Tags: os principais princípios do contexto de observabilidade
Quando falamos sobre observabilidade, é fácil obcecar com painéis, monitores ou traços. Mas, por tudo isso, uma coisa determina silenciosamente sua capacidade de entender os sistemas: tags. Tags (às vezes chamadas de rótulos ou atributos) representam o contexto dos dados de telemetria. Muitas pessoas pensam: “As entidades existem e emitem telemetria”. Mas eu prefiro virar: “Existe telemetria e tem seu contexto – incluindo a entidade emissora”. Como a telemetria se torna independente quando é liberada da entidade emissora, cada peça deve levar seu contexto. Esse contexto vive em tags, o que torna a marcação da base da telemetria utilizável. Pela minha experiência, a marcação eficaz se resume a duas categorias de princípios: um focado na quantidade e o outro na qualidade. Princípio 1 (quantidade): adicione o máximo de contexto possível, são os blocos de construção para fazer perguntas significativas aos seus dados de telemetria. Quanto mais rico o contexto, mais poderosa sua análise. Mesmo que você não saiba como usar uma tag hoje, não poderá adicioná -la retroativamente à telemetria passada depois de perceber que é importante. Com apenas uma tag, como: Serviço: checkout, digite o modo de saída de tela cheia de tela cheia, você se desloca rapidamente. Você não pode fazer perguntas como “Quais regiões estão falhando?” “Quantos erros estão acontecendo na produção?” Mas com mais tags, como: Serviço: Região de checkout: US-EAST-1 ENV: Equipe de produção: Pagamentos Entre no modo de saída de tela cheia de tela cheia Você pode responder a essas perguntas. Se você não tiver certeza de quais tags começar, apoie-se em tags reservadas de sua plataforma ou tags padrão do setor, como as definidas em convenções semânticas de OpenElemetria. Em muitos casos, as plataformas lidam com isso especialmente, oferecendo análises e visualizações mais ricas. Essas fornecem uma base de contexto pronta sem adivinhação. Princípio 2 (Qualidade): Mantenha as tags canônicas e compostas adicionar muitas tags é poderosa – mas somente se forem consistentes e compostas. Canônico: uma maneira autorizada de representar cada dimensão. Composível: Cada tag representa uma coisa, para que você possa filtrá -las ou agrupá -las de forma independente. Cenário A: Somente um serviço de tag composto: Auth-Prod, digite o modo de saída de tela cheia de saída de tela cheia aqui, você perde a capacidade de filtrar ou agrupar por meio ambiente. Se alguém perguntar “quantos erros na produção?”, Você não pode responder isso. Cenário B: Serviço de duplicação mista: ambiente de autenticação: Prod Digite Modo de tela cheia Sair Modo de tela cheia Agora você tem duas fontes de verdade para o ambiente. A tag Env: Prod já representa o ambiente, portanto, codificá-lo novamente no serviço interno: Auth-Prod é desnecessário. Valores múltiplos de codificação para representar a mesma coisa sempre leva a deriva ao longo do tempo. Ser canônico também significa unificar os valores que apontam para a mesma dimensão. Por exemplo, você pode ver ambos em diferentes partes de um sistema: Env: Prod Env: Produção Digite o modo de tela cheia Sair Modo de tela cheia Os dois nomes são aceitáveis por si mesmos – mas não quando coexistem. Definir tags dessa maneira os mantém simples, canônicos e compostos. Serviço: Auth Env: Prod Digite o modo de tela cheia de saída do modo de tela cheia embrulhando tags não são apenas metadados. Eles são os portadores de contexto que tornam a telemetria significativa para sua equipe – e para todos os outros que dependem de seus dados. Mantendo esses dois princípios em mente: Quantidade: Adicione o máximo de contexto possível (comece com tags reservadas/padrão, se não tiver certeza). Qualidade: mantenha as tags canônicas e compostas (uma dimensão por etiqueta, valores consistentes). Dessa forma, você tornará seus dados de observabilidade mais valiosos, confiáveis e à prova de futuro.
Fonte
