مقالات
عیب یابی کوبرنتیز

عیب یابی کوبرنتیز با استفاده از چرخش داده‌ها مانند DNA

کوبرنتیز یکی از مهم‌ترین سرویس‌های مورد استفاده برای مدیریت کانتینرها است و در این مقاله روش‌های مناسب عیب یابی کوبرنتیز را پیدا می‌کنیم.

کوبرنتیز به عنوان یکی از مهم‌ترین سرویس‌های مدیریت سرویس‌های کانتینر شناخته می‌شود. استفاده از کوبرنتیز نیز مانند همه پلتفرم‌ها و سرویس‌های دیگر، مشکلات مربوط به خود را دارد. پیدا کردن ایرادهای سرویس کوبرنتیز یکی از سخت‌ترین کارهایی است که می‌توان درباره آن انجام داد. چرخش داده‌ها با ساختاری شبیه به رشته‌های DNA یکی از جدیدترین راه‌های عیب یابی کوبرنتیز است که در این مقاله بیشتر به معرفی آن می‌پردازیم. در ادامه همراه ما باشید.

پیداکردن اشکالات درون سرویس کوبرنتیز

غربال کردن حجم عظیم اطلاعات در سرویس کوبرنتیز به منظور پیدا کردن ایرادهای احتمالی در این سرویس، مانند پیدا کردن سوزن در انبار کاه می‌ماند. عیب‌یابی و بهبود محیط کوبرنتیز مراحل خاص خود را دارد. برای این کار ابتدا باید مقادیر زیادی از گزارش‌ها و ردیابی‌ها ذخیره، جمع آوری و ارسال شوند. سپس با کمک یک متخصص خارجی برای تحلیل آمارها، سعی می‌کنیم تا مشکل اصلی در کوبرنتیز را پیدا کنیم.

ابزارهای تحلیل و بررسی سنتی که از منابع متن باز استفاده می‌کنند، عمدتا ناقص هستند و اطلاعات کاملی برای تحلیل ارائه نمی‌دهند. شکست‌هایی که در این سرویس‌ها رخ می‌دهند، عمدتا از چند شکست کوچک متوالی تشکیل می‌شوند. در نهایت توالی این شکست‌ها، باعث وقوع یک شکست در مقیاس بزرگ می‌شود که نیاز به عیب‌یابی در آن حس می‌شود. بدون پیوندهای موجود بین این شکست‌های متوالی، ریشه اصلی این مشکل پیدا نخواهد شد. این ابزارها به شکل واکنشی عمل می‌کنند و بعد از بروز مشکل، به کاربر درباره آن هشدار می‌دهند.

این مسائل باعث می‌شود تا تیم‌ها هزینه زیادی را صرف عیب‌یابی مشکلات درون کوبرنتیز کنند. اما استفاده از نیروی متخصص خارجی و پیداکردن ایراد با استفاده از ابزارهای قدیمی هیچ کدام راه منطقی برای این کار نیستند، پس چگونه می‌توانیم عیب یابی مدنظر را انجام دهیم؟ Data Swirling یا استفاده از چرخش داده‌ها مانند DNA می‌تواند گزینه‌ای مناسب برای این قضیه باشد.

Data Swirling یا چرخش داده‌ها چیست؟

دیتا سورلینگ یا چرخش DNAوار داده‌ها روش جدیدی است که توسط Sosivio توسعه داده شده است. در این روش‌ لایه‌های مختلفی از پروژه بدون نیاز به ارسال چیزی به خارج از کلاستر،  تجزیه و تحلیل می‌شوند. این روش تحلیل داده‌ها برای عیب یابی کوبرنتیز، به اطلاعات کامل و دقیقی برای رسیدن به نتیجه مطلوب نیاز دارد.

Sosivio مشکلات مربوط به این مسئله را بررسی کرد و به کمک جمع‌آوری کننده‌های اطلاعات امروزی و با توجه به نیازی که داشت، جمع‌کننده‌های اطلاعات جدیدی را به وجود آورد. این ابزار جدید به پروژه کمک می‌کنند تا اطلاعات خیلی دقیقی را از قسمت‌های زیرساختی پروژه استخراج کنند. از جمله این اطلاعات می‌توان به سیگنال‌های کرنل، لاگ‌های سیستم عامل، سیگنال‌های پروسه، لاگ‌های اپلیکیشن، اطلاعات مربوط به ران تایم کانتینر، ترافیک شبکه، و اطلاعات مربوط به کوبرنتیز اشاره کرد.

