検索

第2章 分散トレースのアーキテクチャー

download PDF

2.1. 分散トレースのアーキテクチャー

ユーザーがアプリケーションでアクションを実行するたびに、応答を生成するために多数の異なるサービスに参加を要求する可能性のあるアーキテクチャーによって要求が実行されます。Red Hat OpenShift distributed tracing platform を使用すると、分散トレースを実行できます。これは、アプリケーションを設定するさまざまなマイクロサービスによる要求のパスを記録します。

分散トレースは、さまざまな作業ユニットの情報を連携させるために使用される技術です。これは、分散トランザクションでのイベントのチェーン全体を理解するために、通常さまざまなプロセスまたはホストで実行されます。分散トレースを使用すると、開発者は大規模なマイクロサービスアーキテクチャーで呼び出しフローを可視化できます。これは、シリアル化、並行処理、およびレイテンシーのソースについての理解にも役立ちます。

Red Hat OpenShift distributed tracing platform は、マイクロサービスのスタック全体における個々の要求の実行を記録し、トレースとして表示します。トレース とは、システムにおけるデータ/実行パスです。エンドツーエンドトレースは、1 つ以上のスパンで構成されます。

スパン は、オペレーション名、オペレーションの開始時間および期間を持ち、タグやログを持つ可能性もある Red Hat OpenShift distributed tracing platform の作業の論理単位を表しています。スパンは因果関係をモデル化するためにネスト化され、順序付けられます。

2.1.1. 分散トレースの概要

サービスの所有者は、分散トレースを使用してサービスをインストルメント化し、サービスアーキテクチャーに関する洞察を得ることができます。Red Hat OpenShift 分散トレーシングプラットフォームを使用すると、最新のクラウドネイティブのマイクロサービスベースのアプリケーションにおいてコンポーネント間の対話のモニタリング、ネットワークプロファイリング、トラブルシューティングが可能です。

分散トレースプラットフォームを使用すると、以下の機能を実行できます。

  • 分散トランザクションの監視
  • パフォーマンスとレイテンシーの最適化
  • 根本原因分析の実行

2.1.2. Red Hat OpenShift 分散トレーシングプラットフォームの機能

Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォームは、以下の機能を提供します。

  • Kiali との統合: 適切に設定されている場合は、Kiali コンソールから分散トレースプラットフォームデータを表示できます。
  • 高いスケーラビリティー: 分散トレースプラットフォームのバックエンドは、単一障害点がなく、ビジネスニーズに合わせてスケーリングできるように設計されています。
  • 分散コンテキストの伝播: さまざまなコンポーネントからのデータをつなぎ、完全なエンドツーエンドトレースを作成できます。
  • Zipkin との後方互換性: Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォームには、Zipkin のドロップイン置き換えで使用できるようにする API がありますが、このリリースでは、Red Hat は Zipkin の互換性をサポートしていません。

2.1.3. Red Hat OpenShift 分散トレーシングプラットフォームアーキテクチャー

Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォームは、複数のコンポーネントで構成されており、トレースデータを収集し、保存し、表示するためにそれらが連携します。

  • Red Hat OpenShift 分散トレーシングプラットフォーム (Tempo): このコンポーネントは、オープンソースの Grafana Tempo プロジェクト に基づいています。

    • Gateway: ゲートウェイは、認証、認可、およびディストリビューターまたはクエリーフロントエンドサービスへのリクエストの転送を処理します。
    • Distributor: ディストリビューターは、Jaeger、OpenTelemetry、Zipkin などの複数の形式のスパンを受け入れます。traceID をハッシュ化し、分散コンシステントハッシュリングを使用して、スパンを Ingester にルーティングします。
    • Ingester: Ingester はトレースをブロックにバッチ化し、ブルームフィルターとインデックスを作成してすべてバックエンドにフラッシュします。
    • Query Frontend: Query Frontend は、受信クエリーの検索スペースをシャーディングします。次に、検索クエリーが Querier に送信されます。Query Frontend のデプロイメントでは、Tempo Query サイドカーを介して Jaeger UI が公開されます。
    • Querier: Querier は、Ingester またはバックエンドストレージで要求されたトレース ID を検索します。パラメーターに応じて、Ingester にクエリーを実行し、バックエンドから Bloom インデックスを取得して、オブジェクトストレージ内のブロックを検索できます。
    • Compactor: Compactor は、ブロックをバックエンドストレージとの間でストリーミングして、ブロックの総数を減らします。
  • Red Hat build of OpenTelemetry - このコンポーネントは、オープンソースの OpenTelemetry プロジェクト に基づいています。

