به عنوان یک مدل زبان هوش مصنوعی، من پیشنهاداتی در مورد نحوه مدیریت قابلیت مشاهده در معماری میکروسرویس ابری ترکیبی ارائه می‌دهم که می‌تواند مفید باشد. در اینجا برخی از راه‌ها آورده شده است:
1. استفاده از گزارش‌گیری متمرکز: گزارش‌گیری متمرکز تضمین می‌کند که همه سرویس‌ها گزارش‌ها را در یک مکان استاندارد و متمرکز تولید می‌کنند که به راحتی قابل جستجو و تجزیه و تحلیل باشد. این رویکرد را می توان در چندین منطقه ابری گسترش داد و شناسایی و عیب یابی مشکلات را آسان تر می کند.
2. پیاده سازی ردیابی توزیع شده: ردیابی توزیع شده تکنیکی است که امکان ردیابی درخواست ها از یک میکروسرویس به سرویس دیگر را در یک سیستم توزیع شده فراهم می کند. با پیاده‌سازی ردیابی توزیع‌شده، می‌توان محل دقیق یک مسئله را مشخص کرد و امکان حل سریع‌تر مشکل را فراهم می‌کند.
3. نظارت و هشدار: اجرای نظارت و هشدار در تمام خدمات در معماری میکروسرویس ابری ترکیبی ضروری است. این شامل پیگیری معیارهایی مانند تأخیر، نرخ خطا، و بار سیستم و تنظیم قوانین هشدار برای اطلاع اعضای تیم مربوطه هنگام عبور از آستانه های خاص است.
4. پیاده‌سازی سرویس مش: یک مش سرویس می‌تواند قابلیت‌های مشاهده‌پذیری اضافی را برای میکروسرویس‌ها، از جمله مسیریابی ترافیک، کشف سرویس و امنیت فراهم کند. با استفاده از مش سرویس، می توان بینش هایی را در مورد جریان ترافیک بین میکروسرویس ها به دست آورد که امکان حل سریع تر مشکلات را فراهم می کند.
5. استفاده از پشته مانیتورینگ Cloud-Native: پشته های نظارت بر روی Cloud-Native مانند Prometheus و Grafana می توانند دید یکپارچه از هر دو زیرساخت داخلی و ابری ارائه دهند. همچنین می‌توان از آن‌ها برای نظارت و تجزیه و تحلیل معیارها از منابع مختلف استفاده کرد که می‌تواند بینش عمیق‌تری در مورد رفتار میکروسرویس‌های در حال اجرا در یک محیط ابری ترکیبی ارائه دهد.
با اجرای مراحل فوق، امکان مشاهده‌پذیری مؤثر در معماری میکروسرویس ابری ترکیبی فراهم می‌شود که امکان حل سریع‌تر مشکل و بینش بهتر در مورد عملکرد سیستم را فراهم می‌کند.
تاریخ انتشار: