What Are Monitoring and Debugging in Serverless Computing?

La supervisión y la depuración en la computación sin servidor son los procesos de seguimiento y resolución de problemas en las funciones de la nube y otros servicios con los que se interrelacionan. Esto es importante porque las funciones solo pueden ejecutarse en el momento de la invocación en una arquitectura sin servidor, lo que requiere la capacidad de monitorear el funcionamiento, los recursos consumidos, así como los errores que pueden estar ocurriendo.

Los siguientes son los aspectos principales de la supervisión y depuración sin servidor;

• Rastreo distribuido: Permite el seguimiento de solicitudes en múltiples funciones, servicios y recursos en la nube.
• Registros y métricas en tiempo real: Proporciona información sobre cómo se ha realizado la función, qué recursos se han utilizado y si ha habido algún error.
• Error Tracking and Alerting: Identifies and reports errors, initiating workflows for analysis and correction. 
• Debugging and Troubleshooting: Tools that are used to detect and fix bugs that may be present in serverless applications.
• Performance Monitoring: Monitors and evaluates the user interactions within the application and the consumption of resources.

Practical Implementations

• A business to business e-commerce platform where most functionalities such as image processing, payment transactions and order processing. Monitoring is crucial for tracking customer engagement, identifying potential issues, and ensuring consistent service delivery.
• The IoT devices transmit data to a backend where it gets analyzed and stored for further use. Debugging helps maintain data accuracy and consistency, while minimizing potential discrepancies or errors.

The pros and cons include: 

Ventajas:

• Detección proactiva de problemas: Identificar y evaluar posibles problemas y errores que podrían afectar la experiencia del usuario.
• Optimización de la eficiencia: Recopilar y analizar datos de rendimiento de recursos para mejorar potencialmente la eficiencia.
•  Solución de problemas simplificada: Emplee el rastreo y el registro distribuidos para acelerar la identificación de errores y la resolución de problemas.
•  Capacidades de observación: Observar el funcionamiento interno y el comportamiento de su aplicación para permitir un mejor control y toma de decisiones.

Limitaciones:

• Complejidad: Como las soluciones sin servidor suelen ser multipropósito y muy diversas, puede llevar más tiempo y esfuerzo identificar problemas con las solicitudes en comparación con arquitecturas más simples y menos en capas.
• Costo: Monitoring and Debugging tools may be offered at additional cost, especially for large applications and development and this must be taken into consideration.
• Tooling: It can also be quite complex, at some point, to determine the appropriate tools to apply and how to apply them in your functioning.

Yes, debugging code in the serverless cloud can be challenging and may require different approaches compared to traditional methods, given the distribution and ephemeral nature of serverless functions.

There are several approaches to monitor serverless functions, such as the tools offered by the cloud provider, additional third-party tools, as well metrics and logs.

This approach may be effective due to its impact on the following reasons:

• Cloud Provider Tools: Provide fundamental PC monitoring and logging functions into your entorno de la nube.
• Ofertas de terceros: Ofrecer acceso a funciones avanzadas e integraciones puede relacionarse con estadísticas y conocimientos más profundos de la aplicación.
• Métricas y registros personalizados: Le permite rastrear ciertos datos relacionados con el funcionamiento de su aplicación.

Para mejorar la observabilidad:

• Implementar el rastreo distribuido: Rastrear solicitudes en funciones y servicios para la optimización y visibilidad de un sistema integrado.
• Centralizar el registro: Collect logs from various functions and services across the software and store them in a centralized logging area.
• Define and Collect Custom Metrics: Collect particular pieces of information regarding the application’s performance and behavior.
• Set Up Alerting and Anomaly Detection: Receive alerts of possible problems and analyze patterns that do not correspond to the norm using machine learning.
• Observability is key: This mode will help you get an idea of how the application runs and the problems that your application presents.