Conclusão do workshop 🎁

Principais conclusões

2 min

Durante o workshop, vimos como o Splunk Observability Cloud em combinação com os sinais OpenTelemetry (métricas, traces e logs) pode ajudá-lo a reduzir o tempo médio de detecção (MTTD) e também reduzir o tempo médio de resolução (MTTR).

Compreendemos melhor a interface principal do usuário e seus componentes, as páginas Landing, Infrastructure, APM, Log Observer e Dashboard, além de termos dado uma rápida olhada na página Settings.
Dependendo do tempo, fizemos um exercício de Infraestrutura e analisamos as Métricas usadas nos Navegadores Kubernetes e vimos serviços relacionados encontrados em nosso cluster Kubernetes:

Entendemos o que os usuários estavam vivenciando e usamos o APM para investigar um tempo de carregamento particularmente longo e um erro, seguindo o trace pelo front-end, pelo back-end e até as entradas de log. Usamos ferramentas como o Dependency map do APM com Breakdown para descobrir o que estava causando o problema:

Usamos o Tag Spotlight no APM para entender o raio de impacto, detectar tendências e obter contexto sobre nossos problemas de desempenho e erros. Analisamos os spans no Trace waterfall do APM para ver como os serviços interagiam e encontrar erros:

Usamos o recurso Conteúdo relacionado para seguir o link entre nosso Trace diretamente para os Logs relacionados ao nosso Trace e usamos filtros para detalhar a causa exata do nosso problema.

No exercício final, criamos um painel de saúde para mantê-lo funcionando para nossos desenvolvedores e SREs em uma tela de TV: