譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

工程團(tuán)隊(duì)卓越的品質(zhì)之一是另辟蹊徑，找到解決難題的創(chuàng)造性方法。作為開發(fā)領(lǐng)導(dǎo)者，我們有責(zé)任向下一代開發(fā)人員傳授技巧，幫助他們盡可能透過表面解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題，并充分利用開源社區(qū)的力量。

在Helios，這種基因最近引導(dǎo)我們將復(fù)雜的邏輯委托給一個(gè)經(jīng)過驗(yàn)證的開源項(xiàng)目（Prometheus）。我們竭力為產(chǎn)品添加警報(bào)機(jī)制?，F(xiàn)在，警報(bào)不是新鮮事——許多軟件產(chǎn)品提供警報(bào)向用戶通知系統(tǒng)/產(chǎn)品中的事件，但事實(shí)上，它不是新鮮事并不意味著就沒有挑戰(zhàn)性。我們利用Prometheus（具體地說是AWS托管Prometheus，我們選擇用它來減少內(nèi)部管理的維護(hù)開銷）解決了這個(gè)挑戰(zhàn)——OpenTelemetry收集器度量管道已經(jīng)在使用Prometheus，以構(gòu)建警報(bào)機(jī)制，既滿足了用戶的產(chǎn)品需求，又節(jié)省了開發(fā)和維護(hù)它的大量時(shí)間和精力。

本文將介紹這一解決方案，并希望它能夠激勵(lì)開發(fā)者創(chuàng)造性地思考可能遇到的日常挑戰(zhàn)。希望我們的經(jīng)驗(yàn)展示了我們?nèi)绾?/span>使用開源項(xiàng)目構(gòu)建了一種大大提高了效率的解決方案，以便工程團(tuán)隊(duì)可以花寶貴的時(shí)間去解決更多的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。

構(gòu)建警報(bào)機(jī)制：不需要重新發(fā)明輪子

OpenTelemetry（OTel）是一種開源可觀察性框架，可以幫助開發(fā)人員生成、收集和導(dǎo)出來自分布式應(yīng)用程序中的遙測(cè)數(shù)據(jù)。我們用OTel收集的數(shù)據(jù)包括幾種不同的信號(hào)：分布式跟蹤數(shù)據(jù)（比如HTTP請(qǐng)求、DB調(diào)用以及發(fā)送到各種通信基礎(chǔ)設(shè)施的消息）以及指標(biāo)（比如CPU使用情況、內(nèi)存消耗和OOM事件等）。

我們開始基于這些數(shù)據(jù)以及來自其他來源的數(shù)據(jù)構(gòu)建警報(bào)機(jī)制，使用戶能夠根據(jù)系統(tǒng)中的事件來配置條件。比如說，用戶可能會(huì)收到關(guān)于API失效、DB查詢所花時(shí)間比預(yù)期長(zhǎng)或Lambda出現(xiàn)OOM的警報(bào)，他們就可以根據(jù)想要的精細(xì)度和想要的通知頻率來設(shè)置警報(bào)。

如前所述，許多軟件產(chǎn)品都需要提供警報(bào)機(jī)制，以便用戶能夠了解應(yīng)用程序或其他重要業(yè)務(wù)KPI所發(fā)生的事件方面的最新情況。這是一項(xiàng)常見特性，但構(gòu)建起來依然很復(fù)雜。

我們希望解決方案實(shí)現(xiàn)這三個(gè)目標(biāo)：

1. 無縫地基于分布式跟蹤數(shù)據(jù)實(shí)施警報(bào)（不需要太費(fèi)力!）

2. 使一切內(nèi)容對(duì)OTel數(shù)據(jù)模型而言都是原生的

3. 快速進(jìn)入市場(chǎng)

為此，我們轉(zhuǎn)向開源工具：我們利用了Prometheus的Alerts Manager模塊。Prometheus是用于監(jiān)視和警報(bào)的開源行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，旨在跟蹤應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施的性能和運(yùn)行狀況。Prometheus從各種來源收集指標(biāo)，并提供靈活的查詢語言以分析和可視化數(shù)據(jù)。它是收集OTel指標(biāo)的最常見后端之一，我們的后端已經(jīng)有了Prometheus來支持指標(biāo)收集。

我們依靠像Prometheus這樣的開源工具為我們做這些工作，因?yàn)檫@類解決方案是由許多聰明而有經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)人員構(gòu)建的，他們有多年的豐富經(jīng)驗(yàn)，調(diào)整改動(dòng)解決方案以支持許多用例，已碰到過該領(lǐng)域的所有或至少大部分陷阱。我們對(duì)警報(bào)機(jī)制的設(shè)計(jì)進(jìn)行了內(nèi)部討論，利用Prometheus的想法是由團(tuán)隊(duì)的一些成員根據(jù)他們以前的經(jīng)驗(yàn)提出的。

圖1. 設(shè)置基于分布式跟蹤數(shù)據(jù)的警報(bào)——由Prometheus Alert Manager提供支持；這個(gè)標(biāo)簽可以在Helios Sandbox中訪問

圖2. 這個(gè)例子表明了Prometheus中如何配置來自Helios Sandbox的不同警報(bào)

深入探討：我們?nèi)绾螛?gòu)建警報(bào)機(jī)制？

有了Prometheus，我們開始著手添加警報(bào)機(jī)制。我們想從跟蹤警報(bào)入手，或者更準(zhǔn)確地說從跟蹤的基本模塊：span入手（比如HTTP請(qǐng)求或DB查詢的結(jié)果）。Prometheus提供了指標(biāo)警報(bào)，但我們需要跟蹤警報(bào)。來自跟蹤的數(shù)據(jù)不會(huì)按原樣抵達(dá)Prometheus——它需要轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)模型。因此，為了讓Prometheus實(shí)際發(fā)出span警報(bào)，我們需要獲取span，將其轉(zhuǎn)換成指標(biāo)，并配置由它觸發(fā)的警報(bào)。當(dāng)跟蹤（span）匹配警報(bào)條件時(shí)（比如DB查詢耗時(shí)超過5秒），我們將span轉(zhuǎn)換成Prometheus指標(biāo)。

Prometheus模型符合我們旨在實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。針對(duì)每個(gè)事件，我們從OTel獲得原始數(shù)據(jù)，并通過Prometheus將其作為指標(biāo)來饋送。然后我們可以說，如果某個(gè)特定的操作錯(cuò)誤在五分鐘內(nèi)出現(xiàn)超過三次，就應(yīng)該激活警報(bào)。

我們沒有止步于此。在Helios中，對(duì)我們用戶來說一大好處是我們可以從分布式跟蹤數(shù)據(jù)到一個(gè)指標(biāo)，也可以從一個(gè)指標(biāo)返回到特定的跟蹤，因?yàn)槲覀兙S護(hù)指標(biāo)上下文。用戶可以設(shè)置基于跟蹤的警報(bào)，然后從警報(bào)返回到E2E流，以便快速分析根本原因。這為用戶提供了終極可見性，以便深入了解應(yīng)用程序的性能和運(yùn)行狀況。可用的上下文（基于測(cè)量數(shù)據(jù)）可幫助用戶輕松確定應(yīng)用程序流中的問題和瓶頸，以便快速排除故障，并縮短平均解決時(shí)間（MTTR）。

基于跟蹤的警報(bào)

在警報(bào)機(jī)制中，我們構(gòu)建的機(jī)制旨在對(duì)可以根據(jù)跟蹤數(shù)據(jù)定義的行為發(fā)出警報(bào)，比如服務(wù)A向服務(wù)B發(fā)出的失敗的HTTP請(qǐng)求，MongoDB對(duì)特定集合的查詢超過500毫秒，或者Lambda函數(shù)調(diào)用失敗。

以上每一項(xiàng)都可以描述為基于標(biāo)準(zhǔn)OTel屬性（比如HTTP狀態(tài)碼、span持續(xù)時(shí)間等）的span過濾器。在這些過濾器之上，我們支持各種聚合邏輯（比如，如果匹配span的數(shù)量在Y時(shí)間內(nèi)達(dá)到X）。因此，警報(bào)定義實(shí)際上是過濾器和聚合邏輯。

