Bu serideki yazılar:

1) Kubernetes ile ASP.Net Core Microservices Clean Architecture - Kubernetes ve Docker Kurulumu - Bölüm 1

2) Kubernetes ile ASP.Net Core Microservices Clean Architecture - Observability, APM, Tracing, Logging, Metric, Open Telemetry ve SigNoz - Bölüm 2

3) Kubernetes ile ASP.Net Core Microservices Clean Architecture - PostgreSQL, pgAdmin, Kubegres, High Availability ve Disaster recovery (HA/DR) - Bölüm 3

4) Kubernetes ile ASP.Net Core Microservices Clean Architecture - Service Discovery, API Gateway, CAP Teoremi, Outbox Pattern, Distributed Transaction, Distributed Caching, Kafka, Redis, Ocelot, Consul - Bölüm 4

5) Kubernetes ile ASP.Net Core Microservices Clean Architecture - Blazor Web Assembly, Kubernetes Deployment, Captain Docker, Helm Chart, Init Container ve Jobs, Production, Development, Staging, Local, Private Docker Registry - Bölüm 5

6) Kubernetes ile ASP.Net Core Microservices Clean Architecture - gRPC Web, JsonTranscoding, Swagger, Versioning, Container Design Patterns, RateLimiting, Appsettings, ConfigMap, CQRS, Circuit Breaker, Healtchecks, Data Protection ve Encryption - Bölüm 6

Github Proje: MicroservicesCleanArchitectureWithKubernetes

Visual Studio Extension: Captain Docker

Observability (Gözlemlenebilirlik): Sistemlerin Anlaşılabilirliği ve Hata Ayıklama Süreçlerine Yeni Yaklaşım

Büyük ve karmaşık sistemlerin hata ayıklama ve performans analizi süreçleri zaman zaman zorlu bir görev haline gelebilir. Özellikle dağıtık sistemlerde, bir sorunun kaynağını belirlemek ve sistemi sağlıklı bir şekilde işletmek her zaman kolay olmayabilir. Ancak, günümüzde "gözlemlenebilirlik" kavramı, sistemlerin anlaşılabilirliği ve hata ayıklama süreçlerinde önemli bir ilerleme sağlamıştır. Bu makalede, gözlemlenebilirlik kavramını tanımlayacak, neden önemli olduğunu açıklayacak ve bir dizi yöntem ve araç üzerinde duracağız.

Gözlemlenebilirlik Nedir?

Gözlemlenebilirlik, bir sistem veya uygulamanın iç durumunu ve davranışını etkin bir şekilde anlama yeteneğidir. Bir sistemdeki bileşenlerin davranışını, verileri ve işlemleri anlamak, sorunları tespit etmek ve hata ayıklamak için gereklidir. Gözlemlenebilirlik, sistem performansının analizini yaparak, performans sorunlarını tespit etmek ve iyileştirmek için de kullanılabilir.

Gözlemlenebilirliği sağlamak için genellikle bir dizi araç, teknik ve uygulama kullanılır. Bunlar arasında loglama, izleme, metrikler, dağıtık izleme, hata izleme, telemetri, olay işleme ve analitik gibi yöntemler bulunur. Bu araçlar ve teknikler, sistemlerin iç durumunu, hataları, performans sorunlarını ve diğer önemli bilgileri izlemek, toplamak ve analiz etmek için kullanılır.

Gözlemlenebilirliğin Önemi

Gözlemlenebilirlik, sistemlerin geliştirilmesi, dağıtılması ve işletilmesi süreçlerinde birçok avantaj sağlar. İşte gözlemlenebilliğin önemli yönleri:

1. Sorun Tespiti ve Hata Ayıklama

Gözlemlenebilirlik, sistemlerdeki hataları tespit etmek ve bunları hızlı bir şekilde ayıklamak için kritik bir role sahiptir. İzleme ve loglama gibi teknikler sayesinde, sistemde meydana gelen hatalar ve performans sorunları belirlenebilir. Bu bilgiler, hataların kaynağını anlamak ve hızlı bir şekilde çözmek için kullanılabilir.

2. Performans Analizi ve İyileştirme

Gözlemlenebilirlik, sistem performansının analizini yapmak ve performans sorunlarını tespit etmek için kullanılır. Metrikler, loglar ve izleme verileri, sistemdeki performans sorunlarını tanımlamak ve iyileştirme önlemleri almak için değerli bilgiler sağlar. Bu da sistemlerin daha hızlı, daha verimli ve daha güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlar.

3. Kapasite Planlaması ve Ölçeklendirme

Gözlemlenebilirlik, sistemlerin kapasitesini ve yükünü izlemek için kullanılabilir. Bu, gelecekteki ölçeklendirme gereksinimlerini belirlemek, sistem kaynaklarını optimize etmek ve kullanım trendlerini anlamak için önemlidir. Gözlemlenebilirlik sayesinde, sisteminizin ihtiyaçlarını karşılamak için doğru kaynaklara ve ölçeklendirme stratejilerine sahip olabilirsiniz.

4. Güvenlik ve Uyumluluk

Gözlemlenebilirlik, sistemlerin güvenlik durumunu izlemek ve güvenlik ihlallerini tespit etmek için kullanılabilir. Ayrıca, uyumluluk gereksinimlerini karşılamak için de kullanılabilir. İzleme verileri ve loglar, yetkilendirilmemiş erişim girişimlerini, anormal davranışları veya diğer güvenlik sorunlarını tespit etmek için kullanılabilir.

