പ്രോമിത്യൂസിൽ കാഷെ ത്രൂപുട്ട് മെട്രിക്‌സ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

കാഷെ പ്രകടനം നിരീക്ഷിക്കുന്നു: വെല്ലുവിളികളും പരിഹാരങ്ങളും

ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്ന കാഷെ സേവനം മന്ദഗതിയിലാണെന്ന് പിന്നീട് കണ്ടെത്തുന്നതിന്, നിങ്ങളുടെ അപ്ലിക്കേഷനിലേക്ക് ഒരു പുതിയ സവിശേഷത വിന്യസിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക. 📉 ഒരു ഡവലപ്പറും നേരിടാൻ ആഗ്രഹിക്കാത്ത ഒരു സാഹചര്യമാണിത്. മെട്രിക്‌സ് അത്തരം പ്രശ്‌നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുമെന്ന് കരുതപ്പെടുന്നു, എന്നാൽ ചിലപ്പോൾ അവ വ്യക്തതയേക്കാൾ കൂടുതൽ ആശയക്കുഴപ്പം സൃഷ്ടിക്കും.

ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു കാഷെ സേവനം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന എൻ്റെ സമീപകാല പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ വായിക്കുക/എഴുതുക ത്രൂപുട്ട്, കാലക്രമേണ പ്രകടനം ട്രാക്കുചെയ്യുമ്പോൾ എനിക്ക് വെല്ലുവിളികൾ നേരിടേണ്ടി വന്നു. മൊത്തം ചിഹ്നങ്ങൾക്കും ലേറ്റൻസിക്കുമുള്ള കൗണ്ടറുകൾ പോലെയുള്ള മെട്രിക്‌സ് ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, എൻ്റെ PromQL അന്വേഷണങ്ങൾ വളരെ അസ്ഥിരമായ ചാർട്ടുകൾ നൽകി. അർത്ഥവത്തായ നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തിച്ചേരുക എന്നത് മിക്കവാറും അസാധ്യമായിരുന്നു.

ഇത് എന്നിൽ അത്ഭുതം ഉളവാക്കി-ഇത് എൻ്റെ അളവുകോലുകളാണോ, ഡാറ്റ സമാഹരിക്കുന്ന രീതിയാണോ അതോ മറ്റെന്തെങ്കിലുമാണോ? സമാനമായ PromQL പ്രശ്‌നങ്ങളുമായി നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും ബുദ്ധിമുട്ടുകയോ അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ അളവുകൾ അപര്യാപ്തമാണെന്ന് കണ്ടെത്തുകയോ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, പ്രകടന തടസ്സങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നത് എത്ര നിരാശാജനകമാണെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാം.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള എൻ്റെ സമീപനത്തിലൂടെ ഞാൻ നിങ്ങളെ നയിക്കും. PromQL ചോദ്യങ്ങളിലേക്കുള്ള പ്രായോഗിക ട്വീക്കുകൾ ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും വിശ്വസനീയമായ കാഷെ ത്രൂപുട്ട് മെട്രിക്‌സ് ക്രാഫ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പങ്കിടുകയും ചെയ്യും. നിങ്ങൾ പരിചയസമ്പന്നനായ ഒരു DevOps എഞ്ചിനീയർ ആണെങ്കിലും അല്ലെങ്കിൽ പ്രോമിത്യൂസിലേക്ക് ഡൈവിംഗ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിലും, ഈ നുറുങ്ങുകൾ നിങ്ങളുടെ നിരീക്ഷണ സജ്ജീകരണത്തിന് സ്ഥിരത കൊണ്ടുവരാൻ സഹായിക്കും. 🚀

മെട്രിക്സിൻ്റെ അർത്ഥം: ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു

പൈത്തണിൽ എഴുതിയ ആദ്യത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ്, പ്രോമിത്യൂസ് ക്ലയൻ്റ് ലൈബ്രറി ഉപയോഗിച്ച് കാഷെ ത്രൂപുട്ട് അളക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് രണ്ട് മെട്രിക്കുകൾ നിർവചിക്കുന്നു: ഒന്ന് റീഡ് ഓപ്പറേഷനുകൾക്കും മറ്റൊന്ന് റൈറ്റ് പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കും. ഈ അളവുകൾ തരത്തിലാണ് സംഗ്രഹം, ഇത് മൊത്തം എടുത്ത സമയവും ഇവൻ്റുകളുടെ എണ്ണവും ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഓരോ ഓപ്പറേഷനും ഒരു റാൻഡം ലേറ്റൻസി ഉപയോഗിച്ച് അനുകരിക്കപ്പെടുന്നു, കാഷെ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് വേരിയബിൾ കാലതാമസമുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങളെ അനുകരിക്കുന്നു. ഈ മെട്രിക്കുകൾ തുറന്നുകാട്ടുന്നതിനായി സ്ക്രിപ്റ്റ് പോർട്ട് 8000-ൽ ഒരു ലോക്കൽ HTTP സെർവർ ആരംഭിക്കുന്നു, ഡാറ്റ സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യാൻ പ്രോമിത്യൂസിനെ പ്രാപ്തനാക്കുന്നു. തത്സമയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും പുതിയ വിന്യാസങ്ങൾ കാഷെയെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ഈ സജ്ജീകരണം അനുയോജ്യമാണ്. 🚀

രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് ജാവാസ്ക്രിപ്റ്റിനെയും ഒപ്പം Chart.js പ്രോമിത്യൂസ് ഡാറ്റ ചലനാത്മകമായി ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ. Fetch API ഉപയോഗിച്ച് പൈത്തൺ സെർവറിൽ നിന്ന് മെട്രിക്‌സ് എടുത്താണ് ഇത് ആരംഭിക്കുന്നത്. അസംസ്‌കൃത ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഡാറ്റ ഒരു ഘടനാപരമായ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് പാഴ്‌സ് ചെയ്‌ത്, റീഡ് ആൻഡ് റൈറ്റ് ത്രൂപുട്ട് പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്‌ട മെട്രിക്‌സ് എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നു. ഈ ഡാറ്റ പിന്നീട് Chart.js ഉപയോഗിച്ച് റെൻഡർ ചെയ്ത ഒരു ലൈൻ ഗ്രാഫിലേക്ക് നൽകുന്നു. ചാർട്ട് ആനുകാലികമായി അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് കാഷെ പ്രകടനത്തിലെ തത്സമയ ട്രെൻഡുകൾ നിരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സവിശേഷത വിന്യസിച്ചതിന് ശേഷം ലേറ്റൻസിയിൽ വർദ്ധനവ് സംഭവിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഈ ദൃശ്യവൽക്കരണം അത് ഉടനടി ശ്രദ്ധയിൽപ്പെടുത്തുന്നു. 📈

പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റിൽ പ്രദർശിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന പരിഹാരത്തിൻ്റെ മറ്റൊരു സുപ്രധാന വശമാണ് യൂണിറ്റ് പരിശോധന. യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റ് ചട്ടക്കൂട്. ഇത് ജനറേറ്റുചെയ്യുന്ന മെട്രിക്കുകളുടെ വിശ്വാസ്യത ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുമ്പോൾ മെട്രിക്‌സ് ശരിയായി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധനകൾ പരിശോധിക്കുന്നു. റീഡ്, റൈറ്റ് ത്രൂപുട്ട് മെട്രിക്കുകൾ സാധൂകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഡെവലപ്പർമാർക്ക് പ്രകടന വിശകലനത്തിനായി തുറന്നുകാട്ടപ്പെട്ട ഡാറ്റയെ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ ആശ്രയിക്കാനാകും. ഈ പരിശോധനകൾ ബഗുകൾ നേരത്തേ കണ്ടുപിടിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, ഉൽപ്പാദനത്തിലേക്ക് വിന്യസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റം പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത് പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

