Série sur l'amélioration de l'observabilité des API (Partie 1) : Surveillance des métriques
March 5, 2024
Qu'est-ce que l'observabilité des API et pourquoi est-elle importante ?
L'observabilité des API fait référence à la surveillance et à l'analyse complètes et en temps réel de l'état opérationnel, des performances et de la santé d'une API. Elle comprend trois composants clés : la surveillance des métriques, l'analyse des logs et l'analyse des traces.
L'observabilité des API est cruciale pour garantir un fonctionnement stable, optimiser les performances et résoudre les problèmes des API. Une observabilité insuffisante des API peut entraîner une dégradation des performances, une incapacité à identifier et à résoudre rapidement les goulots d'étranglement, ce qui se traduit par une diminution de l'expérience utilisateur.
De plus, la résolution des problèmes devient difficile en raison d'un manque d'informations suffisantes pour localiser et résoudre rapidement les problèmes. En outre, le manque de transparence empêche de comprendre l'état opérationnel et la santé de l'API, rendant difficile la prise de décisions éclairées.
Métriques clés de l'observabilité des API
Pour améliorer l'observabilité des API, nous devons nous concentrer sur les métriques clés suivantes :
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Taux de réussite des requêtes : Mesure le taux de réussite des requêtes API, reflétant la stabilité et la disponibilité de l'API.
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Temps de réponse : Mesure la vitesse à laquelle l'API répond aux requêtes, reflétant les performances et l'efficacité de l'API.
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Taux d'erreur : Mesure la fréquence des erreurs dans les requêtes API, reflétant la qualité et la stabilité de l'API.
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Débit des requêtes : Mesure le nombre de requêtes traitées par l'API par unité de temps, reflétant la capacité de l'API à gérer la concurrence.
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Distribution des codes d'état : Analyse la distribution des codes d'état de réponse de l'API pour comprendre l'état opérationnel et les performances de l'API.
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Utilisation des ressources : Surveille l'utilisation des ressources pendant l'exécution de l'API, telles que le CPU, la mémoire, le réseau, etc., pour garantir une utilisation rationnelle des ressources.
Méthodes pour améliorer l'observabilité grâce à la surveillance des métriques
Concernant la surveillance des métriques, voici quelques méthodes pour améliorer l'observabilité des API et leurs exemples spécifiques :
1. Sélection des outils de surveillance appropriés :
Par exemple, utiliser Prometheus et Grafana pour la surveillance. Prometheus est un outil open source de surveillance et d'alerte qui peut collecter diverses sources de données (telles que les métriques de performance des API, l'utilisation des ressources système, etc.) et fournir des capacités puissantes de requête et d'analyse. Grafana, quant à lui, est un outil open source de visualisation de données qui peut s'intégrer à des sources de données comme Prometheus pour aider les équipes à visualiser et à analyser les données de surveillance grâce à des graphiques riches et des modèles de tableau de bord.
2. Définition de métriques de surveillance claires :
Pour une API de commerce électronique, les métriques clés peuvent inclure la vitesse de traitement des commandes, le taux de réussite des paiements, la fréquence des changements de stock, etc. Une fois ces métriques définies, des seuils et des alertes raisonnables peuvent être définis pour ces métriques afin de garantir la détection et la gestion rapides des dégradations de performance ou des anomalies.
3. Définition de seuils et d'alertes raisonnables :
Si le temps de réponse de l'API dépasse le seuil défini (par exemple, 500 millisecondes), configurez des notifications d'alerte pour que l'équipe soit informée et puisse intervenir rapidement. De tels mécanismes d'alerte aident l'équipe à réagir rapidement aux problèmes potentiels et à minimiser l'impact en cas de défaillance.
4. Utilisation de la surveillance en temps réel et des tableaux de bord pour l'analyse des données :
Construisez des tableaux de bord de surveillance en temps réel grâce à des outils comme Grafana pour afficher les données des métriques clés de l'API. Les membres de l'équipe peuvent consulter l'état opérationnel et les données de performance de l'API à tout moment, identifier rapidement les problèmes et prendre les mesures d'optimisation correspondantes. De plus, l'analyse des données historiques peut aider l'équipe à comprendre les tendances de performance et les problèmes potentiels de l'API, fournissant ainsi un support de données pour les optimisations futures.
5. Connexion des métriques métier avec les performances de l'API :
Pour les plateformes de commerce électronique, les indicateurs de performance de l'API (tels que le temps de réponse, le taux d'erreur, etc.) peuvent être corrélés et analysés avec les indicateurs métier (tels que le volume de commandes, l'activité des utilisateurs, etc.). En comparant ces données, l'impact des performances de l'API sur le métier peut être découvert plus précisément, permettant ainsi de cibler et d'optimiser plus précisément les métriques de performance clés.
