論文の概要: Informed and Assessable Observability Design Decisions in Cloud-native Microservice Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00633v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 18:50:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 01:45:18.225118
• Title: Informed and Assessable Observability Design Decisions in Cloud-native Microservice Applications
• Title（参考訳）: クラウドネイティブなマイクロサービスアプリケーションにおけるインフォームドおよびアセスブルな可観測性設計決定
• Authors: Maria C. Borges, Joshua Bauer, Sebastian Werner, Michael Gebauer, Stefan Tai,
• Abstract要約: マイクロサービスアプリケーションの信頼性を確保するためには、可観測性が重要です。 アーキテクトは、観測可能性に関するトレードオフを理解して、異なる観測可能性設計の選択肢を重んじる必要がある。 我々は、情報的かつ継続的に評価可能な可観測性設計決定に到達するための体系的な方法について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Observability is important to ensure the reliability of microservice applications. These applications are often prone to failures, since they have many independent services deployed on heterogeneous environments. When employed "correctly", observability can help developers identify and troubleshoot faults quickly. However, instrumenting and configuring the observability of a microservice application is not trivial but tool-dependent and tied to costs. Architects need to understand observability-related trade-offs in order to weigh between different observability design alternatives. Still, these architectural design decisions are not supported by systematic methods and typically just rely on "professional intuition". In this paper, we argue for a systematic method to arrive at informed and continuously assessable observability design decisions. Specifically, we focus on fault observability of cloud-native microservice applications, and turn this into a testable and quantifiable property. Towards our goal, we first model the scale and scope of observability design decisions across the cloud-native stack. Then, we propose observability metrics which can be determined for any microservice application through so-called observability experiments. We present a proof-of-concept implementation of our experiment tool OXN. OXN is able to inject arbitrary faults into an application, similar to Chaos Engineering, but also possesses the unique capability to modify the observability configuration, allowing for the assessment of design decisions that were previously left unexplored. We demonstrate our approach using a popular open source microservice application and show the trade-offs involved in different observability design decisions.
• Abstract（参考訳）: マイクロサービスアプリケーションの信頼性を保証するためには、可観測性が重要です。 これらのアプリケーションは、異種環境にデプロイされる多くの独立したサービスがあるため、しばしば障害を起こしやすい。 正しく"使用される場合、オブザーバビリティは、開発者が障害を素早く特定し、トラブルシュートするのに役立ちます。 しかしながら、マイクロサービスアプリケーションの可観測性の測定と設定は簡単ではなく、ツールに依存し、コストに結びついている。 アーキテクトは、観測可能性に関するトレードオフを理解して、異なる観測可能性設計の選択肢を重んじる必要がある。 それでも、これらのアーキテクチャ設計決定は体系的な手法ではサポートされず、通常単に「専門的な直観」に依存している。 本稿では,情報的かつ継続的に評価可能な可観測性設計決定に至るための体系的手法について論じる。 具体的には、クラウドネイティブなマイクロサービスアプリケーションのフォールトオブザーバビリティに注目し、これをテスト可能で定量化可能なプロパティに変換する。 目標に向かって、私たちはまず、クラウドネイティブスタック全体の可観測性設計決定の規模とスコープをモデル化します。 次に、いわゆる可観測性実験を通じて、マイクロサービスアプリケーションで決定できる可観測性メトリクスを提案する。 実験ツールOXNの概念実証実装について述べる。 OXNはChaos Engineeringに似た任意のフォールトをアプリケーションに注入できるが、可観測性の設定を変更するユニークな機能を備えており、以前は探索されていなかった設計上の決定を評価できる。 一般的なオープンソースのマイクロサービスアプリケーションを使って、私たちのアプローチを実演し、さまざまな可観測性設計決定に関わるトレードオフを示しています。

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