പ്രായോഗികമായി, ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ കാഷെ ത്രൂപുട്ട് പ്രകടനം അളക്കുന്നതിനും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കുന്നതിനും സാധൂകരിക്കുന്നതിനുമുള്ള ഒരു സമഗ്രമായ മാർഗം നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോം പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതായി സങ്കൽപ്പിക്കുക. ത്രൂപുട്ടിലെ പെട്ടെന്നുള്ള ഇടിവ് കാഷിംഗ് ലെയറിലെ ഒരു പ്രശ്‌നത്തെ സൂചിപ്പിക്കാം, ഇത് ഉപയോക്തൃ അനുഭവത്തെ ബാധിക്കാനിടയുണ്ട്. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, അത്തരം പ്രശ്നങ്ങൾ വേഗത്തിൽ കണ്ടെത്താനും പരിഹരിക്കാനും നിങ്ങൾക്ക് വിശ്വസനീയമായ ഒരു മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റം സജ്ജമാക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങൾ ഒരു പ്രാദേശിക പരിതസ്ഥിതിയിൽ മെട്രിക്‌സ് അനുകരിക്കുകയാണെങ്കിലും അല്ലെങ്കിൽ അവ ഉൽപ്പാദനത്തിൽ വിന്യസിക്കുകയാണെങ്കിലും, ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നിലനിർത്തുന്നതിന് ഈ ഉപകരണങ്ങൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. 💡

# Import necessary libraries
from prometheus_client import Summary, start_http_server
import random
import time

# Define Prometheus metrics for tracking throughput
cache_write_throughput = Summary('cache_write_throughput', 'Write throughput in cache')
cache_read_throughput = Summary('cache_read_throughput', 'Read throughput in cache')

# Simulate cache read/write operations
def cache_operations():
    while True:
        # Simulate a write operation
        with cache_write_throughput.time():
            time.sleep(random.uniform(0.1, 0.3))  # Simulated latency

        # Simulate a read operation
        with cache_read_throughput.time():
            time.sleep(random.uniform(0.05, 0.15))  # Simulated latency

# Start the Prometheus metrics server
if __name__ == "__main__":
    start_http_server(8000)  # Expose metrics at localhost:8000
    print("Prometheus metrics server running on port 8000")
    cache_operations()

// Include the Chart.js library in your HTML
// Fetch Prometheus metrics using Fetch API
async function fetchMetrics() {
    const response = await fetch('http://localhost:8000/metrics');
    const data = await response.text();
    return parseMetrics(data);
}

// Parse Prometheus metrics into a usable format
function parseMetrics(metrics) {
    const lines = metrics.split('\\n');
    const parsedData = {};
    lines.forEach(line => {
        if (line.startsWith('cache_write_throughput') || line.startsWith('cache_read_throughput')) {
            const [key, value] = line.split(' ');
            parsedData[key] = parseFloat(value);
        }
    });
    return parsedData;
}

// Update Chart.js graph with new data
function updateChart(chart, metrics) {
    chart.data.datasets[0].data.push(metrics.cache_write_throughput);
    chart.data.datasets[1].data.push(metrics.cache_read_throughput);
    chart.update();
}

import unittest
from prometheus_client import Summary

# Define dummy metrics for testing
class TestPrometheusMetrics(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.write_metric = Summary('cache_write_test', 'Write throughput test')
        self.read_metric = Summary('cache_read_test', 'Read throughput test')

    def test_write_throughput(self):
        with self.write_metric.time():
            time.sleep(0.1)
        self.assertGreater(self.write_metric._sum.get(), 0)

    def test_read_throughput(self):
        with self.read_metric.time():
            time.sleep(0.05)
        self.assertGreater(self.read_metric._sum.get(), 0)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

