در این مقاله کوتاه و کاربردی، بیژن بهوندی به بررسی نیازمندی‌ها و مراحل پیاده‌سازی OpenTelemetry در شبکه‌های خصوصی بدون اینترنت می‌پردازد. با مثال‌ها و دستورات عملی، مسیر رسیدن به Observability را یاد بگیرید.
مقدمه: چرا این مقاله را نوشتم؟
به عنوان یک مهندس نرم‌افزار فعال در شبکه‌های سازمانی خصوصی، متوجه شدم که نیاز به Observability و ابزارهایی مانند OpenTelemetry برای مدیریت بهتر سیستم‌ها بسیار حیاتی است. شبکه‌های خصوصی بدون اینترنت چالش‌های خاص خود را دارند و اطلاعات عملی و تجربی در این زمینه کمیاب است. در این مقاله کوتاه و کاربردی، قصد دارم تجربیات خود را در پیاده‌سازی OpenTelemetry در چنین محیط‌هایی به اشتراک بگذارم تا همکاران عزیز بتوانند از آن بهره‌مند شوند.
آشنایی با OpenTelemetry
در این بخش به پرسش‌های کلیدی در مورد Observability و OpenTelemetry پاسخ می‌دهم:
- چرا به Observability نیاز داریم؟
با پیچیدگی سیستم‌های میکروسرویس و توزیع‌شده، فهم رفتار داخلی سیستم تنها از طریق مانیتورینگ ساده ممکن نیست. Observability با تحلیل Metrics، Logs و Traces به ما کمک می‌کند تا از عملکرد و مشکلات سیستم بهتر مطلع شویم.
- قابلیت مشاهده (Observability) چیست؟
Observability توانایی درک وضعیت داخلی یک سیستم بر اساس داده‌های خروجی آن است. با ترکیب Metrics، Logs و Traces می‌توانیم از عمق رفتار سیستم مطلع شویم.
- مفهوم Metric یعنی چه؟
Metrics داده‌های کمّی و سری زمانی مانند میزان درخواست‌ها، زمان پاسخ و مصرف منابع هستند که به تحلیل عملکرد سیستم کمک می‌کنند.
- Log چیست؟
Log ثبت متنی رخدادهای سیستم است. این ثبت‌ها شامل پیام‌های خطا، هشدار و اطلاعات عملکرد می‌باشند که برای رفع اشکال و تحلیل رفتار سیستم مفیدند.
- Trace به چه معناست؟
Trace ردیابی جریان یک درخواست یا تراکنش در سراسر سیستم‌های توزیع‌شده است. این فرآیند نشان می‌دهد که درخواست از کجا شروع و در کجا به پایان رسیده و از کدام سرویس‌ها عبور کرده است.
- چطور اطلاعات را جمع‌آوری و پیاده‌سازی کنیم؟
با استفاده از Instrumentation کد، اضافه کردن SDKهای OpenTelemetry و تنظیم Collector می‌توان Metrics، Logs و Traces را جمع‌آوری کرد.
- OpenTelemetry چیست؟
OpenTelemetry یک چارچوب متن‌باز برای جمع‌آوری و ارسال داده‌های Observability است که API و SDKهایی برای زبان‌های مختلف ارائه می‌دهد.
- اقسام Observability کدام است؟
سه رکن اصلی Observability عبارتند از Metrics، Logs و Traces که هر کدام از دیدگاه متفاوتی برای درک سیستم فراهم می‌کنند.
- چگونه از OpenTelemetry برای به دست آوردن Observability استفاده کنیم؟
با ادغام OpenTelemetry در برنامه‌هایمان، داده‌های مورد نیاز را جمع‌آوری کرده و با استفاده از Collector و Exporterها به ابزارهای مانیتورینگ محلی مانند Prometheus و Jaeger ارسال می‌کنیم.
- چگونه Log را در برنامه فعال کنیم؟
با استفاده از کتابخانه‌های logging سازگار و ادغام آن با OpenTelemetry، می‌توانیم Logها را ساختاربندی و همراه با اطلاعات ردیابی ثبت کنیم.
- اطلاعات Trace را چگونه به سیستم اضافه کنیم؟
با استفاده از APIهای Trace در OpenTelemetry، spanها را در کد تعریف و شروع و پایان آنها را مشخص می‌کنیم تا اطلاعات Trace جمع‌آوری شود.
پیاده‌سازی OpenTelemetry در شبکه‌های خصوصی بدون اینترنت
در ادامه به نکات تخصصی و چالش‌های پیاده‌سازی OpenTelemetry در شبکه‌های خصوصی بدون اینترنت می‌پردازم.
معماری و طراحی سیستم Observability در شبکه‌های بسته
در شبکه‌های خصوصی، معماری Observability باید به گونه‌ای طراحی شود که تمامی اجزا و ابزارها به صورت داخلی و بدون نیاز به اینترنت کار کنند. این معماری شامل سرورهای داخلی برای Prometheus، Jaeger و Grafana و همچنین OpenTelemetry Collector است که داده‌ها را درون شبکه مدیریت می‌کند.