實(shí)施包括三個(gè)部分：

1. 為每個(gè)警報(bào)定義創(chuàng)建唯一的指標(biāo)。

2. 將聚合邏輯轉(zhuǎn)換成PromQL查詢，并使用警報(bào)定義更新Prometheus Alert Manager。

3. 將匹配警報(bào)過濾器的span持續(xù)轉(zhuǎn)換成Prometheus時(shí)間序列，這將符合警報(bào)聚合定義，并觸發(fā)警報(bào)。

我們希望盡可能保持OTel原生，因此基于OTel收集器構(gòu)建警報(bào)管道，具體做法如下：

1. 創(chuàng)建alert matcher collector，它使用kafka receiver來處理從“一線”收集器（接收來自客戶的OTel SDK的數(shù)據(jù)）發(fā)送的OTLP格式的span。

2. kafka receiver連接（作為跟蹤管道的一部分）到alert matcher processor，這是我們構(gòu)建的自定義處理程序，它加載我們的客戶在Helios UI中配置的過濾器，并相應(yīng)地過濾span。

3. 在過濾相關(guān)的span之后，我們需要將它們作為指標(biāo)導(dǎo)出到Prometheus。為此，我們實(shí)施了連接器，這是一項(xiàng)比較新的OTel收集器特性，允許連接不同類型的管道（本例中是跟蹤和指標(biāo)）。spans-to-metrics連接器將每個(gè)匹配的span轉(zhuǎn)換成指標(biāo)，具有以下屬性：

• 它的名稱是根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的客戶ID和警報(bào)定義ID構(gòu)建的。
• 它的標(biāo)簽是跟蹤ID、span ID、時(shí)間戳和服務(wù)名稱等。

4. 使用Prometheus遠(yuǎn)程寫入導(dǎo)出器將指標(biāo)導(dǎo)出到托管的AWS Prometheus。

Prometheus幾乎直接就能發(fā)揮功效，我們要注意幾個(gè)小細(xì)節(jié)，因?yàn)樗?/span>AWS管理的（比如只能使用SNS-SQS來報(bào)告警報(bào)）。

從警報(bào)到根本原因

我們已有了基于跟蹤的警報(bào)，但為了確保快速分析根本原因，我們還希望在觸發(fā)警報(bào)時(shí)提供完整的應(yīng)用程序上下文。觸發(fā)警報(bào)后，我們向Prometheus查詢警報(bào)定義的時(shí)間序列（客戶和警報(bào)定義ID的組合），并獲得作為警報(bào)查詢實(shí)例的指標(biāo)列表——每個(gè)指標(biāo)都有匹配的span和跟蹤ID。比如說，如果警報(bào)針對(duì)長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的DB查詢配置，示例跟蹤將含有查詢本身及整個(gè)跟蹤。

整個(gè)機(jī)制看起來是這樣的：

圖3. Helios的警報(bào)機(jī)制架構(gòu)——從客戶的OpenTelemetry SDK報(bào)告的span到Slack中的警報(bào)

圖4. Helios Alerts Collector架構(gòu)——從跟蹤管道到度量管道的轉(zhuǎn)換

使用Prometheus警報(bào)作為我們方法的利弊

我們用于警報(bào)機(jī)制的方法是將OTel跟蹤數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成Prometheus指標(biāo)，以便利用Prometheus的Alert Manager，因而不需要實(shí)施我們自己的警報(bào)后端。不妨看看這種方法的一些優(yōu)缺點(diǎn)。

盡管優(yōu)點(diǎn)多多，但有時(shí)使用開源工具或團(tuán)隊(duì)無法控制的任何外部組件可能很棘手，因?yàn)槟鷮?shí)際上得到的是“黑盒子”——如果其API和集成機(jī)制不適合您的架構(gòu)，您可能需要做更多的工作，甚至完全受阻。