نحوه عملکرد Data Swirling

Sosivio از تکنولوژی ML (Machine Learning) چرخش داده‌ها یا Data Swirling برای هر فاز از عیب یابی کوبرنتیز استفاده می‌کند. این روش در ابتدا همه اطلاعات مورد نیاز را جمع‌ آوری و فشرده می‌کند. بعد از فشرده سازی، تمام این اطلاعات را به یک زبان واحد ترجمه می‌کند. سپس داده‌های جمع‌آوری‌شده را به یک همبستگی مشخص می‌رساند تا یک تصویر واضح از آنچه در کلاستر رخ می‌دهد را داشته باشیم. در نهایت با توجه به شرایط موجود، راه حلی را برای رفع خرابی موجود به کاربر پیشنهاد می‌دهد.

شباهت این روش به رشته‌های DNA

همان‌طور که به آن اشاره کردیم، زمانی که ایراد یا شکستی در کوبرنتیز به وجود می‌آید، این شکست حاصل چند شکست متوالی کوچک‌تر و پشت سر هم بوده است. ترکیب این وقایع را می‌توان به نوعی به توالی موجود در رشته‌های DNA تشبیه کرد. یعنی توالی اتفاقات در یک کلاستر شباهت خیلی زیادی به توالی اطلاعات در یک رشته DNA دارند.

توجه به توالی پر شدن یک شاخه DNA، می‌تواند نگاهی کلی به نتیجه نهایی از آن شاخه به ما بدهد. ازآنجاکه توالی شکست‌های کوچک در سرویس کوبرنتیز مانند یک رشته DNA مرتبط به هم هستند، موتور یادگیری Sosivio نیز از همین ویژگی برای پیش‌بینی مسائل قبل از اینکه اتفاق بیفتند استفاده می‌کند. این ماشین یادگیری به طرز قابل توجهی مسائل قریب‌الوقوع را به اطلاع کاربر می‌رساند و قبل از وقوع یک فاجعه از آن جلوگیری می‌کند. در واقع این موتور یادگیری می‌تواند چیزی که توالی اتفاقاتی که منجر به یک شکست خواهند شد را پیش‌‌بینی کند.

از طرفی این موتور تنها وقایع قابل اتفاق و مرتبط به اطلاعات را گزارش می‌کند؛ همین موضوع باعث شده است تا آلارم‌های دقیق‌تری را به شما نمایش دهد. داده‌ها به صورت کامل در حافظه پردازش می‌شوند و در نهایت درخواست‌ها و پاسخ‌های اضافی فرایند به طور کامل از دیسک حذف می‌شوند. از آنجایی که حجم این داده‌ها کم هستند، Sosivio می‌تواند بدون تحمیل بار زیاد، منابع را تجزیه و تحلیل کند.

اجرای پلتفرم Sosivio

پلتفرم Sosivio به عنوان یک برنامه yet another application در کلاستر اجرا می‌شود. بدین معنا که این اپلیکیشن کاملا غیر قابل نفوذ است و در محیطی کاملا جداگانه مشغول فعالیت است. این پلتفرم به تمام لایه‌های محیط کوبرنتیز دسترسی دارد. این مسئله بدین معنا است که Sosivio به بخش‌هایی مانند هسته، شبکه، سیستم عامل، k8s و قسمت‌های درونی دیگر دسترسی دارد. از طرفی این سرویس را می‌توان روی هر پلتفرم ابری مختلفی نیز اجرا کرد. این سازگاری بالا نیز خود عاملی بر کارآمد بودن این روش عیب یابی کوبرنتیز است.

کلام آخر

در این مقاله نگاهی به عیب یابی کوبرنتیز با استفاده از روش چرخش داده‌ها کردیم. همان‌طور که در مقاله خواندیم، عیب‌یابی سرویس کوبرنتیز با استفاده از روش‌ها و ابزارهای قدیمی، مشکلاتی را با خود به همراه دارد. به همین دلیل روش‌های جدیدی برای این کار به وجود آمدند و استفاده از ابزار Sosivio یکی از آن‌ها است. این ابزار روشی بسیار مناسب برای تحلیل اطلاعات در کوبرنتیز است و با استفاده از آن می‌توان اطلاعات را مانند رشته‌های DNA تجزیه و تحلیل کرد.

با ثبت نام در یوتاب و استفاده از سرویس‌های مربوطه می‌توانید به عنوان یک توسعه‌دهنده با خیالی راحت کدهای پروژه را به صورت محلی و در سیستم‌عامل خود بنویسید و با استفاده از کانتینرها با همکارانتان به اشتراک بگذارید و نگران نسخه‌های مختلف از وابستگی‌های اپلیکیشن نباشید.

ارسال دیدگاه