Gözlemlenebilirlik Teknikleri ve Araçları

Gözlemlenebilirliği sağlamak için bir dizi teknik ve araç mevcuttur. Bunlar, sistemlerinize uygun olarak seçilebilir ve uygulanabilir. İşte bazı yaygın gözlemlenebilirlik teknikleri ve araçları:

- Loglama: Sistemdeki olayları ve hataları kaydetmek için loglama kullanılabilir. Bu loglar, sorun tespiti ve hata ayıklama için değerli bilgiler sağlar.

- İzleme: Sistem bileşenlerinin durumunu ve performansını izlemek için izleme kullanılır. Bu, sistemdeki sorunları ve performans sorunlarını tespit etmek için önemlidir.

- Metrikler: Belirli performans göstergelerini izlemek için metrikler kullanılır. Bu metrikler, sistem performansının analizini yapmak ve iyileştirme fırsatlarını belirlemek için kullanılır.

- Dağıtık İzleme: Dağıtık sistemlerdeki bileşenlerin izlenmesi ve davranışının takip edilmesi için dağıtık izleme teknikleri kullanılır. Bu, sistemlerin karmaşık yapısını anlamak ve sorunları tespit etmek için önemlidir.

- Hata İzleme: Sistemdeki hataların izlenmesi ve yönetilmesi için hata izleme teknikleri kullanılır. Bu, hataları hızlı bir şekilde tespit etmek, raporlamak ve çözmek için önemlidir.

- Telemetri: Sistem bileşenlerinden alınan gerçek zamanlı verileri toplamak ve analiz etmek için telemetri kullanılır. Bu veriler, sistemin genel durumu ve davranışı hakkında değerli bilgiler sağlar.

- Olay İşleme ve Analitik: Sistemdeki olayları toplamak, analiz etmek ve değerli bilgilere dönüştürmek için olay işleme ve analitik kullanılır. Bu, anormallikleri tespit etmek, trendleri anlamak ve sistem performansını iyileştirmek için önemlidir.

Gözlemlenebilirlik, karmaşık sistemlerin anlaşılabilirliği ve hata ayıklama süreçlerinde önemli bir rol oynar. Bir sistemin iç durumunu, hataları, performans sorunlarını ve diğer önemli bilgileri izlemek, analiz etmek ve anlamak, sistemlerin sağlıklı bir şekilde işletilmesini sağlar. Gözlemlenebilirlik, sorun tespiti, hata ayıklama, performans analizi, kapasite planlaması, güvenlik ve uyumluluk gibi birçok alanda avantajlar sağlar. Bu nedenle, geliştirme ve işletme süreçlerinde gözlemlenebilirlik ilkelerini ve tekniklerini benimsemek, sistemlerin başarılı bir şekilde yönetilmesini sağlar.

Application Performance Management (Uygulama Performans Yönetimi): Uygulamalarınızı Verimli Bir Şekilde İzleme ve Optimizasyon

Günümüzde işletmeler, rekabetçi bir avantaj sağlamak için teknolojiye büyük ölçüde bağımlıdır. Yazılım uygulamaları, müşterilere hizmet sunmanın, iş süreçlerini otomatikleştirmenin ve verimliliği artırmanın temel araçlarıdır. Ancak, bu uygulamaların performansı, kullanıcı deneyimi, iş süreçleri ve sonuçları üzerinde doğrudan bir etkiye sahiptir. İşte burada "Uygulama Performans Yönetimi" (Application Performance Management - APM) kavramı devreye girer. APM'nin ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve uygulama performansını yönetmek için kullanılan temel stratejileri ve araçları inceleyeceğiz.

APM Nedir?

Uygulama Performans Yönetimi (APM), bir uygulamanın performansını izleme, analiz etme, sorunları tespit etme ve iyileştirme süreçlerini içeren bir disiplindir. APM, bir uygulamanın kullanıcı deneyimi, hızı, ölçeklenebilirliği, güvenilirliği ve iş süreçlerine olan etkisini anlamak için bir dizi yöntem, teknik ve araç kullanır. APM, uygulama geliştiricileri, işletmeler ve kullanıcılar için değerli bilgiler sağlar ve uygulamanın en iyi performansı sunmasına yardımcı olur.

APM'nin Önemi

APM'nin önemi, birçok farklı açıdan ortaya çıkar. İşte APM'nin sağladığı avantajların bazıları:

1. Kullanıcı Deneyimi ve Müşteri Memnuniyeti

APM, bir uygulamanın performansını izleyerek kullanıcı deneyimini değerlendirir. Hızlı yanıtlar, düşük gecikmeler ve hatasız çalışma gibi faktörler, kullanıcıların memnuniyetini artırır. İyi bir kullanıcı deneyimi, müşteri bağlılığını ve marka itibarını artırır.

2. Sorun Tespiti ve Hata Ayıklama

APM, uygulama hatalarını ve performans sorunlarını tespit etmek için önemli bir rol oynar. Sistemdeki aksaklıkları izleyen ve kaydeden APM araçları, sorunların kaynağını belirlemek için kullanılır. Bu da hızlı hata ayıklama ve sorun giderme süreçlerini mümkün kılar.

3. Performans Analizi ve İyileştirme

APM, uygulamanın performansını analiz etmek ve iyileştirme fırsatlarını belirlemek için kullanılır. APM araçları, uygulamanın çeşitli bileşenlerini (veritabanları, ağ, sunucular vb.) izler ve performansla ilgili verileri toplar. Bu veriler, darboğazları, kaynak kullanımını, optimizasyon gerektiren alanları ve performans iyileştirmelerini belirlemek için kullanılabilir.

4. Ölçeklenebilirlik ve Kapasite Planlaması

APM, uygulamanın ölçeklenebilirliğini ve kapasite gereksinimlerini değerlendirmek için kullanılır. APM araçları, uygulamanın yoğun kullanım dönemlerinde nasıl performans gösterdiğini ve sınırlarının nerede olduğunu gösterir. Bu bilgiler, kaynak tahsisini optimize etmek ve gelecekteki ölçeklendirme gereksinimlerini belirlemek için kullanılabilir.

5. İş Sürekliliği ve Güvenilirlik

APM, uygulama hatalarını ve performans sorunlarını tespit ederek iş sürekliliğini ve güvenilirliği artırır. APM araçları, hataları otomatik olarak izleyebilir, bildirebilir ve hatta bazı durumlarda otomatik olarak iyileştirme önlemleri alabilir. Bu, sistem kesintilerini ve hizmet kesintilerini önlemeye yardımcı olur.

APM Stratejileri ve Araçları

APM stratejileri ve araçları, uygulama performansını yönetmek ve iyileştirmek için çeşitli yöntemler sunar. İşte bazı yaygın APM stratejileri ve araçları:

- İzleme ve Ölçümleme: Uygulamanın performansını izlemek için izleme araçları kullanılır. Bu araçlar, CPU kullanımı, bellek kullanımı, ağ trafiği, yanıt süreleri ve diğer performans metriklerini izler.

- Hata İzleme: Uygulamadaki hataları izlemek için hata izleme araçları kullanılır. Bu araçlar, uygulama kaynaklı hataları ve istisnaları tespit eder ve kaydeder.

- Ağ İzleme: Ağ performansını izlemek için ağ izleme araçları kullanılır. Bu araçlar, ağ trafiği, bağlantı hızları, paket kaybı oranları ve diğer ağ metriklerini izler.

- Log İzleme: Uygulamanın loglarını izlemek için log izleme araçları kullanılır. Bu araçlar, uygulama loglarını toplar, analiz eder ve hataları ve sorunları tespit etmeye yardımcı olur.

- Sentilizasyon: Uygulama performansının izlenmesi ve analiz edilmesi için sentilizasyon araçları kullanılır. Bu araçlar, uygulama bileşenlerinin davranışını ve performansını analiz eder ve sorunları tespit etmek için kullanılır.

- APM Platformları: Kapsamlı APM çözümleri sunan APM platformları, uygulama performansının izlenmesi, analizi, raporlanması ve iyileştirilmesi için tümleşik bir yaklaşım sağlar. Bu platformlar genellikle izleme, hata izleme, analitik, otomatik iyileştirme ve raporlama gibi özelliklere sahiptir.

Uygulama Performans Yönetimi (APM), modern işletmelerin başarısı için kritik bir unsurdur. Uygulamaların hızlı, güvenilir ve verimli bir şekilde çalışması, kullanıcı deneyimini artırır, iş süreçlerini optimize eder ve rekabet avantajı sağlar. APM, uygulama performansını izleme, analiz etme, sorunları tespit etme ve iyileştirme süreçlerini içeren bir disiplindir. İyi bir APM stratejisi ve uygun araçlarla, işletmeler uygulamalarını en üst düzeyde performansla çalıştırabilir ve kullanıcı beklentilerini karşılayabilir.

Application Performance Management (APM) ve Observability, uygulama performansını izleme ve yönetme konusunda farklı yaklaşımları temsil eder. İşte APM ve Observability arasındaki temel farklar:

1. Kapsam: APM, uygulamanın performansını ölçmek, analiz etmek ve iyileştirmek için genellikle önceden tanımlanmış metrikler ve yöntemler kullanır. APM, spesifik performans hedeflerini izler ve genellikle yazılım geliştirme ve operasyon ekipleri arasında kullanılır. Observability ise daha geniş bir kapsama sahiptir ve sistemdeki tüm bileşenlerin, etkileşimlerin ve davranışların anlaşılmasını hedefler. Observability, sistemin içsel durumu ve karmaşıklığı hakkında geniş bir görünürlük sağlar.

2. Veri Toplama ve Analiz: APM, genellikle önceden tanımlanmış metrikleri ve verileri toplar ve analiz eder. Örneğin, CPU kullanımı, bellek kullanımı, yanıt süreleri gibi belirli performans metriklerini takip eder. Observability ise genellikle dağıtık izleme, loglar ve olaylar gibi daha kapsamlı veri kaynaklarına dayanır. Observability, geniş veri kümesini analiz ederek, beklenmeyen davranışları, hataları ve sistemdeki etkileşimleri tespit etmek için daha esnek bir yaklaşım sunar.

3. Sorun Tespiti ve Hata Ayıklama: APM, genellikle belirli performans sorunlarını tespit etmek ve hata ayıklama süreçlerini hızlandırmak için kullanılır. Önceden belirlenmiş metriklere dayanarak sorunların kaynağını belirlemeye odaklanır. Observability ise sistemin genel durumunu ve davranışını anlamak için daha geniş bir görünürlük sağlar. Beklenmeyen hataların, anormalliklerin ve etkileşimlerin tespit edilmesine odaklanır.

4. Kullanıcı Deneyimi: APM, kullanıcı deneyimini izlemek ve değerlendirmek için önceden belirlenmiş performans metriklerini kullanır. APM'nin odak noktası genellikle uygulamanın performansı ve kullanıcıya sunulan hizmetlerdir. Observability ise kullanıcı deneyimini daha geniş bir sistem perspektifiyle ele alır. Tüm bileşenlerin etkileşimleri ve davranışları gözlemlenerek, kullanıcı deneyimini etkileyen faktörlerin daha iyi anlaşılmasını sağlar.

Özetlemek gerekirse, APM, belirli performans metriklerini izlemeye ve analiz etmeye odaklanırken, Observability daha geniş bir sistem görünürlüğüne ve karmaşıklığın anlaşılmasına odaklanır. Observability, daha esnek bir veri toplama ve analiz yaklaşımı sunar ve beklenmeyen hataları ve etkileşimleri tespit etmeye yardımcı olur. APM ve Observability, uygulama performansını yönetmek için birlikte kullanılabilecek farklı araçlar ve yaklaşımlardır.

Tracing: Uygulama İzleme ve Hata Ayıklama için Güçlü Bir Araç

Yazılım uygulamaları giderek karmaşık hale geliyor ve bu karmaşıklık, hata ayıklama ve performans sorunlarını tespit etmeyi zorlaştırıyor. İşte bu noktada "tracing" devreye girer. Tracing, uygulamanın iç işleyişini adım adım izlemeyi ve hata ayıklama süreçlerini kolaylaştırmayı amaçlayan bir araçtır. Bu makalede, tracing'in ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve bazı örnek uygulamalarını inceleyeceğiz.

Tracing Nedir?

Tracing, bir uygulamanın farklı bileşenleri arasındaki etkileşimleri kaydetmek ve izlemek için kullanılan bir tekniktir. Bir uygulama içerisinde gerçekleşen olaylar, işlemler ve çağrılar, adım adım izlenir ve kaydedilir. Bu sayede, uygulamanın iç işleyişi, farklı bileşenler arasındaki etkileşimler ve çağrı yolları detaylı bir şekilde görülebilir. Tracing, hata ayıklama, performans analizi, sistem optimizasyonu ve güvenlik denetimleri gibi alanlarda kullanılır.

Tracing Nasıl Çalışır?

Tracing, genellikle uygulama içerisine yerleştirilen bir yazılım kütüphanesi veya ajan aracılığıyla gerçekleştirilir. Bu kütüphane veya ajan, uygulamanın farklı bileşenlerindeki olayları ve çağrıları izler ve bu bilgileri bir izleme sistemi veya merkezi bir veritabanına kaydeder. Tracing'in çalışma prensibi genellikle aşağıdaki adımları içerir:

1. İzleme İşaretçilerinin Yerleştirilmesi: Tracing için izlenmesi gereken noktalar, uygulama içerisinde belirlenir ve ilgili izleme işaretçileri yerleştirilir. Örneğin, HTTP çağrıları, veritabanı sorguları veya dış hizmetlere yapılan çağrılar izlenebilir.

2. İzleme Verilerinin Toplanması: Uygulama çalışırken, izleme işaretçileri tarafından yakalanan veriler toplanır. Bu veriler, işlem adımları, çağrılar, süreler, hatalar ve diğer ilgili bilgileri içerir.

3. Verilerin İşlenmesi ve Depolanması: Toplanan izleme verileri, bir izleme sistemi veya veritabanına aktarılır. Bu veriler, genellikle bir izleme platformu veya analiz aracı aracılığıyla işlenir, filtrelenir ve depolanır.

4. Analiz ve Hata Ayıklama: Depolanan izleme verileri, analiz araçları kullanılarak incelenir ve hata ayıklama süreçlerini destekler. Çağrı yolları, performans sorunları, hata noktaları ve optimizasyon fırsatları tespit edilir.

Tracing'in Örnek Uygulamaları

1. Dağıtık Sistemlerde Hata Ayıklama

Tracing, dağıtık sistemlerde hata ayıklama süreçlerini kolaylaştırır. Bir mikro servis mimarisine sahip bir uygulamada, farklı servisler arasındaki çağrılar ve etkileşimler karmaşık hale gelebilir. Tracing, bu çağrı yollarını izleyerek hata noktalarını belirlemeyi ve sorunları hızlı bir şekilde teşhis etmeyi sağlar.

2. Performans Analizi ve Optimizasyon

Tracing, uygulamanın performansını analiz etmek ve optimizasyon fırsatlarını belirlemek için kullanılır. İzleme verileri, çağrı süreleri, işlem adımları ve kaynak kullanımı gibi performans metriklerini içerir. Bu veriler analiz edilerek darboğazlar tespit edilebilir, yavaş çalışan işlemler belirlenebilir ve performans iyileştirmeleri yapılabilir.

3. Güvenlik Denetimleri

Tracing, güvenlik denetimlerinde de kullanılabilir. Örneğin, yetkilendirilmemiş erişim girişimlerini veya veri sızıntılarını izlemek için izleme işaretçileri yerleştirilebilir. Tracing, güvenlik olaylarını izleme ve inceleme süreçlerini kolaylaştırır.

Tracing, uygulamaların iç işleyişini adım adım izlemek ve hata ayıklama süreçlerini kolaylaştırmak için güçlü bir araçtır. Örnek uygulamaları incelendiğinde, tracing'in hata ayıklama, performans analizi ve güvenlik denetimleri gibi alanlarda büyük faydalar sağladığı görülmektedir. Gelişmiş izleme sistemleri ve analiz araçlarıyla birleştirildiğinde, tracing uygulamaların daha güvenilir, performanslı ve hata toleranslı olmasını sağlar.