ادغام با ابزارهای مکمل در شبکه‌های خصوصی
برای کار در محیط‌های آفلاین، باید تمامی وابستگی‌ها و ابزارهای لازم را به صورت آفلاین دانلود و در شبکه خصوصی مستقر کنیم. این شامل:
- راه‌اندازی مخازن داخلی برای مدیریت پکیج‌ها
- دانلود و نصب Docker images، SDKها و کتابخانه‌ها در محیطی با اینترنت و انتقال آنها به شبکه خصوصی
- تنظیم ابزارهایی مثل Prometheus، Jaeger و Grafana به صورت محلی
مدیریت کارایی و بهینه‌سازی در شبکه‌های خصوصی
در این محیط‌ها مدیریت کارایی اهمیت ویژه‌ای دارد:
- کاهش Overhead ناشی از Instrumentation با استفاده از نمونه‌برداری (Sampling)
- بهینه‌سازی مصرف منابع سیستم با تنظیمات دقیق OpenTelemetry
مسائل امنیتی و حریم خصوصی در شبکه‌های خصوصی
در شبکه‌های داخلی، امنیت داده‌ها اهمیت دارد:
- رمزنگاری و استفاده از TLS برای انتقال امن Log و Trace
- کنترل دقیق دسترسی به داده‌ها و مدیریت نقش‌ها
استراتژی‌های پیشرفته تحلیل داده‌ها در محیط‌های آفلاین
با توجه به عدم دسترسی به سرویس‌های ابری، تحلیل پیشرفته باید به صورت محلی انجام شود:
- استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین محلی برای شناسایی ناهنجاری‌ها
- تحلیل وابستگی‌ها و نمایش گراف وابستگی سرویس‌ها با ابزارهای داخلی
توسعه شخصی و ابزارهای سفارشی در محیط‌های بسته
در شبکه‌های خصوصی، ممکن است نیاز به ابزارها و قابلیت‌های خاص داشته باشیم:
- نوشتن Exporter و Processor سفارشی برای ارسال داده‌ها به سیستم‌های داخلی خاص
- گسترش SDKهای OpenTelemetry برای پوشش نیازهای ویژه سازمانی
مراحل عملی پیاده‌سازی
۱. دانلود و نصب ابزارها به صورت آفلاین
در شبکه‌های بدون اینترنت، ابتدا نیاز است که همه‌ی ابزارها و وابستگی‌های لازم را از محیط متصل به اینترنت دانلود و سپس به شبکه خصوصی منتقل کنید.
دانلود Docker images:
docker pull prom/prometheus
docker pull jaegertracing/all-in-one
docker pull grafana/grafana
docker save -o prometheus.tar prom/prometheus
docker save -o jaeger.tar jaegertracing/all-in-one
docker save -o grafana.tar grafana/grafana
سپس تصاویر دانلود شده را در شبکه خصوصی بارگذاری کنید:
docker load -i prometheus.tar
docker load -i jaeger.tar
docker load -i grafana.tar
دانلود کتابخانه‌های OpenTelemetry:
pip download opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc -d /offline-packages
pip install –no-index –find-links=/offline-packages opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc
۲. راه‌اندازی سرورهای داخلی
برای مدیریت داده‌های Observability در شبکه خصوصی، سرورهای داخلی راه‌اندازی می‌کنیم:
راه‌اندازی Prometheus:
docker run -d –name prometheus -p 9090:9090 \
-v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus
راه‌اندازی Jaeger:
docker run -d –name jaeger -p 16686:16686 -p 14250:14250 jaegertracing/all-in-one
راه‌اندازی Grafana:
docker run -d –name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana
۳. ادغام اپلیکیشن با OpenTelemetry
با ادغام OpenTelemetry در کدهای اپلیکیشن، می‌توانید به راحتی داده‌های Observability را جمع‌آوری کنید. نمونه زیر را در نظر بگیرید:
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.grpc.trace_exporter import OTLPSpanExporter
# تنظیم tracer
trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
tracer = trace.get_tracer(__name__)
# پیکربندی Exporter و Processor
otlp_exporter = OTLPSpanExporter(endpoint=”localhost:4317″, insecure=True)
span_processor = BatchSpanProcessor(otlp_exporter)
trace.get_tracer_provider().add_span_processor(span_processor)
with tracer.start_as_current_span(“sample-operation”) as span:
print(“عملیات نمونه در حال اجرا…”)
این کد به شما امکان می‌دهد تا اطلاعات Trace را در یک شبکه خصوصی بدون اتصال به اینترنت به Collector محلی ارسال کنید.
۴. تنظیم OpenTelemetry Collector
Collector قلب تپنده‌ی معماری Observability است. در شبکه‌های خصوصی، یک پیکربندی ساده به شکل زیر می‌تواند مفید باشد:
receivers:
otlp:
protocols:
grpc:
http:
exporters:
prometheus:
endpoint: “0.0.0.0:9464”
jaeger:
endpoint: “jaeger-collector:14250”
processors:
batch:
service:
pipelines:
metrics:
receivers: [otlp]
processors: [batch]
exporters: [prometheus]
traces:
receivers: [otlp]
processors: [batch]
exporters: [jaeger]
این پیکربندی به شما کمک می‌کند تا داده‌های Metrics و Traces را به صورت محلی مدیریت کنید.
نتیجه‌گیری
در این مقاله با رویکردی شخصی و تجربی، تمامی مراحل و نکات کلیدی پیاده‌سازی OpenTelemetry در شبکه‌های خصوصی بدون اینترنت را پوشش دادم. از آشنایی با مفاهیم Observability گرفته تا پیاده‌سازی عملی و نکات امنیتی، تلاش کردم که مقاله‌ای جامع، کاربردی و جذاب ارائه دهم.
امیدوارم این مقاله کوتاه و کاربردی برایتان مفید باشد و بتوانید با استفاده از آن، به سطح بالایی از Observability در شبکه خصوصی خود دست یابید. اگر سوال یا نظری دارید، خوشحال می‌شوم در بخش نظرات با شما صحبت کنم!
بدون دیدگاه