Microservices Tracing Par Mohamed Belhassen MAZIGH, Consultant OLBATI Au Geek Time de Juin 2017

1. Traçage distribué des
microservices
Geek Time – Juin 2017
MAZIGH Med Belhassen
OLBATI Consultant

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Plan
● Microservices
● Techniques pour “logging” les microservices
● Côté obscur des microservices
● Outils pour surveiller et visualiser les
microservices
● Zipkin
● Démonstration

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Microservices
● Microservices are stateless
● Microservices are distributed
● Microservices are independent

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Techniques pour “logging”
1. Logging from Individual Services:
➢ Chaque microservice possède son propre logs
source : https://www.loggly.com/blog/tools-and-techniques-for-logging-microservices/

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Techniques pour “logging”
2. Logging from a Central Service
➢ Recueillir et centraliser les données de logs
source : https://www.loggly.com/blog/tools-and-techniques-for-logging-microservices/

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Techniques pour “logging”
➢ logspout :
○ Logspout est un routeur de logs pour les conteneurs Docker
qui s'exécute à l'intérieur de Docker. Il se connecte à tous les
conteneurs, puis achemine les logs où vous le souhaitez.
○ Il dispose également d'un système de module extensible.
○ stateless
○ Ce n'est pas destiné à la gestion des fichiers logs ou à
l'historique.

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Côté obscur des microservices
1. Les fichiers de logs sont réparti entre les services
source : https://medium.com/

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Côté obscur des microservices
2. Un problème causé par un seul service peut causer des
problèmes ailleurs
➢ Un problème, ce n’est pas forcément une exception
➢ Avoir un aperçu sur le payload peut aider à détecter les
anomalies

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Côté obscur des microservices
3. Trouver la cause principale d'une exception
➢ http 500 erreur interne au serveur
Mais qu'en est-il de problème réel? La
véritable cause racine? Le code qui est
réellement cassé….

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Côté obscur des microservices
4. Gestion des versions et dépendances cycliques
entre les services
● Un cycle de dépendances entre les services
peut causer des boucles infinies
● Mise à jour des API : Qu'il est l'ordre de mise à
jour des microservices, et comment faire cette
transition en toute sécurité

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Outils
1. AppDynamics

12. OLBATI - Geek Time - Juin 2017 12
Outils
2. Instana

13. OLBATI - Geek Time - Juin 2017 13
Outils
3. Netsil

14. OLBATI - Geek Time - Juin 2017 14
Outils
4. OpsClarity

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Zipkin
1. Définition
● Distributed tracing framework.
● Il aide à recueillir des données de synchronisation
pour résoudre les problèmes de latence dans les
architectures de Microservice.
● Il gère à la fois la collecte et la recherche de ces
données.
● Il est une implémentation of Google's Dapper
paper

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Zipkin
2. Architecture
source : http://zipkin.io/

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Zipkin
a. Collector :
○ C'est le composant responsable de la
validation, stockage et indexation des données
(traces) reçues.
b. Storage
○ C'est le composant responsable de stockage
des données sur les bases des données par
défaut, c'est Cassandra, mais il y a aussi de
ElasticSearch et MySQL

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c. Search
○ C'est le composant qui expose l'API JSON pour
trouver et récupérer des traces.
○ Le principal consommateur de cette API est l'IU
Web.
d. Web UI :
○ Une interface graphique simple pour visualiser
les traces.
○ Plusieurs filtres de recherche sont offerts par
l'interface

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○ La possibilité d'afficher le graphe de
connexions entre les microservices
○ Il n'y a pas d'authentification intégrée dans
l'interface utilisateur
e. zipkin-browser-extension:

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Zipkin & Brave & Jetty & Spring

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Bonus : HAWKULAR

22. OLBATI - Geek Time - Juin 2017 22
Bonus : HAWKULAR

23. OLBATI - Geek Time - Juin 2017 23
Thanks!
Any questions?
mohamed-belhassen.mazigh@olbati.com