Logging: Uygulama İzleme ve Hata Ayıklama için Güçlü Bir Araç

Yazılım uygulamaları, hata ayıklama, performans izleme ve sorun giderme süreçlerinde önemli bir rol oynar. Logging, bu süreçleri kolaylaştırmak ve uygulamanın durumunu ve davranışını anlamak için kullanılan etkili bir araçtır. Bu makalede, logging'in ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve bazı örnek uygulamalarını inceleyeceğiz.

Logging Nedir?

Logging, uygulamanın çalışması sırasında oluşan olayları, bilgileri ve hataları kaydetmek için kullanılan bir tekniktir. Uygulama içerisindeki önemli noktalarda log kayıtları oluşturulur ve bu kayıtlar, uygulama durumunu anlamak, hataları tespit etmek ve performans sorunlarını izlemek için kullanılır. Log kayıtları, genellikle bir log dosyasında veya merkezi bir log yönetim sistemine yazılır.

Logging Nasıl Çalışır?

Logging, genellikle bir loglama kütüphanesi veya loglama çerçevesi kullanılarak uygulanır. Bu kütüphaneler, uygulama içerisinde belirli noktalarda log mesajları oluşturmayı sağlar. Log mesajları, olayın türü, seviyesi, zaman damgası ve ilgili bilgiler gibi önemli detayları içerir. Logging'in çalışma prensibi genellikle aşağıdaki adımları içerir:

1. Loglama Kütüphanesinin Entegrasyonu: Uygulamaya uygun bir loglama kütüphanesi seçilir ve uygulama içerisine entegre edilir. Bu kütüphane, log mesajlarını oluşturmak ve kaydetmek için gereken fonksiyonları sağlar.

2. Log Mesajlarının Oluşturulması: Uygulama içerisinde belirlenmiş noktalarda, önemli olaylar, hatalar veya bilgilendirici mesajlar için log mesajları oluşturulur. Bu mesajlar, olayın detaylarını, düzeyini (örneğin, hata, uyarı, bilgi), zaman damgasını ve diğer ilgili bilgileri içerir.

3. Log Kayıtlarının Kaydedilmesi: Oluşturulan log mesajları, belirli bir log dosyasına veya merkezi bir log yönetim sistemine kaydedilir. Log kayıtları, uygulamanın durumunu ve davranışını izlemek için kullanılabilir.

4. Logların Analizi ve Hata Ayıklama: Kaydedilen log kayıtları, analiz araçları veya log yönetim sistemleri kullanılarak incelenir. Bu analiz süreci, hata ayıklama, performans izleme ve sistem optimizasyonu gibi amaçlarla kullanılabilir. Log kayıtları, beklenmeyen hataları tespit etmek, performans sorunlarını belirlemek veya kullanıcı davranışını anlamak için değerli bilgiler sağlar.

Logging'in Örnek Uygulamaları

1. Hata Ayıklama

Logging, hata ayıklama süreçlerinde önemli bir rol oynar. Hata durumlarında, uygulama içerisinde oluşturulan log kayıtları, hatanın nedenini belirlemek için kullanılabilir. Log mesajları, hata oluştuğunda ilgili bilgileri içerir ve hata ayıklama sürecini hızlandırır.

2. Performans İzleme ve Optimizasyon

Logging, uygulamanın performansını izlemek ve optimizasyon fırsatlarını belirlemek için kullanılır. Log kayıtları, çağrı süreleri, işlem adımları ve kaynak kullanımı gibi performans metriklerini içerir. Bu metriklerin analizi, darboğazları tespit etmek, yavaş çalışan işlemleri belirlemek ve performans iyileştirmeleri yapmak için kullanılabilir.

3. Güvenlik Denetimleri

Logging, güvenlik denetimlerinde de kullanılır. Örneğin, yetkilendirilmemiş erişim girişimleri veya hatalı giriş denemeleri gibi güvenlik olayları log kayıtlarında görünebilir. Log mesajları, güvenlik olaylarını izlemek, incelemek ve yanıtlamak için kullanılabilir.

Logging, uygulama izleme, hata ayıklama ve performans analizi gibi süreçleri kolaylaştıran güçlü bir araçtır. Bu makalede, logging'in ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve örnek uygulamalarını inceledik. Log kayıtları, uygulamanın durumunu anlamak, hataları tespit etmek ve performans sorunlarını izlemek için önemli bir bilgi kaynağıdır. Logging'i doğru bir şekilde kullanmak, uygulamanın güvenilirliğini artırır ve hata ayıklama süreçlerini hızlandırır.

Metric: Uygulama Performansını Ölçme ve İzleme

Yazılım uygulamalarının performansını anlamak, izlemek ve optimize etmek, başarılı bir uygulama geliştirme sürecinin önemli bir parçasıdır. Bu noktada "metric"ler devreye girer. Metric'ler, uygulamanın performansını ölçmek, izlemek ve analiz etmek için kullanılan ölçülebilir verilerdir. Bu makalede, metric'lerin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve bazı örnek uygulamalarını inceleyeceğiz.

Metric Nedir?

Metric, uygulamanın performansını değerlendirmek için kullanılan ölçülebilir bir değerdir. Metric'ler, uygulamanın belirli özelliklerini veya durumunu temsil eder ve genellikle sayısal veya yüzdesel bir değerle ifade edilir. Uygulama performansının izlenmesi ve analiz edilmesi için kullanılan metric'ler, genellikle bir izleme sistemine kaydedilir ve görselleştirme veya analiz araçlarıyla incelenir.

Metric Nasıl Çalışır?

