Sleuth と Zipkin: 分散トレーシング、アプリケーション ブラック ボックスの謎を明らかにする

今日のインターネット アプリケーションのアーキテクチャ設計では、分散システムが標準になっています。このような複雑なシステムでは、問題が発生したときに障害点を特定するのは非常に困難な作業です。この問題を解決するには、開発者は分散トレース ツールを使用してアプリケーション ブラック ボックスの謎を明らかにする必要があります。この記事では、開発者が分散システムをより適切に監視およびデバッグできるようにする、2 つの人気のある分散トレース ツールである Sleuth と Zipkin を紹介します。

マイクロサービスアーキテクチャと複雑な分散システムの急増に伴い、コンポーネントとサービスにわたるリクエストと応答のフローを追跡することが重要になってきています。 分散追跡可視化アプリケーションの実行プロセスにより、パフォーマンスのボトルネック、依存関係、異常が明らかになります。

Sleuth: Spring Boot の追跡ツール

Sleuth は、

Spring Boot アプリケーション用の軽量分散トレース フレームワークです。 spring Cloud Sleuth Starter と統合され、すぐに使える追跡機能を提供します。依存関係を追加するだけで、Http リクエスト、Database 呼び出し、リモート サービス呼び出しなどのイベントを自動的にキャプチャできます。

サンプルコード:

リーリー

Zipkin: データを追跡するための視覚化ツール

Zipkin は、追跡データを収集、保存、クエリするための

オープンソースプラットフォームです。ユーザーが直感的にトレース データを探索し、依存関係やパフォーマンスの問題を特定できる対話型ユーザー インターフェイスを提供します。

サンプルコード:

リーリー

スルースとジプキンの結婚

Sleuth と Zipkin の統合により、Sleuth アプリケーションから Zipkin プラットフォームに追跡データを簡単にエクスポートできます。この統合は、

spring Cloud Sleuth Zipkin Starter を介して可能です。

サンプルコード:

リーリー

分散トレースの利点

分散トレーシングには、アプリケーション

開発 および保守において次の利点があります。

パフォーマンスの向上:
• パフォーマンスのボトルネックを特定し、応答時間を短縮します。
信頼性の向上:
• 障害を検出して解決し、アプリケーションの可用性を向上させます。
リソース使用率の最適化:
• アプリケーションのリソース使用状況を理解し、クラウド サービスとインフラストラクチャを最適化します。 デバッグの簡素化:
データを視覚的に追跡することで、問題を迅速に特定して解決します。
• 強化された可観測性:
アプリケーション操作の包括的なビューを提供し、
• 監視と管理を容易にします。 ＃＃＃＃＃＃結論は＃＃＃＃＃＃ Sleuth と Zipkin は分散トレースの強力な組み合わせであり、開発者にアプリケーションの内部ロジックに対する深い洞察を提供し、パフォーマンスと信頼性を向上させます。これら 2 つの
ツール

を分散システムに統合すると、アプリケーションの可観測性が大幅に向上し、制御、最適化、トラブルシューティングに必要な洞察を得ることができます。

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