Observabilidad en GraphQL

¡Oh, hola chicos! ¿Cómo están todos? Gracias por estar aquí. Mi nombre es Ashley Narcisse. Soy ingeniero en Apollo GraphQL. Y trabajo con un equipo increíble de personas que están construyendo herramientas para ayudar a los desarrolladores a hacer los datos más accesibles.

Ahora hablando de la accesibilidad de la información, tengo una pregunta para ustedes. ¿Alguna vez se han preguntado qué está sucediendo realmente en producción, especialmente para sus servicios de GraphQL? No sé ustedes, pero yo ciertamente sí. Es algo que no pude dejar de pensar durante mucho tiempo, el hecho de que GraphQL a menudo se sentía como una caja negra. Al menos hasta que descubrí muchas de las herramientas que están en Apollo Studio. Y eso realmente, realmente, realmente me ayudó a comenzar a tener una mejor imagen de todos los diferentes aspectos de su gráfico.

Ahora hay muchas características en Apollo Studios en las que no entraré. Pero hay una característica en la que sí entraré. Así que estoy como, mm. GraphQL viene con una especificación de trazado que, mediante esta pequeña configuración ingeniosa aquí, puede enviar esa información a Apollo Studio. Ahora este fue realmente el punto de partida para decir, wow, bien, genial. Estoy comenzando a entender lo que está sucediendo. Ya no tengo esta imaginación de caja negra de que simplemente funciona y no puedo pintar una imagen de la amplitud de las diferentes operaciones y las concentraciones de qué datos están solicitando mis clientes. Vamos a adentrarnos en cómo herramientar nuestro servidor Apollo con trazado abierto. No vas a pasar por alto la parte de observabilidad, ¿verdad? Te conozco. Quiero decir, siento que pueden buscar la definición en Google. Nah, hombre, no pueden simplemente buscar eso en Google. Sí, tienes razón. No te preocupes, lo tengo. Observabilidad es un término tomado de la ingeniería mecánica o la teoría del control, y básicamente se reduce a si puedes entender lo que está sucediendo dentro de tu sistema o en cualquier estado particular al que pueda llegar. Muchos APMs describen la observabilidad como teniendo tres pilares, registros, métricas y trazado. Y si bien los dos primeros caen un poco en la categoría de cosas que puedes predecir, puedes describirlos como desconocidos conocidos, ¿verdad? Cosas que sabes que pueden salir mal. Pero el trazado se acerca un poco más. La observabilidad se reduce a obtener realmente todos los datos correctos en el nivel de abstracción correcto para obtener el contexto correcto a medida que una solicitud que ocurre en su sistema se propaga en toda su infraestructura. La observabilidad realmente se reduce a comprender lo desconocido desconocido. Te aprecio, ¿sabes eso? Mi perro.

Ahora, OpenTracing es una especificación publicada por la Cloud Native Computing Foundation, que es una forma de ayudar a proporcionar un formato independiente del proveedor para crear este trazado data. Ahora, funciona realmente, realmente, ¿qué? Realmente, ahh! Realmente, realmente. Funciona realmente, realmente bien con sistemas distribuidos en microservicios, que es una de las cosas que GraphQL también hace muy bien al ayudar a abstraer para nuestros clientes finales. Esto es perfecto, y aquí está el por qué. Podemos ir más allá de la especificación de trazado de GraphQL y convertirlo a un formato independiente del proveedor al mismo tiempo que enriquecemos la información que se está publicando desde nuestros servidores de GraphQL, y si tienes proveedores que ya admiten OpenTracing, es plug and play. Es hora de la demostración, vamos. Entonces, comenzamos con una instancia inicializada del cliente Jaeger, y vamos a importar algunas de nuestras herramientas de OpenTracing para inicializar ese rastreador como el rastreador global de nuestro sistema. También lo exportaremos para poder usarlo en un área del código de barras. Aquí tenemos una instancia de Apollo Server, en particular esta implementación está en Vercel, en el serverless, pero vamos a importar las dependencias que necesitaremos para conectar esto. Principalmente, Apollo OpenTracing es el paquete notable que estamos usando, y también vamos a importar el rastreador que inicializamos en el archivo de rastreo. Al inicializar el OpenTracer y agregarlo a la matriz de complementos en la configuración, se requieren como mínimo dos propiedades, que son el servidor y el local. Ambos toman objetos de rastreador, que es lo que vamos a pasarle. En ese punto, tenemos una paridad de funciones con el mismo rastreador de GraphQL que también podemos aprovechar en Apollo Studio, pero vamos a ampliar esta información aprovechándola en el resultado del campo para instrumentar aún más otras capas de nuestro código. Así que vamos a entrar en Jaeger. y ejecutar una búsqueda para poder ver nuestro trazado. Podemos ir a la solicitud que vemos, y aquí están los trazados para esa mutación de renderizado que se ejecutó. Si expandimos la vista de detalles para este trazado y leemos un poco mejor las etiquetas, veremos que hay los spans que están rastreando el renderizado, que es la resolución del campo, así como la E/S saliente a esta API local que también tengo en ejecución en mi máquina. Apenas estamos comenzando a rascar la superficie de esto. Pero espero que esta charla te haya dado algunas pistas sobre cómo puedes mejorar la información que estás obteniendo de tus sistemas, al mismo tiempo que ayuda a continuar la conversación. La demostración de Codefurners estará disponible en esta URL aquí. Y también puedes contactarme en Twitter. Y en esa nota, gracias, mantente seguro, y te envío buenas vibras.