Ως μοντέλο γλώσσας τεχνητής νοημοσύνης, ακολουθούν οι τρόποι χειρισμού της κατανεμημένης ανίχνευσης σε μια αρχιτεκτονική μικροϋπηρεσιών:
1. Χρησιμοποιήστε ένα σύστημα ανίχνευσης: Ένα σύστημα ανίχνευσης επιτρέπει τη συλλογή και τη διάδοση δεδομένων ιχνών σε μικροϋπηρεσίες. Πολλά συστήματα ανίχνευσης είναι διαθέσιμα σήμερα, συμπεριλαμβανομένων των Zipkin, Jaeger και LightStep.
2. Ενεργοποιήστε τον κώδικά σας: Ο κώδικας οργάνων περιλαμβάνει την προσθήκη κλήσεων και σχολιασμών εντοπισμού API στον κώδικα της εφαρμογής σας. Κάτι τέτοιο επιτρέπει στο σύστημα ανίχνευσης να συλλέξει τις απαραίτητες πληροφορίες ιχνών για ανάλυση.
3. Χρησιμοποιήστε μοναδικά αναγνωριστικά: Με τις μικροϋπηρεσίες, τα αιτήματα ενδέχεται να διασχίζουν πολλές υπηρεσίες. Χρησιμοποιώντας μοναδικά αναγνωριστικά, όπως ένα Trace ID, κάθε υπηρεσία μπορεί να εντοπίσει τη σειρά των κλήσεων που σχετίζονται με ένα συγκεκριμένο αίτημα.
4. Εφαρμόστε ένα κοινό πρωτόκολλο: Οι μικροϋπηρεσίες επικοινωνούν μεταξύ τους χρησιμοποιώντας μια ποικιλία πρωτοκόλλων, συμπεριλαμβανομένων των REST, HTTP και RPC. Για να διασφαλιστεί η συνεπής ανίχνευση, θα πρέπει να εφαρμοστεί ένα κοινό πρωτόκολλο, όπως το OpenTracing.
5. Εστίαση σε συγκεκριμένα σημεία συμφόρησης: Ενώ η κατανεμημένη ανίχνευση μπορεί να είναι πολύτιμη σε ολόκληρη την εφαρμογή, είναι συχνά πιο επιδραστική όταν εστιάζεται σε συγκεκριμένα σημεία συμφόρησης, όπως αργά ή συχνά αποτυχημένα αιτήματα. Εντοπίζοντας πού βρίσκεται το πρόβλημα, μπορείτε να βελτιστοποιήσετε την υπηρεσία ή να αντιμετωπίσετε τη βασική αιτία του προβλήματος.
Ημερομηνία έκδοσης: