Telemetri, entegrasyonlar ve iş akışları ürün haline geldiğinde Datadog'un nasıl bir platforma dönüştüğünü ve bunu yığınınıza uygulayabileceğiniz pratik fikirleri keşfedin.
Bir gözlemlenebilirlik aracı, tipik olarak grafikler, loglar veya bir sorgu sonucu göstererek sistemle ilgili belirli soruları yanıtlamanıza yardımcı olur. Bir sorun olduğunda “kullandığınız” şeydir.
Bir gözlemlenebilirlik platformu ise daha geniştir: telemetri toplama yöntemlerini, ekiplerin bunu nasıl keşfettiğini ve olayların uçtan uca nasıl ele alındığını standartlaştırır. Bir kuruluşun birçok servis ve ekip boyunca her gün “çalıştırdığı” şey haline gelir.
Çoğu ekip panolarla başlar: CPU grafikleri, hata oranı grafikleri, belki birkaç log araması. Bu faydalıdır, ama asıl hedef daha güzel grafikler değil—daha hızlı tespit ve daha hızlı çözümdür.
Platforma geçiş, “Bunu grafikleyebilir miyiz?” sormak yerine şunları sormaya başladığınızda olur:
Bunlar sonuç odaklı sorulardır ve görselleştirmenin ötesinde şeyler gerektirir. Ortak veri standartları, tutarlı entegrasyonlar ve telemetriyi eyleme bağlayan iş akışları gerekir.
Datadog gibi platformlar gelişirken, “ürün yüzeyi” sadece panolar değildir. Üç iç içe geçen sütundur:
Tek bir pano tek bir ekibe yardımcı olabilir. Bir platform her servis eklendikçe, her entegrasyon eklendikçe ve her iş akışı standartlaştırıldıkça güçlenir. Zamanla bu, daha az kör nokta, daha az tekrarlanan araç ve daha kısa olay süreleri anlamına gelir—çünkü her iyileştirme tek seferlik değil, yeniden kullanılabilir olur.
Gözlemlenebilirlik “sorguladığımız bir araç” olmaktan “üzerine inşa ettiğimiz bir platform”a kaydığında, telemetri ham egzoz olmaktan çıkar ve ürün yüzeyi gibi davranmaya başlar. Ne yayınlamayı seçtiğiniz—ve bunu ne kadar tutarlı yaptığınız—ekiplerin ne görebileceğini, neyi otomatikleştirebileceğini ve neye güvenebileceğini belirler.
Çoğu ekip küçük bir sinyal seti etrafında standardize olur:
Tek tek her sinyal faydalıdır. Birlikte, panolarınızda, uyarılarda, olay zaman çizelgelerinde ve postmortem'lerde gördüğünüz tek bir arayüz olurlar.
Yaygın bir başarısızlık modu, “her şeyi” toplamak ama tutarsız adlandırma yapmaktır. Bir servis userId kullanırken, diğeri uid kullanıyorsa ve bir başkası hiç loglamıyorsa, veriyi güvenilir şekilde dilimleyemez, sinyalleri birleştiremez veya yeniden kullanılabilir monitörler oluşturamazsınız.
Ekipler, ingest hacmini ikiye katlamaktanse birkaç konvansiyonda—servis adları, ortam etiketleri, istek ID'leri ve standart bir özellik seti—uzlaşarak daha çok değer elde eder.
Yüksek-kardinalite alanlar birçok olası değere sahip özniteliklerdir (ör. user_id, order_id, session_id). Tek müşteriyle sınırlı hataları debug etmek için güçlüdürler, ama her yerde kullanılırsa maliyeti artırır ve sorguları yavaşlatır.
Platform yaklaşımı kasıtlıdır: yüksek-kardinaliteyi net araştırma değeri sağladığı yerde tutun ve küresel agregatlar için olduğunda kaçının.
Kazanç hızdır. Metrikler, loglar, trace'ler, event'ler ve profil'ler aynı bağlamı paylaştığında (service, version, region, request ID), mühendisler kanıtları birleştirmekle daha az, gerçek problemi çözmekle daha çok zaman harcar. Araçlar arasında atlamak ve tahmin etmek yerine, semptomdan kök nedene tek bir ipi takip edersiniz.
Çoğu ekip gözlemlenebilirliğe “veri sokarak” başlar. Bu gerekli ama strateji değildir. Bir telemetri stratejisi, onboarding'i hızlı tutar ve verinizi paylaşılan panoları, güvenilir uyarıları ve anlamlı SLO'ları besleyecek kadar tutarlı kılar.
Datadog genellikle telemetriyi birkaç pratik yolla alır:
Başlangıçta hız kazanır: ekipler agent kurar, birkaç entegrasyonu açar ve hemen değer görür. Risk, her ekibin kendi etiketlerini, servis adlarını ve log formatlarını icat etmesidir—bu da servisler arası görünümleri karmaşıklaştırır ve uyarıları güvenilmez kılar.
Basit bir kural: "hızlı başlangıca" izin verin, ama 30 gün içinde standartlaştırmayı zorunlu kılın. Bu ekiplerin ivme kazanmasını sağlar, kaosa kilitlenmeyi önler.
Büyük bir taksonomiye gerek yok. Her sinyalin (loglar, metrikler, trace'ler) taşıması gereken küçük bir setle başlayın:
service: kısa, stabil, küçük harf (ör. checkout-api)env: prod, staging, devteam: sahiplik takımı kimliği (ör. payments)version: deploy versiyonu veya git SHAHızlı bir getiri isteyenler için tier (frontend, backend, data) eklemek filtrelemeyi basitleştirir.
Maliyet sorunları genellikle çok cömert varsayılanlardan gelir:
Amaç daha az toplamak değil—doğru veriyi tutarlı şekilde toplamak, böylece kullanım ölçeklenirken sürpriz olmamasıdır.
Çoğu kişi gözlemlenebilirlik araçlarını “kurduğunuz bir şey” olarak düşünür. Gerçekte, iyi konnektörler bir kuruluşta bir entegrasyonla yayılır: bir entegrasyon bir seferde.
Bir entegrasyon sadece veri hattı değildir. Genellikle üç parça vardır:
Son kısım entegrasyonları dağıtıma çevirir. Araç sadece okursa, dashboard hedefidir. Aynı zamanda yazıyorsa, günlük işin parçası olur.
İyi entegrasyonlar kurulum süresini azaltır çünkü makul varsayılanlarla gelirler: önceden hazırlanmış panolar, önerilen monitörler, parsing kuralları ve ortak etiketler. Her ekip kendi "CPU panosunu" veya "Postgres uyarılarını" icat etmek yerine, en iyi uygulamalara uygun bir başlangıç noktası elde eder.
Ekipler yine özelleştirir—ama paylaşılan bir temel üzerinden özelleştirirler. Bu standardizasyon, araçları konsolide ederken önemlidir: entegrasyonlar yeni servislerin kopyalayabileceği tekrarlanabilir desenler oluşturur, bu da büyümeyi yönetilebilir kılar.
Seçenekleri değerlendirirken sorun: sinyali alabilir mi ve aksiyon alabilir mi? Örnekler: ticket açmak, olay kanallarını güncellemek veya bir trace bağlantısını PR veya deploy görünümüne eklemek. İki yönlü kurulumlar iş akışlarının “yerel” hissetmesini sağlar.
Küçük ve öngörülebilir başlayın:
Kuralı isterseniz: hemen olay yanıtını iyileştiren entegrasyonlara öncelik verin, sadece daha fazla grafik ekleyenlere değil.
Standart görünümler bir gözlemlenebilirlik platformunu günlük kullanılabilir hale getirir. Ekipler aynı zihinsel modele (bir “servis”in ne olduğu, “sağlıklı”nın ne olduğu ve ilk tıklanacak yer) sahip olduğunda, debug daha hızlı olur ve devralmalar daha temiz olur.
Küçük bir “altın sinyaller” seti seçin ve her biri için somut, yeniden kullanılabilir bir pano haritalayın. Çoğu servis için bu şunlardır:
Tutarlılık anahtardır: servisler arasında işe yarayan tek bir pano düzeni, on tane özel panodan daha iyidir.
Hafif bir servis katalogu bile “birinin buna bakması gerekir”i “bu takım sahip” haline çevirir. Servisler sahipler, ortamlar ve bağımlılıklar ile etiketlendiğinde, platform şu soruları anında cevaplayabilir: Bu servise hangi monitörler uygulanır? Hangi panoları açmalıyım? Kim sayfalanır?
Bu netlik olay sırasında Slack ping-pong'unu azaltır ve yeni mühendislerin self-serve olmasına yardımcı olur.
Bunları isteğe bağlı ekstralar değil, standart varlıklar olarak düşünün:
Vanity panolar (karar arkasında mantık olmayan güzel grafikler), aceleyle oluşturulmuş tek seferlik uyarılar ve belgesiz sorgular (sadece bir kişi sihirli filtreyi anlıyor) platform gürültüsü yaratır. Bir sorgu önemliyse, kaydedin, adlandırın ve başkalarının bulabileceği bir servis görünümüne ekleyin.
Gözlemlenebilirlik, bir problemi çözme ile ilgili zamanı ve güvendiğiniz çözümü kısalttığında iş için “gerçek” olur. Bu, sinyalden eyleme ve eylemden öğrenmeye götüren tekrarlanabilir yollar—iş akışları—aracılığıyla olur.
Ölçeklenebilir bir iş akışı yalnızca birini sayfalamaktan daha fazlasıdır.
Bir uyarı odaklanmış bir triage döngüsü başlatmalıdır: etkiyi doğrula, etkilenen servisi belirle ve en alakalı bağlamı çek (son deploy'lar, bağımlılık sağlığı, hata sıçramaları, doygunluk sinyalleri). Ardından iletişim, teknik bir olayı koordine bir yanıta çevirir—olayın sahibi kim, kullanıcılar ne görüyor ve bir sonraki güncelleme ne zaman olacak.
Hafifletme, elinizin altında "güvenli hamleler" olmasını istediğiniz yerdir: feature flag'ler, trafik kaydırma, rollback, rate limit'ler veya bilinen bir geçici çözüm. Son olarak, öğrenme döngüyü kapatır: ne değişti, ne işe yaradı ve bir sonraki adımda ne otomatikleştirilmeli kısa bir inceleme ile.
Datadog gibi platformlar, olay kanalları, durum güncellemeleri, devir teslimler ve tutarlı zaman çizelgeleri desteklediğinde değer katar. ChatOps entegrasyonları uyarıları yapılandırılmış konuşmalara dönüştürebilir—olay oluşturma, roller atama ve kilit grafiklerle sorguları doğrudan thread'e gönderme gibi—böylece herkes aynı kanıtı görür.
Yararlı bir runbook kısa, kesin ve güvenlidir. Şunları içermelidir: hedef (servisi geri getirmek), net sahipler/on-call rotasyonları, adım adım kontroller, doğru panolara/monitörlere bağlantılar ve riski azaltan “güvenli eylemler” (rollback adımlarıyla). Eğer 03:00'te çalıştırılması güvenli değilse, tamamlanmamıştır.
Olaylar otomatik olarak deploy'lar, konfigürasyon değişiklikleri ve feature flag flip'leri ile korelasyonlandığında kök neden daha hızlı bulunur. "Ne değişti?" görünümünü ilk sınıf yapın ki triage kanıta dayansın, tahmine değil.
Bir SLO (Service Level Objective) belirli bir zaman penceresinde kullanıcı deneyimi hakkında basit bir vaatdir—ör. “30 gün içinde isteklerin %99.9'u başarılı olacak” veya “p95 sayfa yüklenmesi 2 saniyenin altında.”
Bu, panoların genellikle sistem sağlığını (CPU, bellek, kuyruk derinliği) göstermesinin ötesine geçer ve kullanıcı etkisini ölçmeye zorlar. Bir servis panoda yeşil görünebilir ama kullanıcıları etkiliyor olabilir (ör. bir bağımlılık zaman aşımına uğruyor veya hatalar belirli bir bölgede yoğunlaşıyor). SLO'lar ekibi kullanıcıların gerçekten hissettiği şeyi ölçmeye zorlar.
Bir hata bütçesi, SLO'nuzun izin verdiği başarısızlık miktarıdır. Eğer 30 gün içinde %99.9 başarı vaat ediyorsanız, o pencere için yaklaşık 43 dakika hata “hakkınız” var demektir.
Bu kararlar için pratik bir işletim sistemi yaratır:
Yayın toplantısında görüşlerin tartışılması yerine, herkesin görebildiği bir sayıyı tartışırsınız.
SLO uyarıları, burn rate (hata bütçesinin ne kadar hızlı tüketildiği) üzerine kurulu olduğunda en iyi sonucu verir, ham hata sayıları üzerine değil. Bu gürültüyü azaltır:
Birçok ekip iki pencere kullanır: hızlı burn (hızlıca sayfa) ve yavaş burn (ticket/bildirim).
Küçük başlayın—kullanacağınız iki ila dört SLO:
Bunlar stabil olduktan sonra genişletebilirsiniz—aksi halde sadece başka bir pano duvarı inşa etmiş olursunuz. Daha fazlası için SLO izleme temellerine bakın.
Uyarılama birçok gözlemlenebilirlik programının tıkandığı yerdir: veri var, panolar güzel görünüyor ama on-call deneyimi gürültülü ve güvenilmez oluyor. İnsanlar uyarıları görmezden gelmeyi öğrenirse, platform işinizi koruma yetisini kaybeder.
En yaygın nedenler şaşırtıcı derecede tutarlıdır:
Datadog terimleriyle, çoğaltılmış sinyaller genellikle farklı “yüzeylerden” (metrikler, loglar, trace'ler) oluşturulan monitörlerle görünür; hangi yüzeyin canonical sayfaya çıkacağına karar verilmemiştir.
Uyarılama ölçeklenmesi insanlara mantıklı gelen yönlendirme kurallarıyla başlar:
Faydalı bir varsayılan: semptomlara uyarı verin, her metrik değişimine değil. Kullanıcıların hissettiği şeylere (hata oranı, başarısız checkout'lar, süreklilik gösteren gecikme, SLO burn) sayfa çekin; girdi niteliğindeki metriklere (CPU, pod sayısı) sadece güvenilir şekilde etkiyi öngörüyorsa sayfa çekin.
Monitör hijyenini operasyonun parçası yapın: aylık monitör temizleme ve ayarlama. Hiç tetiklenmeyen monitörleri kaldırın, çok sık tetiklenen eşikleri ayarlayın ve çoğaltmaları birleştirin ki her olayın birincil bir sayfası olsun ve destekleyici bağlamlar ekleyin.
İyi yapıldığında uyarılama, insanların güvendiği bir iş akışı olur—arka planda bir gürültü kaynağı değil.
Gözlemlenebilirliği “platform” olarak adlandırmak sadece loglar, metrikler, trace'ler ve birçok entegrasyonun aynı yerde olması demek değildir. Aynı zamanda yönetişim anlamına gelir: ekip sayısı, servisler, panolar ve uyarılar çoğaldıkça sistemi kullanılabilir kılan tutarlılık ve korumalar.
Yönetişim yoksa, Datadog (veya herhangi bir platform) gürültülü bir scrapboook'a dönüşebilir—yüzlerce benzer ama hafifçe farklı pano, tutarsız etiketler, belirsiz sahiplik ve kimsenin güvenmediği uyarılar.
İyi yönetişim kimin neye karar verdiğini ve platform karıştığında kimin sorumlu olduğunu netleştirir:
Birkaç hafif kontrol uzun politika belgelerinden daha fazlasını yapar:
service, env, team, tier) ve opsiyonel etiketler için net kurallar. Mümkünse CI'de zorlayın.Kalitenin ölçeklenmesinin en hızlı yolu işe yarayanları paylaşmaktır:
Bunu kalıcı yapmak istiyorsanız, yönetilen yolu kolay yol yapın—daha az tıklama, daha hızlı kurulum ve daha net sahiplik.
Gözlemlenebilirlik bir platform gibi davrandığında platform ekonomilerine uyar: platformu benimseyen daha fazla ekip, daha fazla telemetri üretir ve bu da aracın daha yararlı olmasını sağlar.
Bu bir flywheel yaratır:
Ancak aynı döngü maliyeti de artırır. Daha fazla host, container, log, trace, synthetic ve özel metrik bütçenizden hızlıca fazla olabilir; kasıtlı yönetim gerekir.
Her şeyi kapatmak zorunda değilsiniz. Veriyi şekillendirmeyle başlayın:
Platformun geri dönüşünü gösteren küçük bir ölçü seti izleyin:
Bunu bir ürün incelemesi yapın, denetim değil. Platform sahiplerini, birkaç servis takımını ve finansı çağırın. Şunları gözden geçirin:
Amaç ortak sahiplik: maliyet, gözlemlenebilirliği durdurmak için değil, daha iyi enstrümantasyon kararlarına girdi olsun.
Gözlemlenebilirlik platforma dönüşüyorsa, “araç yığını” bir dizi nokta çözüm olmaktan çıkar ve paylaşılan altyapı gibi davranmaya başlar. Bu değişim, araç yaygınlaşmasını basit bir sıkıntı olmaktan çıkarır: enstrümantasyonun tekrarlanması, tutarsız tanımlar (hata nedir?) ve on-call yükünün artması—çünkü sinyaller loglar, metrikler, trace'ler ve olaylar arasında uyuşmaz.
Konsolidasyon otomatik olarak “her şey için tek satıcı” anlamına gelmez. Daha az kayıt sistemi, daha net sahiplik ve kesinti sırasında bakılması gereken daha az yer demektir.
Araç yaygınlaşması genellikle üç yerde gizli maliyet yaratır: UI'lar arasında zaman kaybı, bakım gereken kırılgan entegrasyonlar ve parçalanmış yönetişim (adlandırma, etiketleme, saklama, erişim). Daha konsolide bir platform yaklaşımı bağlam geçişini azaltır, servis görünümlerini standardize eder ve olay iş akışlarını tekrarlanabilir kılar.
Yığınınızı değerlendirirken (Datadog veya alternatifler dahil) bunları sorgulayın:
Gerçek trafik olan bir veya iki servis seçin. Tek bir başarı metriği tanımlayın—ör. “kök nedeni belirleme süresi 30 dakikadan 10 dakikaya düşsün” veya “gürültülü uyarıları %40 azalt”. Sadece ihtiyaç duyduğunuzu enstrümente edin ve iki hafta sonra sonuçları gözden geçirin.
İç öğrenmeyi bir yerde toplayın—pilot runbook, etiket kuralları ve panoları merkezi bir dokümanda (örneğin gözlemlenebilirlik temelleri) bağlayın.
Datadog'u bir kere "kurmazsınız". Küçük başlarsınız, standartları erken belirlersiniz, sonra işe yarayanı ölçeklersiniz.
Gün 0–30: Onboard (hızla değeri kanıtlayın)
1–2 kritik servis ve bir müşteri yolculuğu seçin. Logları, metrikleri ve trace'leri tutarlı şekilde enstrümente edin ve zaten kullandığınız entegrasyonları bağlayın (bulut, Kubernetes, CI/CD, on-call).
Gün 31–60: Standardize (tekrarlanabilir hale getirin)
Öğrendiklerinizi varsayılanlara dönüştürün: servis adlandırma, etiketleme, pano şablonları, monitör adlandırma ve sahiplik. Altın sinyaller görünümleri oluşturun (latency, trafik, hatalar, doygunluk) ve en önemli uç noktalar için minimal SLO seti tanımlayın.
Gün 61–90: Ölçeklendir (kaosa izin vermeden genişletin)
Aynı şablonları kullanarak ek takımları onboard edin. Yönetişimi (etiket kuralları, zorunlu meta veri, yeni monitörler için inceleme süreci) uygulamaya başlayın ve platform sağlıklı kalsın diye maliyet vs kullanım takibini başlatın.
