4 desafios difíceis de observabilidade de microsserviços e como resolvê-los

4 desafios difíceis de observabilidade de microsserviços e como resolvê-los

Nota: O seguinte artigo irá ajudá-lo com: 4 desafios difíceis de observabilidade de microsserviços e como resolvê-los

Grandes softwares e serviços tornam-se mais fáceis de gerenciar quando são divididos em microaplicativos ou microsserviços.

Tornou-se uma tendência entre os desenvolvedores adotar a arquitetura de microsserviços para evitar ou minimizar problemas.

Seguindo o estilo de desenvolvimento da arquitetura modular, a quebra de grandes softwares em partes independentes, mas fracamente acopladas, resulta na execução ágil e dinâmica de tarefas altamente definidas e discretas. Também melhora significativamente o gerenciamento de API.

Nem tudo sobre microsserviços é uma vantagem. Embora possa ajudar a resolver vários problemas, também é responsável pelo surgimento de novos. Pode dar origem a novos desafios exclusivos da nova arquitetura.

Observabilidade de microsserviços

Lidar com vários serviços pequenos torna o monitoramento mais difícil. Em um artigo no DZone, o especialista em agilidade de negócios e eficiência de engenharia Zach Jory detalha os efeitos da quebra de monólitos em microsserviços, explicando como os microsserviços não resultam automaticamente em sistemas mais fáceis.

“Uma área óbvia onde adiciona complexidade é a comunicação entre serviços; a visibilidade das comunicações serviço a serviço pode ser difícil de alcançar, mas é fundamental para construir uma arquitetura otimizada e resiliente”, Jory escreve ao apontar como algumas tarefas podem se tornar ainda mais difíceis.

A observabilidade de microsserviços envolve fácil acesso a informações que são cruciais para determinar as causas de falhas na comunicação ou o comportamento errático dos sistemas. “A forma como os serviços interagem uns com os outros em tempo de execução precisa ser monitorada, gerenciada e controlada. Isso começa com a observabilidade e a capacidade de entender o comportamento de sua arquitetura de microsserviços”, explica Jory.

Quais são os desafios para alcançar a observabilidade eficiente de microsserviços? Que questões tendem a surgir quando se cria uma estratégia de observabilidade?

Aqui está um resumo dos desafios mais comuns e como eles podem ser abordados.

1. Grandes quantidades de dados e tarefas

Parece haver um consenso entre um punhado de sites de tecnologia que listam três pilares da observabilidade de microsserviços. Alguns estendem a lista para seis, mas o que eles têm em comum são os seguintes: logs, métricas e rastreamentos.

Também chamados de dados de telemetria, esses pilares de observabilidade resultam na geração de grandes quantidades de dados. Embora eles sejam projetados para fornecer uma imagem clara de aplicativos individuais em uma arquitetura, a enorme quantidade de dados que eles coletam pode ser um desafio para lidar. Da mesma forma, o registro, a coleta de métricas e o rastreamento envolvem uma multiplicidade complexa de tarefas.

Com os dados coletados e administrados manualmente, as coisas podem se tornar excessivamente demoradas. Se a automação estiver envolvida, há também a possibilidade de se tornar um gargalo no ciclo de vida do projeto. De qualquer forma, as organizações serão confrontadas com algo que precisam avaliar cuidadosamente e encontrar uma solução apropriada.

Os avanços no DevOps, felizmente, renderam soluções eficientes para o problema da sobrecarga de dados. Com a ajuda de inteligência artificial e automação adequadamente projetada, os problemas de tédio e gargalo podem ser resolvidos simultaneamente.

Fazer as coisas manualmente, especialmente para projetos maiores, simplesmente não é uma opção. É aconselhável aproveitar uma plataforma de orquestração avançada para lidar com a implantação de contêineres, dimensionamento automático, agendamento de recursos e outras tarefas. O Kubernetes, uma plataforma de código aberto para gerenciar serviços e cargas de trabalho em contêiner, é uma das soluções amplamente preferidas para isso.

2. Dificuldade em fazer com que os microsserviços se encontrem

Os microsserviços precisam operar em conjunto para servir ao seu propósito. Isso é mais fácil dizer do que fazer, no entanto. Muitos desenvolvedores acham desafiador fazer com que os microsserviços se encontrem na rede e transmitam dados e comandos em perfeita sincronia para garantir a operação adequada do software ou sistema maior que eles representam.