    • OpenTelemetry Collector: OpenTelemetry Collector は、テレメトリーデータを受信、処理、エクスポートするためのベンダーに依存しない方法です。OpenTelemetry Collector は、Jaeger や Prometheus などのオープンソースの可観測性データ形式をサポートし、1 つ以上のオープンソースまたは商用バックエンドに送信します。Collector は、インストルメンテーションライブラリーがテレメトリーデータをエクスポートするデフォルトの場所です。
  • Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォーム (Jaeger): このコンポーネントは、オープンソースの Jaeger プロジェクト に基づいています。

    • クライアント (Jaeger クライアント、Tracer、Reporter、インストルメント化されたアプリケーション、クライアントライブラリー): 分散トレースプラットフォーム (Jaeger) クライアントは、OpenTracing API の言語固有の実装です。それらは、手動または (Camel (Fuse)、Spring Boot (RHOAR)、MicroProfile (RHOAR/Thorntail)、Wildfly (EAP)、その他 OpenTracing にすでに統合されているものを含む) 各種の既存オープンソースフレームワークを使用して、分散トレース用にアプリケーションをインストルメント化するために使用できます。
    • エージェント (Jaeger エージェント、Server Queue、Processor Worker): 分散トレースプラットフォーム (Jaeger) エージェントは、User Datagram Protocol (UDP) で送信されるスパンをリッスンするネットワークデーモンで、Collector にバッチ処理や送信を実行します。このエージェントは、インストルメント化されたアプリケーションと同じホストに配置されることが意図されています。これは通常、Kubernetes などのコンテナー環境にサイドカーコンテナーを配置することによって実行されます。
    • Jaeger Collector (Collector、Queue、Worker): Jaeger エージェントと同様に、Jaeger Collector はスパンを受信し、これらを処理するために内部キューに配置します。これにより、Jaeger Collector はスパンがストレージに移動するまで待機せずに、クライアント/エージェントにすぐに戻ることができます。
    • Storage (Data Store): コレクターには永続ストレージのバックエンドが必要です。Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォーム (Jaeger) には、スパンストレージ用のプラグ可能なメカニズムがあります。Red Hat OpenShift 分散トレーシングプラットフォーム (Jaeger) は、Elasticsearch ストレージをサポートしています。
    • Query (Query Service): Query は、ストレージからトレースを取得するサービスです。
    • Ingester (Ingester Service): Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォームは Apache Kafka を Collector と実際の Elasticsearch バッキングストレージ間のバッファーとして使用できます。Ingester は、Kafka からデータを読み取り、Elasticsearch ストレージバックエンドに書き込むサービスです。
    • Jaeger Console: Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォーム (Jaeger) ユーザーインターフェイスを使用すると、分散トレースデータを可視化できます。検索ページで、トレースを検索し、個別のトレースを設定するスパンの詳細を確認できます。

2.1.4. 関連情報

Red Hat logoGithubRedditYoutubeTwitter

詳細情報

試用、購入および販売

コミュニティー

Red Hat ドキュメントについて

Red Hat をお使いのお客様が、信頼できるコンテンツが含まれている製品やサービスを活用することで、イノベーションを行い、目標を達成できるようにします。

多様性を受け入れるオープンソースの強化

Red Hat では、コード、ドキュメント、Web プロパティーにおける配慮に欠ける用語の置き換えに取り組んでいます。このような変更は、段階的に実施される予定です。詳細情報: Red Hat ブログ.

会社概要

Red Hat は、企業がコアとなるデータセンターからネットワークエッジに至るまで、各種プラットフォームや環境全体で作業を簡素化できるように、強化されたソリューションを提供しています。

© 2024 Red Hat, Inc.