Главное Авторские колонки Вакансии Вопросы
521 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Как настроить сбор данных без лишней нагрузки на инфраструктуру? Рассказала команда GMonit

На онлайн-встрече рассказали про роль сэмплирования в мониторинге и анализе данных, обсудили ключевые алгоритмы и продемонстрировали, как реализован подход в GMonit.
Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

13 марта мы провели технический вебинар «Сэмплирование в GMonit: как выбрать нужные данные и не потерять важное», в ходе которого обсудили, как настроить инструмент для сбора критически важных метрик, и рассказали, какие функциональные возможности GMonit помогают снизить затраты на мониторинг.

Технический директор GMonit Антон Новоженин объяснил, что такое распределенный трейс, как устроены спаны и почему сбор 100% данных — не всегда хорошая идея.


CTO дал определение сэмплированию и разобрал его основные типы — head-based и tail-based. Зрители трансляции получили рекомендации по выбору подходящего метода в зависимости от задач и особенностей архитектуры. Например, поговорили о пробабилистическом, Rate-limited и Rule-based сэмплировании, сэмплировании на основе ошибок, латентности, аномалий и др.



Участники рассмотрели три ситуации, когда оптимизация объема данных может навредить:

  1. Необходимость полной детализации или жесткие нормативные требования.
  2. Малый объем трафика.
  3. Этап разработки или тестирования.

Также спикер рассказал, какие протоколы телеметрии поддерживает GMonit и пояснил, как сэмплирование реализовано в observability платформе.


В финальной части вебинара состоялась QA-сессия, где участники получили ответы на свои вопросы:

  • Какой тип семплирования наиболее близок принципу 20/80.
  • Как использовать GMonit, если внутри приложения работают агенты New Relic.
  • Насколько увеличиваются затраты на вычислительные мощности при выборе tail-based сэмплирования?
  • Как собрать все спаны с ошибками, не используя tail-based сэмплирование, и др.

Бонусом — спикер предложил участникам попробовать Lite-версию GMonit на облачной платформе Yandex. Этот инструмент хранит данные в течение трех дней и предоставляет весь необходимый функционал для анализа ключевых показателей производительности и решения базовых задач APM-мониторинга.

Предлагаем к просмотру видеозапись выступления:


Источник.

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.