A coordenação das funções dos microsserviços envolve uma variedade de preocupações, como o roteamento em torno de áreas problemáticas, a aplicação de limitação de taxa e balanceamento de carga, entre muitas outras. As estruturas RPC avançadas geralmente são usadas para lidar com essas funções. Uma malha de serviço também pode ser usada para permitir a comunicação entre serviços em uma arquitetura de microsserviço.

A malha de serviço funciona como uma linha de proxies, que também são conhecidos como sidecars na arquitetura de microsserviços. Eles são executados junto com cada um dos serviços, servindo como uma linha indireta de comunicação para microsserviços, pois passam informações e instruções para outros sidecars em vez dos próprios microaplicativos ou serviços.

Essa comunicação indireta que a malha de serviço possibilita a torna desnecessária ou reduz a necessidade de codificar manualmente a lógica de comunicação na própria arquitetura. Isso resulta em uma maneira mais fácil de detectar e identificar erros de comunicação, pois os desenvolvedores não precisam mais examinar meticulosamente cada serviço na arquitetura.

3. Menor confiabilidade e maior latência

A divisão de um software ou sistema monolítico em microsserviços tem o potencial de reduzir a confiabilidade de todo o sistema. Um sistema monolítico normalmente tem modos de falha que são limitados a bugs ou a possível falha de todo o servidor sempre que problemas são encontrados. Se esse monólito for dividido em uma centena de serviços ou componentes executados em diferentes hosts, por exemplo, o número de pontos de falha aumenta significativamente.

Por outro lado, é possível que a latência aumente quando um monólito é dividido em vários serviços. Considere este exemplo: um sistema tem todos os microsserviços sendo executados com latência média de 1 ms, exceto alguns, digamos, cerca de 1% de todos os serviços, que operam com latência de 1s. Muitos provavelmente pensarão que os poucos com uma latência relativamente alta não importariam e não teriam um impacto perceptível no sistema.

No entanto, se uma transação faz interface com esses serviços de latência de 1s supostamente poucos, a transação herdará a latência de 1s. Se uma transação estiver envolvida com apenas um desses serviços de latência de 1s, há uma probabilidade de 1% de levar mais de 1s. No entanto, se a transação envolver 50 deles, a probabilidade de herdar a latência mais alta aumenta para mais de 30%.

Para evitar esses problemas, é útil usar plataformas de inteligência de software. Essas plataformas são projetadas para automatizar a detecção de componentes e dependências, analisar os comportamentos dos componentes para determinar se são intencionais ou indesejados e identificar falhas e suas causas-raiz. As plataformas de inteligência de software fornecem uma topologia em tempo real da arquitetura de microsserviços para garantir a entrega suave de microsserviços.

4. Rastreabilidade de dados e solicitações

A rastreabilidade de dados e solicitações é um grande desafio em ambientes complexos de microsserviços que consistem de dezenas a centenas de microaplicativos. Ao contrário dos sistemas monolíticos onde os códigos são compilados em um único artefato, a arquitetura de microsserviços apresenta dificuldades consideráveis.

Por um lado, a documentação e os códigos saltam naturalmente por vários contêineres. As solicitações passam por uma infinidade de aplicativos em caminhos prolixos. Isso significa maiores complexidades para depuração e solução de problemas. As equipes de DevOps gastariam a maior parte de sua carga de trabalho em tarefas de solução de problemas e depuração.

O bom é que existem muitas ferramentas que os desenvolvedores podem usar para lidar com rastreamento de solicitações complexas, incluindo rastreamento distribuído, durante todo o ciclo de vida de um projeto. Muitos deles são de código aberto, incluindo OpenTracing, Zipkin e Jaeger. Essas ferramentas tornam mais fácil e rápido identificar os gargalos do pipeline de entrega e monitorar os processos.

Resumindo

A arquitetura de microsserviços oferece vários benefícios, mas também apresenta desafios que as equipes de desenvolvimento não podem minimizar ou ignorar. Esses desafios, especialmente no aspecto de observabilidade, não são motivo suficiente para evitar considerar o modelo de microsserviços. Com as ferramentas, estratégias e soluções certas, esses problemas podem ser resolvidos de forma eficaz.