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2024-08-12 09:00:34
オープンテレメトリー もっている 発表された それは組み込まれている 継続的なプロファイリング として コアテレメトリ信号、 そして 弾性 もっている 継続的プロファイリングエージェントを寄付 OpenTelemetry プロジェクトへ。
Elasticの寄付により、実用レベルの 電子BPFベースの継続的なプロファイリング エージェントを OpenTelemetry エコシステムに導入しました。このエージェントは、最小限のオーバーヘッドでシステム全体の常時オンのプロファイリング機能を提供し、従来のプロファイリング アプローチの多くの制限に対処します。この貢献は、2023 年 3 月のプロファイリング データ モデル OTEP (OpenTelemetry 拡張提案) の統合と、OpenTelemetry 内でのプロファイリングの安定した仕様と実装を確立するための継続的な取り組みに続くものです。主な機能は次のとおりです。
- パフォーマンスへの影響は低く、CPU 使用率は約 1% です。
- コードのインストルメンテーション、再コンパイル、サービスの再起動は不要
- 幅広いプログラミング言語とランタイムのサポート
- サードパーティのライブラリとカーネル操作を観察する機能
エージェントの機能には、最適でないコード パスの識別や、アプリケーションの実行時の動作に対する包括的な可視性の提供が含まれます。この貢献により、トレース、メトリック、ログとともに、OpenTelemetry の 4 番目の重要なシグナルとしてプロファイリングの採用が加速されるはずです。
継続的なプロファイリングを可観測性システムに導入すると、従来のプロファイリング方法のいくつかの制限に対処できます。これにより、中断を伴うサービスの再起動の必要性がなくなり、コード インストルメンテーションに関連するパフォーマンス オーバーヘッドが削減され、以前はプロファイリングが困難だったサードパーティ ライブラリの可視性が提供されます。
2 番目の発表では、プロファイリングを OpenTelemetry に統合する広範な取り組みについての背景が説明されています。プロファイル専用の Special Interest Group (SIG) の結成と、OpenTelemetry フレームワーク内で継続的なプロファイリングを行うための標準化されたアプローチを開発する際に直面する課題について詳しく説明しています。
SIG プロファイル グループは、次のようないくつかの重要な決定を下す必要がありました。
1. 既存のデータモデルを基に構築するか、まったく新しいモデルを作成するか
2. ドメイン固有のプロファイリング規則とOpenTelemetryのフレームワーク固有の規則のバランスをとる方法
3. 適切な既存のプロファイリング形式を基盤として選択する
プロファイリング データを OpenTelemetry Collector に統合する場合も、他の信号と同様のパターンに従います。データが取り込まれ、コレクターの内部「pdata」形式に分解され、他のテレメトリ信号と一緒に均一に処理されます。
継続的なプロファイリングにより、従来のパフォーマンスとコストの分析を超えた多くのユースケースが可能になります。これには、信号の相関、インシデント対応、詳細なリソース消費分析が含まれます。このテクノロジーは、CPU スパイク、メモリの問題、ミューテックスの競合、ネットワーク ジッターなどの問題を特定する上で有望です。OpenTelemetry に継続的なプロファイリングを追加すると、エンジニアはリソースを大量に消費するコードを特定し、独自の APM エージェントへの依存を減らすことでベンダー中立性を高めることができます。
もう 1 つの重要なトレンドは、Elastic の寄贈エージェントなどのプロファイリング ソリューションに eBPF テクノロジーを統合することです。eBPF を使用すると、シンボル管理とランタイム互換性に課題はあるものの、最小限のオーバーヘッドでシステム全体の包括的なプロファイリングが可能になります。
組織にOpenTelemetryを採用するよう説得する議論の中で、ユーザーは Reddit の SuperQue OpenTelemetry の継続的なプロファイリングがこれまで欠如していたことが弱点であると強調しています。
「率直に言って、Otel のメリットは感じられませんでした。私たちは、バックエンド ストレージ (clickhouse) をすべてセットアップして、導入に何ヶ月も費やしてきました。しかし、私たちが使用している Prometheus ライブラリですでに計測されているものに対して、実際には追加の価値は提供されていません。私は実際、Otel よりも継続的なプロファイリング ツールに期待しています。Polar Signals と Pyroscope が生成するデータは、コードのどの部分が遅いのかをはるかに詳細に教えてくれるようです。トレースが提供するものよりもはるかに便利です。」
OpenTelemetryコミュニティによる継続的なプロファイリングの採用は、業界のトレンドの高まりと一致しています。最近、いくつかのスタートアップ企業と主要な観測性ベンダーがこの領域に参入し、他のテレメトリ信号と相関したプロファイリングデータの価値を認識しています。Polar Signalsの エージェントのような そして Grafana Alloy と Grafana Agent このスペースでご利用いただけます。
公開されたビデオ OpenObservability Talks YouTube チャンネル OpenTelemetryへの継続的なプロファイリングの統合について、専門家による詳細な議論が行われます。 Datadog の Felix Geisendörfer そして Grafana Labs の Ryan Perryパフォーマンスとコストの分析ツールから、ログ、メトリック、トレースと並んで重要な可観測性シグナルへとプロファイリングが進化した経緯について説明し、プロファイリング用の OpenTelemetry Enhancement Proposal (OTEP) の統合について取り上げます。これにより、プロファイリング シグナルは OpenTelemetry 内で実験段階に移行します。また、OTel プロファイリング データの標準として、pprof 形式の拡張バージョン (「pprof-extended」と呼ばれる) を採用するという決定についても説明します。さらに、パフォーマンス要件と OTel の既存の規則とのバランスを取る際の課題を強調し、複数のプロファイリング形式をサポートする可能性についても説明します。さらに、さまざまなプログラミング言語とランタイムのリファレンス実装の開発についても触れます。
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