سلسلة تعزيز قابلية مراقبة واجهات برمجة التطبيقات (API) (الجزء 2): تحليل السجلات (Log Analysis)

مقدمة

تشير قابلية مراقبة API إلى المراقبة الشاملة في الوقت الفعلي وتحليل حالة التشغيل والأداء والصحة. تشمل هذه القدرة ثلاثة مكونات رئيسية: مراقبة المقاييس، وتحليل السجلات، وتحليل التتبع. في الجزء السابق، تعمقنا في مراقبة المقاييس. في هذه المقالة، سنركز على كيفية تعزيز قابلية مراقبة API من منظور تحليل السجلات.

الجوانب الرئيسية لتحليل السجلات

خصائص سجلات API

قد تحتوي سجلات API على أنواع مختلفة من المعلومات، وهي ضرورية للمراقبة وحل المشكلات، بما في ذلك:

1. البيانات المهيكلة وغير المهيكلة

• البيانات المهيكلة: تتبع عادةً تنسيقًا ثابتًا وتشمل حقولًا مثل الطوابع الزمنية لاستدعاءات API، وطرق الطلب (GET، POST، إلخ)، ومسارات الطلب، ورموز الحالة، إلخ. تسهل هذه البيانات البحث والتحليل من خلال لغات الاستعلام مثل SQL.

• البيانات غير المهيكلة: قد تشمل محتوى محددًا داخل هيئات الطلب والاستجابة، غالبًا بتنسيق نصي أو JSON مع محتوى متغير. يتطلب تحليل البيانات غير المهيكلة عادةً معالجة النصوص، أو مطابقة التعبيرات العادية، أو تقنيات معالجة اللغة الطبيعية.

2. البيانات في الوقت الفعلي والبيانات التاريخية

• الوقت الفعلي: غالبًا ما تتطلب سجلات API تحليلًا في الوقت الفعلي للكشف عن الحالات الشاذة ومعالجتها بسرعة، مثل الطلبات الخاطئة المفرطة أو تدهور الأداء.

• البيانات التاريخية: يسمح تحليل البيانات التاريخية بفهم اتجاهات الأداء طويلة المدى لـ APIs، وتحديد المشكلات الدورية، أو إجراء تخطيط السعة.

3. بيانات الأخطاء والأداء

• بيانات الأخطاء: تشمل رموز الحالة غير الطبيعية، ورسائل الخطأ، أو تتبع المكدس، وهي ضرورية لتحديد وحل مشكلات API.

• بيانات الأداء: مثل وقت الاستجابة، والإنتاجية، إلخ، يمكن أن تساعد في تقييم أداء API، وتحديد الاختناقات، والتحسين.

طرق جمع سجلات API

1. جمع ملفات السجلات تلقائيًا: مسح ملفات السجلات وجمعها بانتظام، ونقلها إلى أنظمة التخزين والتحليل المركزية.

2. معالجة تدفقات السجلات في الوقت الفعلي: دفع السجلات في الوقت الفعلي إلى نقاط نهاية أو تدفقات محددة مثل Kafka، Flume، إلخ، للتحليل في الوقت الفعلي ومعالجة الحالات الشاذة.

3. أدوات جمع السجلات من طرف ثالث: الاستفادة من أدوات إدارة السجلات الناضجة مثل ELK Stack (Elasticsearch، Logstash، وKibana) أو Graylog، التي توفر وظائف مثل جمع السجلات، وتحليلها، وتخزينها، والبحث فيها، وتصورها.

عند جمع السجلات، يجب مراعاة أمان السجلات، والاستمرارية، والضغط، والأرشفة، إلخ، لضمان سلامة وأمان البيانات.

طرق تعزيز قابلية مراقبة API - تحليل السجلات

1. اختيار أدوات السجلات المناسبة

اختيار أدوات السجلات المناسبة هو خطوة حاسمة في تعزيز قابلية مراقبة API. فيما يلي بعض أدوات السجلات الشهيرة وخصائصها:

• ELK Stack (Elasticsearch، Logstash، Kibana)

  Elasticsearch: يوفر قدرات بحث وتحليل نصية قوية.

  Logstash: يستخدم لجمع البيانات، وتحليلها، وتحويلها.

  Kibana: يوفر واجهة مرئية تسهل على المستخدمين الاستعلام عن بيانات السجلات وتحليلها.

