第2章 分散トレースのアーキテクチャー
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 分散トレースを使用すると、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 分散トレースは、マイクロサービスのスタック全体での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 つ以上のスパンで設定されます。
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 分散トレース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。分散トレースを使用して、現代的な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ける、コンポーネント間の対話の監視、ネットワークプロファイリング、およびトラブルシューティングを行うことができます。
分散トレースを使用すると、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
Red Hat OpenShift の分散トレースは、2 つの主要コンポーネントで設定されています。
- Red Hat OpenShift 分散トレースプラットフォーム: 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。
- Red Hat OpenShift 分散トレースデータ収集: 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。
これらのコンポーネントは共に、特定のベンダーに依存しない OpenTracing API およびインストルメンテーションに基づいています。
2.1.2. Red Hat OpenShift 分散トレースの機能
Red Hat OpenShift 分散トレースには、以下の機能が含まれます。
- Kiali との統合: 適切に設定されている場合、Kiali コンソールから分散トレース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、本リリースでは、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 分散トレースのアーキテクチャー
Red Hat OpenShift 分散トレースは、複数のコンポーネントで設定されており、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 分散トレースプラットフォーム: 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。本リリースでは、サポートされているストレージは Elasticsearch のみであることに注意してください。
- 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することができます。
Red Hat OpenShift 分散トレースデータ収集: 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。
