Automatize tudo ou fique para trás

DevOps é sobre acelerar a entrega de novos produtos e serviços em escala, de forma confiável e acessível. Fazer isso requer automação — usando software para construir, configurar, implantar, dimensionar, atualizar e gerenciar outros softwares.

Geralmente pensamos no monitoramento como acontecendo ao lado desse processo - seu trabalho é alertar os operadores quando as coisas dão errado, ajudar a analisar problemas, confirmar a conformidade com os objetivos de nível de serviço. Mas é uma prática melhor tratar o monitoramento como uma parte vital da automação de operações. Uma plataforma de monitoramento moderna e completa pode ser um poderoso mecanismo de automação por si só e um facilitador crítico para iniciativas de automação maiores no gerenciamento do ciclo de vida de aplicativos e infraestrutura e na mitigação de problemas. Ele pode até, em muitos casos, funcionar para permitir operações autônomas, como autoescalonamento e autocorreção.

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Aqui estão algumas das maneiras pelas quais seu sistema de monitoramento pode ajudá-lo a fazer mais, eliminar erros humanos e atender (não apenas cumprir) SLOs:

Implantação do sistema de monitoramento simplificado e automatizado e gerenciamento do ciclo de vida. As soluções de monitoramento no local podem coexistir com a infraestrutura monitorada; tanto em nuvens privadas clássicas e data centers quanto em nuvens privadas virtuais (VPCs) hospedadas pelo provedor. Isso permite que eles cumpram com segurança, privacidade, governança de dados e outros regulamentos; e os ajuda a superar as barreiras de largura de banda e custos que podem limitar a escalabilidade das soluções de monitoramento SaaS. No entanto, o monitoramento de instalações deve ser implantado, dimensionado e atualizado - e isso pode ser assustador para todas as configurações, exceto as muito simples, de servidor único.

Os fabricantes voltados para o futuro desse tipo de plataforma de monitoramento estão começando a explorar estruturas de automação de implantação populares como Ansible, Puppet e Chef (as mesmas que o DevOps está usando para automatizar a implantação de infraestrutura e operações de rotina) para simplificar a implantação do sistema de monitoramento em escala horizontal. , configurações altamente disponíveis. Para conveniência do operador, eles estão escondendo a complexidade da ferramenta de implantação por trás de webUIs e configuradores simplificados, embora as ferramentas padrão sejam acessíveis para pessoas de DevOps que desejam encaixar a implantação do sistema de monitoramento ou coletor de métricas com implementações de infraestrutura - uma prática recomendada. Detalhes de monitoramento podem ser definidos e mantidos como parte de repositórios definitivos de “infraestrutura como código”.

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Implantação automatizada de agentes e registro de objetos monitorados via API. Ferramentas de implantação padrão, como o Ansible, também podem ser usadas para injetar, configurar e atualizar componentes de monitoramento (agentes de endpoint, bibliotecas necessárias etc.) em hosts. As mesmas ferramentas podem extrair fatos dos manifestos de implantação ou diretamente dos hosts no momento da implantação e, em seguida, usar as APIs do sistema de monitoramento para configurar rapidamente o monitoramento da infraestrutura e dos aplicativos do host, bem como "desmonitorar" os hosts no final da vida útil. Colocar os sistemas sob monitoramento rotineiramente assim que eles são implantados permite a detecção rápida de problemas no preparo ou na produção e pode ser usado para acionar reversões, se necessário - uma prática recomendada importante para entrega contínua.

Ingestão de CMDB. Algumas plataformas de monitoramento podem ingerir dados de ferramentas de gerenciamento de operações e bancos de dados de gerenciamento de configuração (CMDBs), como os oferecidos pela ServiceNow e fornecedores semelhantes. Isso permite que os operadores configurem com rapidez e confiança o monitoramento para infraestrutura, aplicativos e serviços comerciais completos existentes, evitando a compilação manual trabalhosa e propensa a erros de fatos do sistema.

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Descoberta e monitoramento automático. Soluções de monitoramento sofisticadas usam uma gama crescente de métodos, incluindo acesso direto a hosts via SSH e acesso indireto via repositórios de configuração como ActiveDirectory e serviços como Windows Discovery, para extrair fatos da infraestrutura existente e acelerar a configuração de monitoramento pelas operadoras. Os produtos de ponta agora estão se movendo para automatizar completamente o processo:criando mapas abrangentes de infraestrutura, aplicativos e serviços de negócios completos e monitorando essas coisas sem a necessidade de qualquer intervenção ou direção manual.

Processamento de alertas, notificação, escalação, integração. O alerta é, obviamente, uma forma poderosa de automação. Envolve a tomada de decisão, que pode ser simples (por exemplo, alguma métrica ultrapassou um determinado limite) ou significativamente mais complexa (por exemplo, várias métricas, de sistemas separados, entraram em estados preditivos de um tipo específico de falha conhecida para um negócio crítico serviço). Envolve atribuição e escalonamento sofisticados com base no problema, saídas da equipe, hora/data e outras variáveis. Exige integração de saída com métodos de comunicação, como e-mail, ou com plataformas de notificação multimodo, como PagerDuty; ou integração mais sofisticada com gerenciamento de problemas (por exemplo, JIRA) ou gerenciamento de fluxo de trabalho de operações (por exemplo, ServiceNow), bem como colaboração (por exemplo, Slack) e outras soluções. Todo esse poder de automação funciona em conjunto para enviar o alerta certo para a pessoa certa na hora certa, evitando alertas excessivos e fadiga - suavizando as operações e ajudando as equipes a evitar o tempo de inatividade e cumprir os compromissos do SLO.

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Mitigação proativa de problemas. Por fim, soluções de monitoramento sofisticadas agora oferecem a capacidade de executar scripts em hosts ou acionar automação centralizada (por exemplo, Ansible) para executar tarefas com base em condições monitoradas:desde a reinicialização de um servidor com falha até a ampliação de um cluster de infraestrutura. Ao longo da próxima década, os desenvolvimentos em aprendizado de máquina melhorarão gradualmente a capacidade de monitorar sistemas para deduzir a estrutura abstrata e a função dos serviços de negócios, monitorá-los automaticamente, prever seus modos de falha, repará-los e otimizar seu desempenho - de forma autônoma ou otimizada. alocação de recursos do operador para tarefas.

Por John Jainschigg, líder de estratégia de conteúdo da Opsview