• Graylog: يدعم مصادر وتنسيقات سجلات متنوعة، ويوفر وظائف البحث والتحليل والتصور في الوقت الفعلي.

• Fluentd: أداة فعالة لجمع السجلات تدعم العديد من الإضافات للإدخال والإخراج، ويمكن دمجها بسهولة مع أنظمة أخرى.

تساعد هذه الأدوات في جمع، وتخزين، والبحث، وتحليل سجلات API، مما يتيح تحديد المشكلات بسرعة وتحسين الأداء.

2. تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا

غالبًا ما تحتوي بيانات السجلات على الكثير من المعلومات غير ذات الصلة والضوضاء، مما يتطلب تنظيفها ومعالجتها مسبقًا لتحسين كفاءة التحليل.

• تصفية المعلومات غير ذات الصلة: إزالة إدخالات السجلات التي لا تتعلق بقابلية مراقبة API، مثل سجلات النظام، معلومات التصحيح، إلخ.

• تنسيق البيانات وتوحيدها: تحويل بيانات السجلات إلى تنسيق وهيكل موحد، مما يسهل التحليل والاستعلامات اللاحقة.

• تصفية البيانات وتجميعها: تصفية بيانات السجلات وتجميعها حسب الحاجة لاستخراج المقاييس والميزات الرئيسية.

3. البحث في السجلات والاستعلام عنها

القدرة على البحث والاستعلام بكفاءة في السجلات هي مفتاح تحديد المشكلات بسرعة.

• البحث بالكلمات المفتاحية: دعم البحث في السجلات بناءً على الكلمات المفتاحية لتحديد إدخالات السجلات التي تحتوي على معلومات محددة بسرعة.

• تصفية النطاق الزمني: القدرة على تصفية بيانات السجلات بناءً على النطاقات الزمنية لتحليل المشكلات والاتجاهات في فترات محددة.

• استعلامات متعددة الشروط: دعم الاستعلامات التي تجمع بين شروط متعددة لمساعدة المستخدمين في تحديد المشكلات بدقة أكبر.

4. التعرف على أنماط السجلات والإحصاءات

من خلال التعرف على الأنماط وتحليل بيانات السجلات إحصائيًا، يمكن اكتشاف المشكلات المحتملة ونقاط التحسين.

• التعرف على الأنماط الشاذة: استخدام الخوارزميات وتقنيات التعلم الآلي لتحديد الأنماط الشاذة في السجلات، مثل رموز الأخطاء، وتتبع الاستثناءات، إلخ.

• تحليل الاختناقات في الأداء: تحليل المقاييس الرئيسية مثل وقت الاستجابة، والإنتاجية، إلخ، لتحديد الاختناقات في أداء API.

• إحصاءات حجم الوصول والتكرار: إحصاءات حول حجم الوصول إلى API وتكراره توفر رؤى حول استخدام API والحمل.

5. إدخال التعلم الآلي لتحليل السجلات

تعزز تقنيات التعلم الآلي دقة وكفاءة تحليل السجلات.

• الكشف عن الحالات الشاذة: استخدام خوارزميات التعلم الآلي للكشف عن الحالات الشاذة في بيانات السجلات، وتحديد المشكلات المحتملة وإرسال تنبيهات تلقائيًا.

• تحليل الأسباب الجذرية: تحليل بيانات السجلات باستخدام نماذج التعلم الآلي لاستنتاج الأسباب الجذرية للمشكلات تلقائيًا، مما يقلل من وقت التحقيق اليدوي.

• الصيانة التنبؤية: تدريب نماذج تنبؤية بناءً على بيانات السجلات التاريخية للتنبؤ بالمشكلات المستقبلية والاختناقات، مما يتيح الصيانة والتحسين الاستباقي.

تحليل دراسة حالة

لنفكر في API لمنصة تجارة إلكترونية مسؤولة عن معالجة طلبات البحث عن المنتجات. لاحظنا مؤخرًا زيادة في وقت الاستجابة ومعدل أخطاء معين. لتحديد المشكلة بسرعة، سنستخدم تحليل السجلات لتعزيز قابلية مراقبة API.