പ്രോമിത്യൂസ് മെട്രിക്സിലെ അസ്ഥിരത മനസ്സിലാക്കുന്നു

മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ ഒരു നിർണായക വശം മെട്രിക്സ് ഡാറ്റയുടെ ചാഞ്ചാട്ടം കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ്. പ്രോമിത്യൂസിലെ റീഡ്/റൈറ്റ് ത്രൂപുട്ട് പോലുള്ള മെട്രിക്‌സ് വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ, വളരെ അസ്ഥിരമായ ചാർട്ടുകൾക്ക് ട്രെൻഡുകൾ മറയ്ക്കാൻ കഴിയും, ഇത് പ്രകടന നിലവാരത്തകർച്ച കണ്ടെത്തുന്നത് ബുദ്ധിമുട്ടാക്കും. അമിതമായ ഗ്രാനുലാർ സമയപരിധികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നോ അല്ലെങ്കിൽ സമാഹരിക്കാൻ തെറ്റായ മെട്രിക്‌സ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിൽ നിന്നോ പലപ്പോഴും അസ്ഥിരത ഉണ്ടാകുന്നു. 1 മിനിറ്റ് വിൻഡോകളെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നതിനുപകരം 5 മിനിറ്റ് ഇടവേളകൾ പോലെയുള്ള വലിയ വിൻഡോകളിൽ നിരക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതാണ് മികച്ച സമീപനം. അർത്ഥവത്തായ മാറ്റങ്ങൾ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യുമ്പോഴും ഇത് ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ സുഗമമാക്കുന്നു. 📊

ഈ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാനുള്ള മറ്റൊരു മാർഗ്ഗം നിങ്ങളുടെ മെട്രിക്കുകളിലേക്ക് ഡൈമൻഷണൽ ലേബലുകൾ ചേർക്കുക എന്നതാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ കാഷെ മെട്രിക്‌സ് `മേഖല' അല്ലെങ്കിൽ `സേവനം' പോലുള്ള ലേബലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ടാഗുചെയ്യുന്നത് പ്രകടനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ആഴത്തിലുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ അനുവദിക്കുന്നു. ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഒരു നിർദ്ദിഷ്‌ട മേഖലയ്‌ക്കായി `കാഷെ_റൈറ്റ്_ത്രൂപുട്ട്` എന്നതിൽ പെട്ടെന്ന് ഒരു സ്പൈക്ക് കാണുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക; അത്തരം ഗ്രാനുലാരിറ്റിക്ക് പ്രശ്നത്തിൻ്റെ ഉറവിടം കൃത്യമായി കണ്ടെത്താൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, കാർഡിനാലിറ്റി-അനേകം ലേബലുകൾക്ക് നിങ്ങളുടെ പ്രോമിത്യൂസ് സെർവർ ഓവർലോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

ദൃശ്യവൽക്കരണം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്, കൗണ്ടറുകൾക്ക് പകരം ഹിസ്റ്റോഗ്രാം മെട്രിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക. ഹിസ്റ്റോഗ്രാമുകൾ ക്വാണ്ടൈൽ അധിഷ്ഠിത സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകുന്നു (ഉദാ. 95-ാം ശതമാനം) സ്പൈക്കുകൾക്ക് സാധ്യത കുറവാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, `കാഷെ_റൈറ്റ്_ലേറ്റൻസി` എന്നതിനായുള്ള ഒരു ഹിസ്റ്റോഗ്രാമിന്, ഇടയ്ക്കിടെയുള്ള ഔട്ട്‌ലറുകൾ വഴി തെറ്റിക്കാതെ, മിക്ക ഉപയോക്താക്കളും അനുഭവിക്കുന്ന സാധാരണ ലേറ്റൻസി മനസ്സിലാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. വ്യതിയാനങ്ങൾക്കുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് നിയമങ്ങളുമായി ഹിസ്‌റ്റോഗ്രാമുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, ഏത് പ്രകടന നിലവാരത്തകർച്ചയും ഉടനടി ഫ്ലാഗ് ചെയ്യപ്പെടുമെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പാക്കാനാകും. ഈ സമഗ്രമായ സമീപനം സുസ്ഥിരവും പ്രവർത്തനക്ഷമവുമായ നിരീക്ഷണം ഉറപ്പാക്കുന്നു. 🚀