6. Introduction d'algorithmes d'apprentissage automatique pour la prédiction et la détection d'anomalies :
Utilisez des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire et détecter les anomalies dans les métriques de performance de l'API. Grâce à l'entraînement et à l'apprentissage des données historiques, le modèle peut prédire les tendances futures de performance de l'API et émettre des alertes en cas d'anomalies. Cette méthode de surveillance basée sur l'apprentissage automatique aide l'équipe à identifier proactivement les problèmes et à prendre des mesures préventives en conséquence.
Comment API7 Enterprise prend-il en charge la surveillance des métriques ?
API7 Enterprise intègre par défaut des tableaux de bord de surveillance, offrant aux utilisateurs des capacités complètes et détaillées de surveillance et d'analyse des API. Grâce à cette fonctionnalité, les utilisateurs peuvent non seulement surveiller les métriques de performance en temps réel de l'API, telles que le taux de réussite des requêtes, le temps de réponse, le taux d'erreur, etc., mais aussi analyser en profondeur les appels d'API, l'état opérationnel de l'API et l'utilisation des ressources.
En outre, API7 Enterprise permet aux utilisateurs de configurer de manière flexible des politiques d'alerte en fonction des besoins métier spécifiques et des caractéristiques de l'API. Cela signifie qu'une fois que les métriques de performance de l'API s'écartent de la plage normale ou atteignent des seuils prédéfinis, le système déclenche automatiquement des notifications d'alerte, garantissant que les utilisateurs peuvent être informés rapidement et prendre les mesures appropriées pour résoudre les problèmes potentiels. Ce tableau de bord de surveillance intégré améliore non seulement l'observabilité des API, mais aide également les utilisateurs à mieux gérer et maintenir les API, assurant leur fonctionnement stable et leurs performances efficaces.
Étude de cas n°1 : Optimisation des métriques clés pour améliorer les performances de l'API
Contexte et défis
Une entreprise a observé des temps de réponse plus longs lors de l'utilisation des API, ce qui a impacté l'expérience utilisateur et le développement métier. Pour améliorer les performances de l'API, une optimisation et une surveillance des métriques clés sont nécessaires.
Mesures d'optimisation et méthodes de surveillance
- Analyse de la distribution des temps de réponse de l'API pour identifier les goulots d'étranglement de performance.
- Optimisation des requêtes de base de données et des stratégies de cache pour réduire les temps de réponse.
- Utilisation de Prometheus et Grafana pour la surveillance en temps réel et l'analyse des données.
Résultats et avantages
Grâce à l'optimisation des métriques clés et à la surveillance en temps réel, des améliorations significatives ont été obtenues dans les temps de réponse de l'API, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et l'efficacité métier. De plus, l'analyse des données a révélé d'autres problèmes potentiels, fournissant une base pour les optimisations futures.
Étude de cas n°2 : Conception et application d'un tableau de bord de surveillance en temps réel
Description du cas et exigences
Une entreprise nécessite une surveillance en temps réel de l'état opérationnel et des performances de l'API pour identifier et résoudre rapidement les problèmes. Les exigences incluent l'affichage des métriques clés, la configuration des notifications d'alerte et la fourniture de capacités d'analyse visuelle.
Conception et mise en œuvre du tableau de bord de surveillance en temps réel
- Identification des métriques clés à surveiller et détermination des méthodes d'affichage.
- Conception et construction des tableaux de bord à l'aide d'outils comme Grafana.
- Configuration des notifications d'alerte et des workflows automatisés.
Résultats et avantages
La conception et l'application d'un tableau de bord de surveillance en temps réel permettent à l'entreprise de visualiser et d'analyser rapidement les données d'état opérationnel et de performance de l'API. De plus, la fonctionnalité de notification d'alerte aide à identifier rapidement les problèmes potentiels et à prendre les mesures correspondantes. Globalement, le tableau de bord de surveillance en temps réel améliore l'observabilité des API et l'efficacité opérationnelle de l'entreprise.
Conclusion
La passerelle API, en tant qu'outil clé doté de fonctionnalités de surveillance des métriques, apporte de nombreux avantages aux entreprises. Grâce à la fonctionnalité de surveillance des métriques de la passerelle API, les entreprises peuvent surveiller en temps réel les métriques de performance clés des API, telles que le taux de réussite des requêtes, le temps de réponse, le taux d'erreur, etc., pour détecter rapidement les problèmes potentiels et réagir rapidement. La surveillance des métriques fournit également des informations approfondies sur le fonctionnement et la santé des API, soutenant la prise de décision métier et améliorant la précision et l'efficacité.
API7 Enterprise est une solution de gestion du cycle de vie complet des API qui fournit un tableau de bord de surveillance intégré et permet une configuration flexible des politiques d'alerte pour répondre rapidement aux situations anormales, garantissant le fonctionnement stable des API. Cette fonctionnalité de surveillance améliore non seulement l'observabilité des API, mais aide également à gérer et à maintenir les API de manière efficace, fournissant une base solide pour le développement des entreprises.