فيما يلي بعض بيانات سجلات API المحاكاة، التي تسجل المعلومات ذات الصلة حول طلبات API:

{  
  "timestamp": "2023-10-23T10:00:01Z",  
  "api_endpoint": "/products/search",  
  "method": "GET",  
  "status_code": 200,  
  "response_time": 300,  
  "request_body": "{\"keywords\":\"phone\"}",  
  "response_body": "{\"products\":[...]}"  
}  
  
{  
  "timestamp": "2023-10-23T10:00:02Z",  
  "api_endpoint": "/products/search",  
  "method": "GET",  
  "status_code": 500,  
  "response_time": 1000,  
  "error_message": "Database connection failed"  
}  
  
...

الإجراءات العملية

1. جمع السجلات ودمجها: استخدام Logstash لجمع بيانات السجلات المحاكاة في Elasticsearch وتخزينها بشكل هيكلي.

2. تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا: تعريف تعيينات الفهرس في Elasticsearch لضمان تحليل الحقول مثل الطوابع الزمنية، ورموز الحالة، وأوقات الاستجابة، إلخ، بشكل صحيح وتخزينها. بالإضافة إلى ذلك، إنشاء حقول مشتقة مثل تحويل وقت الاستجابة إلى مللي ثانية.

3. التعرف على الأنماط الشاذة: استخدام ميزة البحث في Kibana لتصفية سجلات الأخطاء ذات رمز الحالة 500 بسرعة. على سبيل المثال، قد يكون استعلام البحث: status_code: 500. عند مراجعة هذه السجلات، نجد واحدة تحتوي على رسالة الخطأ "Database connection failed"، مما يشير إلى مشكلة محتملة في اتصال قاعدة البيانات.

4. تحليل الاختناقات في الأداء: لتحليل الاختناقات في الأداء، إنشاء رسم بياني زمني في Kibana مع وقت الاستجابة على المحور Y والوقت على المحور X. يسمح لنا ذلك بمراقبة توزيع أوقات الاستجابة وتحديد فترات التأخير العالي. من خلال التحليل، نلاحظ أن بعض الفترات لديها أوقات استجابة عالية بشكل عام، مما قد يكون مرتبطًا باستعلامات قاعدة البيانات، أو حمل النظام، أو عوامل أخرى.

5. تحليل الأسباب الجذرية والتحقق: الجمع بين سجلات الأخطاء ونتائج تحليل الأداء، نفترض أن مشكلة اتصال قاعدة البيانات قد تكون السبب الرئيسي لتدهور الأداء وزيادة معدل الأخطاء. للتحقق من هذه الفرضية، نقوم بتحليل معلومات مفصلة حول استعلامات قاعدة البيانات من السجلات أو الجمع مع أدوات مراقبة أخرى (مثل مراقبة قاعدة البيانات) لمراقبة مقاييس أداء قاعدة البيانات.

6. حل المشكلة والمراقبة: بناءً على نتائج التحليل، نقرر تحسين تكوين مجموعة اتصالات قاعدة البيانات عن طريق زيادة عدد الاتصالات وضبط إعدادات المهلة. بعد تنفيذ هذه التحسينات، نقوم بمراقبة أداء API ومعدل الأخطاء للتأكد من حل المشكلة.

النتيجة العملية

من خلال تحليل السجلات، نجحنا في تحديد مشكلة اتصال قاعدة البيانات كسبب رئيسي لتدهور الأداء وزيادة معدل الأخطاء. من خلال تحسين تكوين مجموعة اتصالات قاعدة البيانات، تحسن أداء API بشكل كبير، وانخفض معدل الأخطاء بشكل ملحوظ.

من خلال هذه الحالة العملية مع البيانات المحاكاة، نكتسب فهمًا أكثر تحديدًا لكيفية تعزيز تحليل السجلات لقابلية مراقبة API ونتحقق من جدوى وفعالية طرق التحليل.

الخلاصة

تعزيز قابلية مراقبة API يساعد في تحديد المشكلات وحلها بسرعة، وتحسين أداء API، وتحسين تجربة المستخدم. من خلال استخدام طرق مثل اختيار أدوات السجلات المناسبة، وتنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا، والبحث في السجلات والاستعلام عنها، والتعرف على أنماط السجلات والإحصاءات، وإدخال التعلم الآلي، يمكن تعزيز قابلية مراقبة API، مما يسهل تحديد المشكلات بسرعة وتحسين الأداء.

المدونات ذات الصلة

• سلسلة تعزيز قابلية مراقبة API (الجزء 1): مراقبة المقاييس

• تحويل إضافات السجلات لتعزيز قابلية المراقبة