Metric'ler, uygulama içerisinde belirli noktalarda toplanan verilerle oluşturulur. Bu veriler, uygulama tarafından kaydedilen metrik değerlerine dayanır. Metric'lerin çalışma prensibi genellikle aşağıdaki adımları içerir:

1. Metrik Değerlerin Belirlenmesi: Uygulama performansını ölçmek için izlenmesi gereken kritik özellikler ve durumlar belirlenir. Örneğin, yanıt süresi, hata oranı, kullanıcı sayısı gibi metrik değerler olabilir.

2. Metrik Verilerinin Toplanması: Uygulama içerisinde, belirlenmiş metrik değerleri ölçmek için uygun kod veya araçlar kullanılır. Bu metrik verileri, belirli zaman aralıklarında veya olaylar gerçekleştiğinde toplanır.

3. Verilerin Kaydedilmesi ve İşlenmesi: Toplanan metrik veriler, bir izleme sistemi veya veritabanına kaydedilir. Bu veriler, genellikle bir zaman serisi olarak saklanır ve analiz araçlarına veya görselleştirme araçlarına aktarılır.

4. Analiz ve İzleme: Kaydedilen metrik verileri, analiz araçları veya izleme sistemleri kullanılarak incelenir. Bu analiz süreci, uygulamanın performans eğilimlerini, darboğazları veya sorunlu alanları belirlemek için kullanılır.

Metric'in Örnek Uygulamaları

1. İşlem Süresi ve Yanıt Süresinin İzlenmesi

Metric'ler, uygulamanın işlem süresini veya yanıt süresini izlemek için kullanılabilir. Bu metrik değerler, uygulamanın performansını ve kullanıcı deneyimini değerlendirmek için önemlidir. İşlem süresi veya yanıt süresi metrikleri, uygulamanın hızını ve tepki verme süresini analiz etmek için kullanılabilir.

2. Hata Oranının İzlenmesi

Metric'ler, uygulamanın hata oranını izlemek için kullanılabilir. Hata oranı, uygulamanın karşılaştığı hataların sayısını veya yüzdesini temsil eder. Bu metrik değer, uygulamanın istikrarını değerlendirmek ve hata eğilimlerini belirlemek için kullanılabilir.

3. Kullanıcı Sayısının İzlenmesi

Metric'ler, uygulamanın aynı anda kaç kullanıcıyı desteklediğini izlemek için kullanılabilir. Bu metrik değer, uygulamanın ölçeklenebilirliğini ve kullanıcı trafiğini analiz etmek için önemlidir. Kullanıcı sayısı metrikleri, uygulamanın taleplere nasıl yanıt verdiğini anlamak için kullanılabilir.

Metric'ler, uygulama performansının ölçülmesi, izlenmesi ve analiz edilmesi için güçlü bir araçtır. Bu makalede, metric'lerin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve örnek uygulamalarını inceledik. Metric'ler, uygulamanın kritik özelliklerini temsil eden ölçülebilir verilerdir ve performans analizi, sorun giderme ve optimizasyon süreçlerinde önemli bir rol oynar. Doğru metrik değerlerin seçilmesi ve etkili izleme sistemleriyle birleştirilmesi, uygulamanın performansını artırabilir ve kullanıcı deneyimini iyileştirebilir.

OpenTelemetry: Dağıtık Sistemlerde Gözlem Verilerinin Standartlaştırılması ve Toplanması

Günümüzde, karmaşık ve dağıtık sistemlerin geliştirilmesi ve yönetilmesi giderek yaygınlaşmaktadır. Bu sistemlerin performansını anlamak, hataları izlemek ve sorunları tespit etmek, başarılı bir uygulama geliştirme sürecinin önemli bir parçasıdır. Bu noktada OpenTelemetry devreye girer. OpenTelemetry, dağıtık sistemlerde gözlem verilerinin toplanması, izlenmesi ve analiz edilmesi için kullanılan bir standart ve araç setidir. Bu makalede, OpenTelemetry'nin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve kullanım alanlarını inceleyeceğiz.

OpenTelemetry Nedir?

OpenTelemetry, modern bulut ve mikrohizmet tabanlı uygulamalarda çeşitli kaynaklardan gelen gözlem verilerinin toplanması ve birleştirilmesini sağlayan bir özelliklerden oluşan bir standart ve araç setidir. OpenTelemetry, uygulama performansı, hata izleme, günlükleme ve diğer gözlem verilerini içeren verilerin toplanması ve analizi için kullanılır. Aynı zamanda OpenTelemetry, birden fazla dilde kullanılabilen istemci kütüphaneleri ve arka uç veri toplama ve depolama sistemleri için entegrasyonlar sunar.

OpenTelemetry Nasıl Çalışır?

OpenTelemetry, dağıtık sistemlerde gözlem verilerinin toplanması ve birleştirilmesi için bir dizi bileşen kullanır. Bu bileşenler şunları içerir:

1. Telemetri Veri Toplama: OpenTelemetry, çeşitli kaynaklardan gelen gözlem verilerini toplar. Bu kaynaklar arasında uygulama kodu, çerçeveler, kütüphaneler ve diğer bileşenler bulunur. Telemetri veri toplama, metrikler, izleme ve günlük verilerini içerir.

2. Telemetri Veri Birleştirme: Toplanan telemetri verileri, standart bir veri modeline uygun olarak birleştirilir. Bu, verilerin aynı formatta ve yapıda olmasını sağlar, böylece farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirmek ve analiz etmek daha kolay hale gelir.

3. Telemetri Veri Taşıma: Birleştirilen telemetri verileri, farklı protokoller ve formatlar aracılığıyla taşınır. Bu, farklı sistemler arasında veri alışverişi ve entegrasyonu sağlar. OpenTelemetry, standart protokoller ve formatlar kullanarak veri taşıma sürecini kolaylaştırır.

