Conclusão do workshop 🎁

Principais conclusões

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).

• Temos uma melhor compreensão da interface do usuário principal e seus componentes, as páginas Landing, Infrastructure, APM, RUM, Synthetics, Dashboard e 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:

• Entendeu o que os usuários estavam enfrentando e usou RUM e APM para solucionar problemas de carregamento de página particularmente longo, seguindo seu rastreamento no front e back-end e direto nas entradas de log. Usamos ferramentas como RUM Session replay e APM Dependency map com Breakdown para descobrir o que está causando nosso problema:

• Usamos Tag Spotlight, tanto em RUM quanto em APM, para entender o raio de explosão, detectar tendências e contexto para nossos problemas e erros de desempenho. Analisamos Span’s no Trace cascata 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.

• Em seguida, analisamos o Synthetics, que pode simular o tráfego web e móvel e usamos o Teste Sintético disponível, primeiro para confirmar nossa descoberta do RUM/AMP e do Log Observer, depois criamos um Detector para sermos alertados se o tempo de execução de um teste excedesse nosso SLA.

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