Cosa sono il monitoraggio e il debug nel calcolo serverless?

Monitoring and debugging in serverless computing are the processes of tracking and solving problems in the cloud functions and other services that they interrelate with. This is important because functions can only run at the time of invocation in a serverless architecture, which necessitates the ability to monitor the functioning, the resources consumed, as well as the errors that may be occurring.

The following are the main aspects of serverless monitoring and debugging;

• Distributed Tracing: Enables tracking of requests across multiple functions, services, and cloud resources.
• Real-time Logs and Metrics: It gives information on how the function has been performed, what resources have been utilized, and if there have been any errors.
• Error Tracking and Alerting: Identifies and reports errors, initiating workflows for analysis and correction. 
• Debug e risoluzione dei problemi: Strumenti utilizzati per rilevare e correggere bug che potrebbero essere presenti nelle applicazioni serverless.
• Monitoraggio delle prestazioni: Monitora e valuta le interazioni degli utenti all'interno dell'applicazione e il consumo di risorse.

Implementazioni pratiche

• Una piattaforma di e-commerce business-to-business in cui la maggior parte delle funzionalità come l'elaborazione delle immagini, le transazioni di pagamento e l'elaborazione degli ordini. Il monitoraggio è fondamentale per tracciare l'impegno del cliente, identificare potenziali problemi e garantire una fornitura di servizi coerente.
• I dispositivi IoT trasmettono dati a un backend dove vengono analizzati e archiviati per un uso successivo. Il debug aiuta a mantenere l'accuratezza e la coerenza dei dati, riducendo al minimo potenziali discrepanze o errori.

I pro e i contro includono: 

Vantaggi:

• Rilevamento proattivo dei problemi: Identify and assess potential problems and errors that could impact user experience.
• Optimizing efficiency: Gather and analyze resource performance data to potentially improve efficiency.
• Streamlined Troubleshooting: Employ distributed tracing and logging to expedite error identification and problem-solving.
• Observation Capabilities: Observing the internal workings and behavior of your application to enable better control and decision-making.

Limitations:

• Complessità: As serverless solutions are typically multipurpose and highly diverse, it can take more time and efforts to identify problems with requests in comparison with simpler and less layered architectures.
• Costo: Monitoring and Debugging tools may be offered at additional cost, especially for large applications and development and this must be taken into consideration.
• Strumenti: Può anche essere piuttosto complesso, a un certo punto, determinare gli strumenti appropriati da applicare e come applicarli nel tuo funzionamento.

Sì, il debug del codice nel cloud serverless può essere impegnativo e può richiedere approcci diversi rispetto ai metodi tradizionali, data la distribuzione e la natura effimera delle funzioni serverless.

Esistono diversi approcci per monitorare le funzioni serverless, come gli strumenti offerti dal provider cloud, ulteriori strumenti di terze parti, nonché metriche e registri.

Questo approccio può essere efficace a causa del suo impatto sui seguenti motivi:

• Strumenti del provider cloud: Fornisci PC fondamentali Monitoraggio e registrazione functions into your ambiente cloud.
• Third-party offerings: Offering access to advanced features and integrations may relate to more in-depth application insights and statistics.
• Custom Metrics & Logs: It lets you track certain data as it relates to the functioning of your application.

To enhance observability:

• Implement Distributed Tracing: Traccia le richieste tra funzioni e servizi per l'ottimizzazione e la visibilità di un sistema integrato.
• Centralizza il logging: Raccogli i log da varie funzioni e servizi nel software e memorizzali in un'area di logging centralizzata.
• Definisci e raccogli metriche personalizzate: Raccogli informazioni specifiche sulle prestazioni e sul comportamento dell'applicazione.
• Configura avvisi e rilevamento delle anomalie: Ricevi avvisi di possibili problemi e analizza modelli che non corrispondono alla norma utilizzando il machine learning.
• L'osservabilità è fondamentale: Questa modalità ti aiuterà a farti un'idea di come funziona l'applicazione e dei problemi che presenta.