Le Continuous Profiler

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
Numéro
264
Mois de parution
juillet 2023
Spécialité(s)


Résumé

L'arrivée de Docker, de Kubernetes et plus généralement de ce que l'on nomme le cloud natif a bousculé nos habitudes : de la manière dont nous écrivons notre code, dont nous le déployons, mais aussi de la manière dont nous l'observons ! Peu d'entre nous se préoccupaient de l'Application Performance Monitoring (APM) avant 2014, et je suis sûr que beaucoup ignorent encore ce qu'est une trace distribuée. Pourtant, avec nos applications dynamiques découpées en microservices et hébergées dans le cloud, il est de plus en plus difficile de faire l'impasse sur ce genre d'outils. Et le continuous profiler est justement l'un de ces précieux outils.


Dans le domaine de l'observabilité d'applications distribuées ou de services distribués pour être plus exacts, Google a souvent eu une longueur d'avance. Notamment parce que Google a rapidement été confronté à une considérable mise à l'échelle de ses services (conteneurisés), mais aussi par souci d'optimisation des ressources et de la réduction de leurs coûts. Rien d'étonnant donc à ce qu'il soit à l'origine de concepts tels que les traces distribuées et le continuous profiling. Et si vous n'avez pas encore entendu parler du continuous profiling, alors cette introduction devrait vous mettre l'eau à la bouche, car c'est un outil qui permet de réduire la latence de vos applications, tout en en optimisant leurs coûts !

1. L'histoire du continuous profiler

Le profiling ne date pas d'hier. C'est un concept qui nous vient du début des années 1970 quand les applications tournaient encore sur des mainframes. Son évolution au travers d'outils comme gprof ou...

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Par le(s) même(s) auteur(s)

Les 3 piliers de l'observabilité

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
121
Mois de parution
octobre 2022
Spécialité(s)
Résumé

N'importe qui ayant travaillé dans l'informatique depuis plus de cinq ans vous le dira : on n'a pas attendu Google et son livre sur les SRE [1] pour « monitorer » nos systèmes. Au passage, excusez-moi pour l'affreux barbarisme alors que j'aurais pu utiliser le mot surveiller tout simplement, mais alerte de « divulgâchage » : il y en aura malheureusement bien d'autres dans cet article, parce que soit je ne trouve pas la traduction française satisfaisante, soit la traduction française n'a pas exactement le même sens. Alors pourquoi depuis cinq ans ne parle-t-on plus que d'observabilité et non plus de monitoring ?

Application Performance Monitoring

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
121
Mois de parution
octobre 2022
Spécialité(s)
Résumé

Après avoir survolé ce qu'était une trace distribuée dans l'article sur les 3 piliers de l'observabilité, et donné une description des différents éléments qui la composaient, nous allons entrer un peu plus dans les détails de l'instrumentation proprement dite. Car si collecter des traces pour mieux comprendre une application en microservices change totalement la donne, pour autant, cela demande un peu de travail. Et c'est justement ce qui explique la montée en puissance d'OpenTelementry aujourd'hui. Vous allez découvrir pourquoi.

Les logs, encore et toujours pertinents

Magazine
Marque
GNU/Linux Magazine
HS n°
Numéro
121
Mois de parution
octobre 2022
Spécialité(s)
Résumé

Parmi les trois piliers de l'observabilité, s'il y en a bien un qui n'a pas besoin d'être présenté, ce sont bien les logs. Qui n'a pas son anecdote sur un print initialement utilisé par un développeur pour s'assurer du bon déroulement de son code qui finit par se retrouver dans le code en production ? Le log est réellement l'instrument qui nous permet de répondre à cette question rudimentaire, mais essentielle : que se passe-t-il dans mon code à l'instant t. Mais parce qu'il est simple à utiliser et flexible à souhait, le log pose souvent un réel problème lorsqu'une application passe en production. Et c'est encore plus vrai dans les systèmes distribués.

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