Еще меньше данных и больше смысла: как ещё можно оптимизировать затраты на мониторинг?

Помните нашу предыдущую статью , в которой мы обсуждали сэмплирование как эффективный инструмент для снижения затрат на мониторинг? Тогда мы сделали акцент на том, как выборочная запись трейсoв позволяет резко сократить объёмы хранимых данных — и, соответственно, расходы на серверы и хранилища. Однако сэмплирование, каким бы эффективным оно ни было, — это лишь вершина айсберга. Хотелось бы иметь возможность по щелчку пальцев, сократить затраты на инфраструктуру мониторинга минимум вдвое... Узнать как

https://habr.com/ru/articles/884058/

#monitoring #infrastructure #infrastructure_management #infrastructure_optimization_model #infrastructure_architect #gmonit #apmмониторинг #apm_monitoring #observability

Меньше данных, больше смысла: оптимизация мониторинга через сэмплирование

Современные ИТ-системы растут как на дрожжах: больше сервисов, сложнее архитектура, больше зависимости между компонентами. И вместе с этим растет наша потребность в данных — логах, трейсах, метриках, событиях. Ведь чтобы понять, что происходит внутри системы, и быстро устранять проблемы, нам нужно не просто собирать данные, но и строить между ними корреляции. Итог? Данных становится так много, что их объемы начинают работать против нас.

https://habr.com/ru/articles/861906/

#monitoring #distributed_tracing #sempling #infrastructure #infrastructure_management #apmмониторинг #observability #gmonit