Какой у вас опыт поиска неисправностей в микросервисной архитектуре и какие навыки для этого используете?

Попробуйте невидимую нейросеть для прохождения собеседований.

Мы используем файлы cookie

Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта и предоставления вам персонализированного опыта. Правила использования файлов cookie можно найти в нашей политике конфиденциальности

Попробуйте невидимую нейросеть для прохождения собеседований.

Мы используем файлы cookie

Для поиска неисправностей в микросервисной архитектуре использую ряд подходов и инструментов:

Централизованное логирование: Сбор логов из всех сервисов в единой системе (например, Elasticsearch, Fluentd, Kibana - EFK-стек или Grafana Loki). Это позволяет быстро коррелировать события между сервисами.
Распределенная трассировка: Отслеживание жизненного цикла запроса через разные сервисы (например, Jaeger, Zipkin). Помогает выявить узкие места и ошибки в цепочке вызовов.
Системы мониторинга и оповещения: Настройка метрик производительности (CPU, RAM, сетевая активность, количество запросов, задержки) для каждого сервиса и общей инфраструктуры (Prometheus, Grafana, Zabbix). Оповещения по аномалиям.
Профилирование: Анализ потребления ресурсов и времени выполнения кода в отдельных сервисах для выявления "тяжелых" операций.
Культура постмортемов: Анализ инцидентов для выявления корневы

Для поиска неисправностей в микросервисной архитектуре использую ряд подходов и инструментов:

Централизованное логирование: Сбор логов из всех сервисов в единой системе (например, Elasticsearch, Fluentd, Kibana - EFK-стек или Grafana Loki). Это позволяет быстро коррелировать события между сервисами.
Распределенная трассировка: Отслеживание жизненного цикла запроса через разные сервисы (например, Jaeger, Zipkin). Помогает выявить узкие места и ошибки в цепочке вызовов.
Системы мониторинга и оповещения: Настройка метрик производительности (CPU, RAM, сетевая активность, количество запросов, задержки) для каждого сервиса и общей инфраструктуры (Prometheus, Grafana, Zabbix). Оповещения по аномалиям.
Профилирование: Анализ потребления ресурсов и времени выполнения кода в отдельных сервисах для выявления "тяжелых" операций.
Культура постмортемов: Анализ инцидентов для выявления корневы

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы получить доступ к полным ответам на все вопросы из банка вопросов.