Gözlemlenebilirliği platform olarak ele aldığınızda genellikle bunun etrafında küçük “yapıştırıcı” uygulamalar istersiniz: bir servis katalogu UI'si, runbook hub, olay zaman çizelgesi sayfası veya sahipleri → panolar → SLO'lar → playbook'ları bağlayan dahili bir portal.
Bunlar, genellikle chat üzerinden web uygulamaları üretebilen ve frontend'te React, backend'te Go + PostgreSQL gibi yaygın yığınları destekleyen Koder.ai gibi hafif araçlarla hızla prototiplenip dağıtılabilir. Ekipler bunu yönetişimi ve iş akışlarını kolaylaştıran operasyonel yüzeyleri hızlıca üretmek için kullanır, büyük bir ürün ekibini roadmap'ten çekmeden.
İki 45 dakikalık oturum düzenleyin: (1) “Burada nasıl sorgularız”—paylaşılan sorgu kalıpları ile (servise, env'e, bölgeye, versiyona göre) ve (2) “Sorun giderme playbook'u”—basit bir akış: etkiyi doğrula → deploy marker'ları kontrol et → servisi daralt → trace'leri incele → bağımlılık sağlığını doğrula → rollback/müdahale kararı.
Bir gözlemlenebilirlik aracı, bir problem sırasında başvurduğunuz şeydir (panolar, log araması, bir sorgu). Bir gözlemlenebilirlik platformu ise sürekli çalıştırdığınız şeydir: telemetriyi, entegrasyonları, erişimi, sahipliği, uyarıları ve olay iş akışlarını ekipler arasında standartlaştırır, böylece sonuçlar iyileşir (daha hızlı algılama ve çözüm).
Çünkü en büyük kazançlar görsellikten değil, sonuçlardan gelir:
Grafikler yardımcı olur, ancak MTTD/MTTR'yi tutarlı şekilde azaltmak için paylaşılan standartlar ve iş akışlarına ihtiyaç vardır.
Her sinyalin taşıması gereken zorunlu bir tabanla başlayın:
serviceenv (prod, staging, )Yüksek-kardinalite alanlar (user_id, order_id, session_id gibi) "sadece bir müşteride olan" hataları debug etmek için mükemmeldir, ancak her yerde kullanılırsa maliyeti artırır ve sorguları yavaşlatır.
Aşağıdaki şekilde kasıtlı kullanın:
Çoğu ekip şu sinyalleri standartlaştırır:
Pratik bir varsayılan:
Kontrol ihtiyaçlarınıza uygun yolu seçin ve ardından tüm yollar için aynı adlandırma/etiket kurallarını uygulayın.
İkisini de yapın:
Bu, her ekibin kendi şemasını icat etmesini önlerken benimsemeyi hızlandırır.
Entegrasyonlar sadece veri hattı değildir; genellikle üç parçadan oluşurlar:
Eğer araç sadece , dashboard hedefidir. Aynı zamanda , günlük işin parçası haline gelir.
Öncelikle şu tipleri sıraya koyun:
Kural olarak: hemen olay müdahalesini iyileştiren entegrasyonlara öncelik verin; sadece daha fazla grafik ekleyenlere değil.
Tutarlılık ve tekrar kullanılabilirlik üzerine kurun:
Görsellik için yapılan fanilik panolardan ve aceleyle yaratılan tek seferlik uyarılardan kaçının. Önemli bir sorgu varsa, kaydedin, adlandırın ve diğerlerinin bulabileceği bir servis görünümüne ekleyin.
Burn rate'e (hata bütçesini ne kadar hızlı tükettiğiniz) göre uyarı verin, her geçici spike için değil. Yaygın bir desen:
Her servis için küçük bir başlangıç seti (2–4 SLO) tutun ve ekipler gerçekten kullanmaya başladıktan sonra genişletin. Temel bilgiler için SLO izleme temellerine bakın.
devteamversion (deploy versiyonu veya git SHA)Hızlı bir ek fayda istiyorsanız, filtrelemeyi kolaylaştırması için tier (frontend, backend, data) ekleyin.
Anahtar, bu sinyallerin aynı bağlamı paylaşmasıdır (service/env/version/request ID) ki korelasyon hızlı olsun.