不妨看一個(gè)例子。在Prometheus中，可以通過使用API調(diào)用來更新YAML定義以配置警報(bào)。然而，我們使用的AWS Managed Prometheus支持使用AWS API調(diào)用來更新這些定義，并不直接更新Prometheus，而是在周期性同步中進(jìn)行實(shí)際更新。為了防止這種行為方面的問題（比如由于第一次更新還沒有同步，持續(xù)更新警報(bào)定義失敗），我們必須實(shí)施自己的定期同步機(jī)制，以封裝更新。如果我們從頭開始構(gòu)建這個(gè)解決方案，就可以全面控制這個(gè)機(jī)制，可以隨時(shí)進(jìn)行更新。在這里，由于AWS Managed Prometheus，我們沒有這種控制，這迫使我們構(gòu)建一個(gè)額外的同步機(jī)制。

此外，您可能希望調(diào)整解決方案的一些特性——比如在該例子中，我們希望在發(fā)送警報(bào)時(shí)提供精度更細(xì)的數(shù)據(jù)——這可能是個(gè)繁瑣的過程。比如在接收到警報(bào)（作為Prometheus報(bào)告的警報(bào)的有效負(fù)載的一部分）時(shí)為它們直接觸發(fā)的警報(bào)獲取匹配的span ID在默認(rèn)情況下不適用于我們，因此我們必須向Prometheus發(fā)送另一個(gè)API調(diào)用并查詢它們，這增加了一些小小的開銷。

盡管存在這些挑戰(zhàn)，但我們知道在不依賴Prometheus的情況下自己實(shí)施這種功能要困難得多。我們有一個(gè)開箱即用的解決方案，節(jié)省了大量的開發(fā)時(shí)間，而不是從頭開始開發(fā)警報(bào)邏輯，不然這需要設(shè)計(jì)（不同的組件和存儲(chǔ)等）、實(shí)施，可能還需要幾次錯(cuò)誤修復(fù)和反饋的迭代。

有了Prometheus這個(gè)功能豐富的成熟開源工具，我們就省心多了。我們知道未來的用例會(huì)得到這款工具的支持，它已準(zhǔn)備好用于生產(chǎn)環(huán)境，許多用戶會(huì)對(duì)它進(jìn)行微調(diào)，這給了我們很大的信心，同時(shí)節(jié)省了時(shí)間。我們知道，我們將來可能想到的任何警報(bào)邏輯都可能已經(jīng)在Prometheus中實(shí)現(xiàn)了。如果我們自行構(gòu)建，錯(cuò)誤的設(shè)計(jì)選擇可能意味著我們不得不破壞設(shè)計(jì)或編寫糟糕的代碼來支持新用例。

此外，我們這種方法的好處之一是使所有內(nèi)容對(duì)OTel數(shù)據(jù)模型而言都是原生的。這意味著OTel收集器將過濾、處理、導(dǎo)出和接收所有內(nèi)容，至于它是span（比如失敗的HTTP請(qǐng)求）還是指標(biāo)（比如高CPU使用率）都無關(guān)緊要。

結(jié)論

在Helios開發(fā)警報(bào)機(jī)制可能很困難，但借助一些創(chuàng)造性思維和開源協(xié)作，我們高效而從容地完成了這項(xiàng)任務(wù)。我們利用了OTel和Prometheus，在穩(wěn)定的周轉(zhuǎn)時(shí)間內(nèi)提供了復(fù)雜的警報(bào)機(jī)制。我們找到了一種關(guān)聯(lián)span和指標(biāo)的方法，這樣當(dāng)我們獲取span并將其轉(zhuǎn)換成指標(biāo)時(shí)，就知道如何將警報(bào)重新與業(yè)務(wù)邏輯聯(lián)系起來。

但愿這段經(jīng)歷不僅能激勵(lì)開發(fā)者利用開源解決復(fù)雜的問題，還能成為我們用戶的好伙伴。創(chuàng)新是關(guān)鍵，但除了為了創(chuàng)新而創(chuàng)新之外，我們還希望對(duì)用戶產(chǎn)生影響，改善他們的體驗(yàn)，希望您也能這樣做。

原文標(biāo)題：How we combined OpenTelemetry traces with Prometheus metrics to build a powerful alerting mechanism，作者：Ran Nozik