하도급 해제 사건: 살펴보는 게 좋을 것 같아요.

벌집에서 우리는 줄곧 당신의 피드백을 듣고 있습니다.더 간단한 방법으로 사용 상황을 예측하고 업무 중의 관찰 가능한 지출을 평가해야 합니다.당신이 이미 있는 곳에서 당신을 만나고 비슷한 용어를 사용하며 더 간단한 체험으로 당신에게 더 많은 통제를 주면 어떤 모습일까요?우리는 이것이 고객 체험을 사건 기반의 모델 중심의 체험으로 재상상하는 것을 의미한다고 생각한다.
그런데 도대체 이벤트가 뭐예요?이것은 너희 팀의 가관적인 여행에 대해 무엇을 의미하니?

낡은 방법

전통적으로 벌집 회사는 두 개의 축에 따라 고객에게 비용을 받는다. 그것이 바로 섭취와 보존이다.우리는 모든 사람이 똑같은 요구를 가지고 있는 것은 아니라고 생각하기 때문에 왜 당신에게 적합한 것을 선택하지 못하게 합니까?그러나 실천에서는 더 많은 행정적 부담을 줄 수 있다.
당신들 중 많은 사람들이 우리에게 당신들이 자주 사용 페이지를 방문하여 슬라이더를 만지작거리고 보존 기간을 단축함으로써 데이터의 급증에 대응하여 매달 계산서를 같은 금액으로 유지하도록 한다고 알려주었다.우리는 이것이 어려운 균형이 되는 것을 보기 시작했다. 더 많은 데이터를 보내고 싶다면 그렇게 오래 머무르지 않을 것이다.너희들 중 많은 사람들이 결국 피터를 약탈해서 바울에게 갚았다.
그 밖에 우리는 너희들 중 많은 사람들이 천 메가바이트 단위로 섭취량을 추정하는 것이 직관적이지 않다는 것을 발견했다.따라서 많은 페이지 슬라이더를 사용하여 반응적인 조정을 했지만 더 많은 시스템의 통합이나 서비스 데이터의 지속적인 증가에 따라 벌집 원가에 어떻게 영향을 미칠지 의식하지 못했다.

무응력 관측성

현실에 직면하자. 그것은 좋은 경험이 아니다.만약 우리가 당신들에게서 배운 것을 더욱 잘 할 수 있다면, 우리는 어떻게 할 것입니까?
너는 항상 교통정체를 예측해서는 안 된다.위대한 경험은 이로 인해 너를 징벌하지 않을 것이다.
너는 매달 사용에 얽매이고 싶지 않고, 너의 회계팀에게 지출의 변화를 설명하고 싶지도 않다.한 번의 좋은 경험은 매달 혹은 해마다 지출을 설정하고 그것을 잊게 할 것이다. 왜냐하면 당신은 자신이 성장할 수 있는 공간이 있다는 것을 알고 있기 때문이다.
보존 및 용량 계획에 대한 걱정은 더 이상 하지 않으실 것입니다.우리는 많은 팀과 합작하는데, 그들은 보존 시간을 24시간에서 심지어 더 짧게 제한할 것이다.좋은 체험은 데이터를 사용할 때 더 긴 시간을 갖게 할 것이다.처음에는 새로운 기기에 적응할 수 있는 충분한 공간이 있을 것이다.시간이 지날수록 지난 두 달을 돌이켜 보고 이벤트 심사와 용량 계획 수요를 지원할 수 있습니다.
좋은 체험은 당신이 우리에게 많은 상하문 필드를 가진 광범위한 활동을 보내도록 격려할 것입니다. 왜냐하면 이것은 당신이 관찰하는 데 필요한 풍부성이기 때문입니다.너는 모든 사건이 얼마나 많은 데이터를 보낼지 걱정할 필요가 없다.
우리는 네가 관찰 과정 중의 진보에 따라 너의 측정 기구가 균형에 도달할 것이라는 것을 발견했다.정확한 검사 단계가 확정되면 사용자의 사용은 예측 가능하고 응용 프로그램의 데이터 패턴과 일치해야 합니다.슬라이더를 유연하게 사용하는 것이 아니라 프로그램을 개선하는 데 시간을 들이고 싶다.

생각해 봤어요.

당신이 이미 있는 곳에서 어떻게 당신을 만날 것인가를 고려할 때, 이번 활동을 평가의 핵심 단위로 삼는 것은 매우 의미가 있다.
그러나 모든 사건의 범위가 비슷한 것은 아니다.'이벤트' 가 벌집에 무엇을 의미하는지, 그리고 귀하가 관심을 가지는 서비스 이벤트와의 관계를 정의합니다.
벌집은 이벤트를 응용 프로그램 코드의 단일 '작업 단위' 로 정의합니다.그러나 하나의'작업 단원'은 십여 가지 언어 환경에서 십여 가지 의미가 있을 수 있다.이것은 좀 작게 뒤집을 수도 있고, 왕복 HTTP 요청으로 커질 수도 있다.가장 간단한 정의는 이벤트는 보통 추적 범위나 로그 이벤트입니다.
우리 그것을 한층 더 전개합시다.

이벤트 로깅

로그에 대해 매거 사건은 매우 간단하다.구조화 로그를 벌집에 보내는 경우, 로그 이벤트를 얼마나 보내야 하는지 알 수 있습니다.코드 변경 권한이 적은 기초 구조팀에 대해 허니테일honeytail이나 새로 업그레이드된 AWS integrations 등 에이전트를 설치하는 것이 허니콤비에 데이터를 가져오는 가장 좋은 방법이다.이 에이전트들의 모든 사건은 벌집의 한 사건에 대응한다.