4. Telemetri Veri Depolama ve Analiz: Taşınan telemetri verileri, bir izleme sistemi veya veritabanına kaydedilir. Bu veriler, analiz araçları veya görselleştirme araçları kullanılarak incelenir. Bu aşamada, uygulama performansının izlenmesi, hata ayıklama ve sistem optimizasyonu için gerekli bilgiler elde edilir.

OpenTelemetry'nin Kullanım Alanları

OpenTelemetry, dağıtık sistemlerin gözlemlemesinde birçok kullanım alanı sunar. İşte bazı örnekler:

1. Performans İzleme ve Optimizasyon: OpenTelemetry, uygulama performansının izlenmesi ve analizi için kullanılır. Metrikler, izleme verileri ve günlükler aracılığıyla uygulamanın performans eğilimleri belirlenebilir ve darboğazlar tespit edilebilir. Bu bilgiler, performans optimizasyonu için değerli bir kaynak sağlar.

2. Hata İzleme ve Ayıklama: OpenTelemetry, hata izleme ve ayıklama için kullanılır. Hataların izlenmesi, hata oranlarının belirlenmesi ve hata kaynaklarının tespit edilmesi sağlanır. Bu, hata ayıklama sürecini kolaylaştırır ve uygulamanın istikrarını artırır.

3. Güvenlik İzleme: OpenTelemetry, güvenlikle ilgili verilerin izlenmesi ve analizi için kullanılabilir. Güvenlik olayları, kimlik doğrulama ve yetkilendirme kontrolleri, ayrıcalık ihlalleri gibi verileri izleyebilir ve analiz edebilir. Bu, güvenlik açıklarının tespit edilmesi ve sistemlerin güvenliğinin sağlanmasına yardımcı olur.

OpenTelemetry, modern bulut ve mikrohizmet tabanlı uygulamalarda gözlem verilerinin toplanması, izlenmesi ve analiz edilmesi için güçlü bir araç ve standartlar setidir. Dağıtık sistemlerin performansının anlaşılması, hataların izlenmesi ve sorunların tespit edilmesi OpenTelemetry kullanılarak kolaylaşır. OpenTelemetry, uygulama performansını artırmak, hata ayıklama sürecini geliştirmek ve sistem optimizasyonunu sağlamak için geliştiricilere ve sistem yöneticilerine güçlü bir araç sunar. Ayrıca, OpenTelemetry'nin açık kaynak olması ve geniş bir topluluğa sahip olması, sürekli olarak geliştirilmekte ve yeni entegrasyonlar ve özellikler eklenmektedir.

SigNoz Nedir?

Signoz, dağıtık sistemlerin izlenmesi ve sorunlarının tespiti için kullanılan bir gözlem ve hata izleme platformudur. Signoz, modern bulut ve mikrohizmet tabanlı uygulamaların performansını ve sağlığını analiz etmek için geliştirilmiştir.

Signoz, çeşitli kaynaklardan gelen verileri toplayarak, uygulamaların performansını ve hata durumlarını takip etmeyi sağlar. Bu veriler, izleme araçlarından, günlük dosyalarından ve diğer kaynaklardan gelir. Signoz, toplanan verileri analiz eder ve gerçek zamanlı olarak performans sorunlarını ve hataları tespit etmeye yardımcı olur.

Signoz'un özellikleri arasında aşağıdakiler bulunur:

1. Dağıtık İzleme: Signoz, birden fazla servis arasında yayılan işlemleri izler ve bu işlemlerin performansını değerlendirir. Bu, uygulama işlemlerinin ne kadar sürede tamamlandığını, hangi bileşenlerin performans sorunlarına neden olduğunu ve darboğazları belirlemeyi sağlar.

2. Günlük İzleme: Signoz, günlük dosyalarından gelen verileri toplar ve analiz eder. Bu, uygulama günlüklerindeki hataları, istisnaları ve diğer önemli olayları izlemenizi sağlar. Böylece, uygulamanızdaki sorunları daha hızlı tespit edebilirsiniz.

3. Anormallik Algılama: Signoz, normal işlemlerden sapmaları tespit edebilir ve anormallikleri belirtebilir. Bu sayede, potansiyel sorunları erken aşamada fark edebilir ve önlem alabilirsiniz.

4. Performans Optimizasyonu: Signoz, uygulamanızın performansını değerlendirerek, iyileştirme alanlarını belirlemenize yardımcı olur. İşlem süreleri, veritabanı sorguları, ağ trafiği gibi performansı etkileyen faktörleri analiz eder ve iyileştirme önerileri sunar.

Signoz, açık kaynaklı bir proje olarak geliştirilmiştir ve kullanıcılarına esneklik sağlar. Birden fazla programlama dili ve teknoloji ile uyumlu çalışabilir. Ayrıca, Signoz kullanıcılarına kullanımı kolay bir arayüz sunar ve verileri görselleştirmek için grafikler ve raporlar sağlar.

Sonuç olarak, Signoz, dağıtık sistemlerin izlenmesi, hata izleme ve performans analizi için kullanılan bir gözlem platformudur. Veri toplama, analiz etme ve sorunları tespit etme yetenekleriyle uygulamalarınızı daha sağlıklı ve performanslı hale getirmenize yardımcı olur.

Signoz, Kubernetes ortamında kurulabilen bir gözlem ve hata izleme platformudur. İşte Signoz'un Kubernetes'e kurulumunu gerçekleştirmek için adımlar:

1) Kubernetes üzerinde default bir storage class yok ise aşağıda yaml ile yeni bir local storage oluşturuyoruz.

