Observability: كيف تفهم الشركات ما يحدث داخل أنظمتها قبل أن يتحول العطل إلى أزمة؟

مقدمة

تعتمد التطبيقات الحديثة على خدمات متعددة مثل APIs وقواعد البيانات والحاويات والخدمات السحابية والخارجية. لذلك قد يكون النظام متاحًا، لكن المستخدم يواجه بطئًا أو يفشل في إتمام عملية مهمة.

هنا تأتي Observability، أو قابلية فهم النظام تشغيليًا، والتي تساعد فرق التقنية على معرفة: ماذا يحدث؟ أين المشكلة؟ متى بدأت؟ ولماذا حدثت؟

Observability تساعد الشركة على فهم الحالة الداخلية للنظام من خلال البيانات التي ينتجها أثناء التشغيل.

وتستطيع ESS For Computer Systems بناء منظومة Observability تربط أداء التطبيقات والبنية التحتية بتأثير الأعطال على الأعمال.

ما الفرق بين Monitoring وObservability؟

Monitoring يخبرك أن هناك مشكلة، بينما Observability تساعدك على فهم سبب المشكلة ونطاق تأثيرها.

فمثلًا قد يخبرك Monitoring أن معدل الأخطاء ارتفع، بينما تستطيع Observability اكتشاف أن المشكلة مرتبطة بإصدار جديد أو خدمة معينة أو منطقة محددة.

الإشارات الأساسية في Observability

Metrics — المقاييس

توضح الاتجاهات والأداء، مثل:

• زمن الاستجابة.
• نسبة الأخطاء.
• عدد الطلبات.
• استخدام CPU والذاكرة.
• عدد الاتصالات بقاعدة البيانات.

Logs — السجلات

تسجل ما حدث داخل التطبيق، مثل الأخطاء والعمليات ومعرفات الطلبات والخدمات.

ويُفضل أن تكون السجلات منظمة، مع عدم تسجيل كلمات المرور أو المفاتيح السرية أو البيانات الحساسة.

Traces — التتبعات

توضح رحلة الطلب عبر الخدمات المختلفة. فإذا استغرق طلب الشراء 4 ثوانٍ، يمكن للتتبع تحديد ما إذا كان التأخير في قاعدة البيانات أو خدمة الدفع أو خدمة أخرى.

Events — الأحداث

تساعد على ربط الأعطال بالتغييرات مثل نشر إصدار جديد، تغيير إعدادات أو إعادة تشغيل خدمة.

OpenTelemetry ودوره

OpenTelemetry إطار مفتوح يساعد على جمع المقاييس والسجلات والتتبعات وتصديرها إلى منصات التحليل المناسبة، مما يسهل بناء Observability موحدة عبر التطبيقات والخدمات. وفي بيئات Azure يمكن استخدام Azure Monitor لجمع وتحليل بيانات المراقبة والتتبعات والسجلات.

مثال عملي

قد يشتكي العملاء من فشل الدفع بينما تبدو الخوادم طبيعية.

باستخدام Observability يمكن للفريق:

1. تتبع طلب شراء فاشل.
2. معرفة مسار الطلب عبر الخدمات.
3. تحديد الخدمة التي سببت التأخير.
4. ربط المشكلة بتغيير أو إصدار حديث.
5. تحديد المستخدمين المتأثرين.
6. تنفيذ الإجراء المناسب ومراقبة النتيجة.

وبذلك لا يتم إهدار الوقت في إصلاح مكون غير مسؤول عن المشكلة.

لا تراقب الخوادم فقط

قد تكون البنية التحتية تعمل، بينما يفشل المستخدم في إتمام عملية الدفع أو إنشاء الطلب.

لذلك يجب قياس مؤشرات مرتبطة بالأعمال مثل:

• نسبة نجاح الدفع.
• نسبة إنشاء الطلبات.
• نجاح تسجيل الدخول.
• زمن إصدار الفاتورة.
• زمن إتمام الشحن.

وهنا تصبح Observability مرتبطة بنتائج الأعمال وليس فقط بحالة الخوادم.

كيف تساعد ESS الشركات؟

يمكن لـ ESS For Computer Systems مساعدة الشركات في:

• تقييم مستوى Observability الحالي.
• تحديد الرحلات والخدمات الحرجة.
• تطبيق OpenTelemetry.
• إعداد Azure Monitor وApplication Insights.
• ربط Metrics وLogs وTraces.
• بناء لوحات تشغيلية.
• إعداد تنبيهات فعالة.
• تحسين مراقبة قواعد البيانات وواجهات API.
• ربط Observability بعمليات DevOps.
• تحسين الاستجابة للحوادث.

والهدف ليس جمع أكبر كمية من البيانات، بل جمع البيانات التي تساعد الفريق على اتخاذ قرار أسرع وأدق.

خارطة طريق التنفيذ

1. التقييم: فهم البنية الحالية والفجوات.
2. التصميم: تحديد المؤشرات والخدمات والتتبعات.
3. التجربة: تطبيق Observability على مسار حرج مثل الدفع.
4. التوسع: إضافة الخدمات والاعتماديات الأخرى.
5. التحسين: قياس MTTD وMTTR وتحسين التنبيهات والتكلفة.

خاتمة

Observability لا تعني فقط معرفة أن النظام يعمل، بل فهم لماذا يتدهور، وأين تحدث المشكلة، ومن يتأثر بها، وكيف يمكن استعادة الخدمة بسرعة.

وعندما تتكامل Metrics وLogs وTraces وEvents مع مؤشرات الأعمال، تصبح الشركة أكثر قدرة على اكتشاف المشكلات وتشخيصها وتحسين أنظمتها باستمرار.

مع ESS For Computer Systems يمكن بناء منظومة Observability عملية تدعم السحابة وDevOps والتطبيقات المؤسسية، وتساعد على تقليل زمن اكتشاف الأعطال والاستعادة وتحسين موثوقية الأنظمة.