추적 범위 및 이벤트

경계에 대해 우리는 정의를 더욱 검토해야 한다.우선: 우리는 하나의 경계가 하나의 사건과 같다고 결정한다.
만약 시스템이 높은 해상도와 관측성을 가지기를 원한다면, 당신은 이미 추적 감지 기기, 예를 들어 우리의 Kubernetes agent 를 연구한 적이 있을 것입니다.Beelines 이 글에서 1span=1 이벤트가 서비스에 추적 감지 도구를 추가하는 데 무엇을 의미하는지 중점적으로 토론합시다.
서비스 소유자로서, 당신은 이미 자신의 세계의 이벤트에 대해 자신의 개념을 가지고 있습니다: HTTP나 API 요청, 백엔드 작업, 대기열 이벤트 등. 만약 응용 프로그램이 생산 중이라면, 당신은 자신의 데이터 패턴을 알 수 있습니다. 즉:

특정 시간대에 걸쳐 초, 시간, 일, 월별 서비스 이벤트 수

이 사건들이 하루, 일주일, 한 달, 한 해 동안 서로 다른 시간의 계절성

추적을 검사할 때 서비스의 이벤트가 벌집 추적을 생성합니다.궤적은 하나 이상의 간격으로 구성됩니다.기억해라, 이 세상에서 하나의 경계는 하나의 사건이다.

벌집 사건 추정

여기서 너는 너의 벌집 사용량을 대략적으로 예측하여 유량의 함수로 삼을 수 있다.예를 들어 당신은 당신의 매달 사용량을 이렇게 예측할 수 있다.
(서비스 월별 활동 수)
× (수리 이벤트당 간격)
_____________________________________________
= 월별 벌집 사용량
그렇다면, 당신은 어떻게 모든 서비스 이벤트의 경계수를 계산합니까?
하나의 유용한 지도 원칙은 모든 방법에서 하나의 경계를 만들어 일정한 입도 단계까지 가는 것이다.이른바 '입도' 는 창고를 호출하는 깊이를 가리킨다.때로는 당신은 다른 방법이 호출된 방법 중의 상하문에 관심을 가지기도 하고, 때로는 무관심하기도 합니다
예를 들어, 컨트롤러가 어떤 종류의 데이터베이스 조회를 하고 있는지, 들어오는 파라미터Math.sum()에 관심이 없을 수도 있습니다.(단, 내가 너에게 무엇이 중요한지 알려주지 마라! 너는 나보다 너의 코드를 더 잘 안다.)
We’ve already written a lot about the benefits of tracing.
그럼에도 불구하고, 사용자가 서비스한 이벤트가 생성하는 간격은 이벤트의 유형에 달려 있습니다.이 예에서는 Rails를 사용하여 통합된 HTTP 요청으로 18개의 크로스오버가 생성되었습니다.만약 당신이 다른 서비스, 예를 들어 Redis나 S3를 호출하고 있다면 더 많은 경계가 생길 것입니다.
ruby-beeline
동일한 HTTP 요청이며 전체 확장:

무엇

추적 중인 '적당한' 입도 단계에 대해 신기한 숫자가 없다.벌집을 점차적으로 사용할 때, 이러한 발견은 코드를 어떻게 더 사용하는지 가르쳐 줄 것이다.새 벌집 사용자는 처음으로 기기를 사용하여 추적을 할 때, 왕왕 오랫동안 숨겨진 빈틈과 효율이 낮은 문제를 발견할 수 있다.가능한 한 빨리 더 높은 입도를 실현하는 것은 학습을 하고 이런 저효과를 발견하여 맹아 상태를 억제하는 것이 목표이다.
따라서 여러 개의 경계를 가진 고입도 추적을 보았을 때 가슴에 손을 얹고 "이 추적이 가치가 있습니까?"라고 스스로 물어보세요.그것은 완전히 방관자의 눈에 있다!

최초 발견 단계 이후, 귀하는 서비스의 각 부분의 정상적인 추적 상황을 익힐 것입니다.미래를 전망하면 당신은 이상에 대해 더욱 흥미를 느낄 뿐만 아니라, 당신의 측정 기구를 더욱 잘 조정할 수 있을 것이다.
이제 예상되는 용도를 정확히 파악하기 위해 추계 공식을 살펴보겠습니다.
(서비스 월별 활동 수)
× (수리 이벤트당 간격)
_____________________________________________
= 월별 벌집 사용량
서비스에 하루에 약 100만 개의 요청이 들어오거나 매달 최대 3000만 개의 요청이 들어온다고 가정할 수 있는 숫자를 삽입하십시오.요청마다 약 20개의 경계를 보내면, 매달 6억 개의 벌집 사건을 볼 수 있습니다.요청당 약 50개의 경계를 보내면 매달 15억 개의 벌집 사건이 발송된다.
이벤트 기반 환경에서는 스토리지 크기 및 보존 기간을 걱정하지 않고 사용 요구 사항을 신속하게 파악할 수 있습니다.앞으로의 게시물에서는 이것이 무엇을 의미하는지, 그리고 동적 샘플링 등 기술을 통해 사용자의 사용을 더욱 최적화하는 방법을 더 많이 소개할 것입니다.
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