Aşağıdaki Yaml ile https://kubernetesmaster.local/#/create üzerinden oluşturabilirsiniz.

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: local-storage
  annotations:
    storageclass.kubernetes.io/is-default-class: "true"
provisioner: kubernetes.io/no-provisioner
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer
allowVolumeExpansion: true

Var ise veya;

Birim genişletmeyi destekleyen başka bir depolama sınıfınız yoksa, allowVolumeExpansion öğesini True olarak ayarlayarak varsayılan depolama sınıfı tanımına yama uygulayabilirsiniz (bu, PVC yeniden boyutlandırmayı etkinleştirir).

DEFAULT_STORAGE_CLASS=$(kubectl get storageclass -o=jsonpath='{.items[?(@.metadata.annotations.storageclass\.kubernetes\.io/is-default-class=="true")].metadata.name}')

kubectl patch storageclass "$DEFAULT_STORAGE_CLASS" -p '{"allowVolumeExpansion": true}'

2) Persistent Volumesleri oluşturuyoruz.

Aşağıdaki komutlarla gerekli klasörleri oluşturuyoruz. Kubernetes'in erişebilmesi için yetkileri verdik. Ben kolaylık olsun diye everyone olarak yetkilendirdim.

sudo mkdir /signoz_zookeeper
sudo chmod -R 777 /signoz_zookeeper
sudo mkdir /signoz_queryservice
sudo chmod -R 777 /signoz_queryservice
sudo mkdir /signoz_alertmanager
sudo chmod -R 777 /signoz_alertmanager
sudo mkdir /signoz_clickhouse
sudo chmod -R 777 /signoz_clickhouse

Persisten volume oluşturuyoruz.

Zookeeper YAML

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: clean-architecture-signoz-zookeeper-pv
spec:
  capacity:
    storage: 8Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  claimRef:
    name: data-clean-architecture-zookeeper-0
    namespace: observability
  storageClassName: local-storage
  local:
    path: /signoz_zookeeper
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
            - key: kubernetes.io/hostname
              operator: In
              values:
                - kubernetesmaster

Clickhouse YAML

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: clean-architecture-signoz-clickhouse-pv
spec:
  capacity:
    storage: 20Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  claimRef:
    name: data-volumeclaim-template-chi-clean-architecture-clickhouse-cluster-0-0-0
    namespace: observability
  storageClassName: local-storage
  local:
    path: /signoz_clickhouse
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
            - key: kubernetes.io/hostname
              operator: In
              values:
                - kubernetesmaster

QuerService YAML

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: clean-architecture-signoz-query-service-pv
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  claimRef:
    name: signoz-db-clean-architecture-signoz-query-service-0
    namespace: observability
  storageClassName: local-storage
  local:
    path: /signoz_queryservice
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
            - key: kubernetes.io/hostname
              operator: In
              values:
                - kubernetesmaster

AlertManager YAML

apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: clean-architecture-signoz-alertmanager-pv
spec:
  capacity:
    storage: 100Mi
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  claimRef:
    name: storage-clean-architecture-signoz-alertmanager-0
    namespace: observability
  storageClassName: local-storage
  local:
    path: /signoz_alertmanager
  nodeAffinity:
    required:
      nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
            - key: kubernetes.io/hostname
              operator: In
              values:
                - kubernetesmaster

3) Helm'i Kurun: Signoz'u kurmak için Helm paket yöneticisini kullanacağız. Helm'i Kubernetes küme ortamınızda yüklemek için resmi Helm belgelerini takip edin.

4) Aşağıdaki komutları çalıştırarak SigNoz'u Helm aracılığıyla kurun.

helm repo add signoz https://charts.signoz.io
kubectl create ns observability
helm --namespace observability install clean-architecture signoz/signoz

5) Sertifika ve Ingress yaml kullanarak SigNoz dashboard'ı dışarıdan erişebilir hale getiriyoruz.

Cert-Manager ile Sertifikaları oluşturuyoruz;

apiVersion: cert-manager.io/v1
kind: Certificate
metadata:
  name: signoz-dashboard-ca
  namespace: cert-manager
spec:
  isCA: true
  commonName: signoz-dashboard-ca
  secretName: signoz-dashboard-ca
  privateKey:
    algorithm: ECDSA
    size: 256
  dnsNames:
  - signozdashboard.local
  issuerRef:
    name: selfsigned-cluster-issuer
    kind: ClusterIssuer
    group: cert-manager.io
---
apiVersion: cert-manager.io/v1
kind: ClusterIssuer
metadata:
  name: signoz-dashboard-cluster-issuer  
spec:
  ca:
    secretName: signoz-dashboard-ca

Nginx Ingress yaml dosyasıyla dışarıya açıyoruz;

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: nginx
    nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-passthrough: "true"
    cert-manager.io/cluster-issuer: signoz-dashboard-cluster-issuer
  name: signoz-dashboard-ingress
  namespace: observability
spec:
  rules:
  - host: signozdashboard.local
    http:
      paths:
      - pathType: Prefix
        path: /
        backend:
          service:
            name: clean-architecture-signoz-frontend
            port:
              number: 3301
  tls:
  - hosts:
    - signozdashboard.local
    secretName: signoz-dashboard-tls

SigNoz kurulumu tamamlandığına göre artık host dosyasına;

192.168.1.101 signozdashboard.local

satırını ekleyip, http://signozdashboard.local üzerinden erişebilmeniz gerekiyor.

Sağlıcakla kalın.