Série de Melhoria da Observabilidade de APIs (Parte 2): Análise de Logs

March 15, 2024

Technology

Introdução

A Observabilidade de API refere-se ao monitoramento e análise abrangentes em tempo real de seu status operacional, desempenho e saúde. Essa capacidade abrange três componentes principais: monitoramento de métricas, análise de logs e análise de rastreamento. Na edição anterior, exploramos o monitoramento de métricas. Neste artigo, focaremos em como melhorar a observabilidade de API a partir da perspectiva da análise de logs.

Aspectos-Chave da Análise de Logs

Características dos Logs de API

Diferentes tipos de informações podem estar contidos nos logs de API, cruciais para monitoramento e resolução de problemas, incluindo:

1. Dados Estruturados e Não Estruturados

  • Dados Estruturados: Geralmente seguem um formato fixo e incluem campos como timestamps de chamadas de API, métodos de requisição (GET, POST, etc.), caminhos de requisição, códigos de status, etc. Esses dados facilitam a busca e análise por meio de linguagens de consulta como SQL.

  • Dados Não Estruturados: Podem incluir conteúdo específico nos corpos de requisição e resposta, frequentemente em formato de texto ou JSON com conteúdo variável. A análise de dados não estruturados geralmente requer técnicas de processamento de texto, correspondência de expressões regulares ou processamento de linguagem natural.

2. Dados em Tempo Real e Históricos

  • Tempo Real: Os logs de API frequentemente exigem análise em tempo real para detectar e resolver anomalias, como requisições de erro excessivas ou degradação de desempenho.

  • Dados Históricos: A análise de dados históricos permite entender tendências de desempenho de longo prazo das APIs, identificar problemas periódicos ou realizar planejamento de capacidade.

3. Dados de Erro e Desempenho

  • Dados de Erro: Incluem códigos de status anormais, mensagens de erro ou rastreamentos de pilha, cruciais para identificar e resolver problemas de API.

  • Dados de Desempenho: Como tempo de resposta, taxa de transferência, etc., podem ajudar a avaliar o desempenho da API, identificar gargalos e otimizar.

Métodos de Coleta de Logs de API

  1. Coleta Automatizada de Arquivos de Log: Varredura e coleta regular de arquivos de log, transferindo-os para sistemas centralizados de armazenamento e análise.

  2. Processamento de Fluxo de Logs em Tempo Real: Envio de logs em tempo real para endpoints ou fluxos específicos, como Kafka, Flume, etc., para análise e tratamento de anomalias em tempo real.

  3. Ferramentas de Coleta de Logs de Terceiros: Utilização de ferramentas de gerenciamento de logs maduras, como ELK Stack (Elasticsearch, Logstash e Kibana) ou Graylog, oferecendo funcionalidades como coleta, análise, armazenamento, busca e visualização de logs.

Ao coletar logs, é importante considerar segurança, persistência, compactação, arquivamento, etc., garantindo integridade e segurança dos dados.

Análise de logs na API7 Enterprise

Métodos para Melhorar a Observabilidade de API - Análise de Logs

1. Seleção de Ferramentas de Log Adequadas

A seleção de ferramentas de log adequadas é um passo crucial para melhorar a observabilidade de API. Aqui estão algumas ferramentas de log populares e suas características:

  • ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)

    Elasticsearch: Oferece capacidades avançadas de busca e análise de texto completo.

    Logstash: Usado para coleta, análise e transformação de dados.

    Kibana: Oferece uma interface visual que facilita a consulta e análise de dados de log.

  • Graylog: Suporta várias fontes e formatos de log, oferecendo funcionalidades de busca, análise e visualização em tempo real.

  • Fluentd: Uma ferramenta eficiente de coleta de logs que suporta múltiplos plugins de entrada e saída, facilmente integrável com outros sistemas.

Essas ferramentas ajudam a coletar, armazenar, buscar e analisar logs de API, permitindo a localização rápida de problemas e otimização de desempenho.

2. Limpeza e Pré-processamento de Dados

Os dados de log frequentemente contêm muita informação irrelevante e ruído, exigindo limpeza e pré-processamento para melhorar a eficiência da análise.

  • Filtragem de informações irrelevantes: Remoção de entradas de log irrelevantes para a observabilidade de API, como logs do sistema, informações de depuração, etc.

  • Formatação e padronização: Conversão dos dados de log em um formato e estrutura unificados, facilitando análises e consultas subsequentes.

  • Filtragem e agregação de dados: Filtragem e agregação de dados de log conforme necessário para extrair métricas e características-chave.

3. Busca e Consulta de Logs

Capacidades eficientes de busca e consulta de logs são essenciais para identificar problemas rapidamente.

  • Busca por palavras-chave: Suporte a buscas de logs baseadas em palavras-chave para localizar rapidamente entradas de log contendo informações específicas.

  • Filtragem por intervalo de tempo: Capacidade de filtrar dados de log com base em intervalos de tempo para analisar problemas e tendências em períodos específicos.

  • Consultas compostas por múltiplas condições: Suporte a consultas que combinam múltiplas condições para ajudar os usuários a identificar problemas com maior precisão.

4. Reconhecimento de Padrões e Estatísticas de Logs

Ao reconhecer padrões e analisar estatisticamente os dados de log, é possível descobrir problemas potenciais e pontos de otimização.

  • Reconhecimento de padrões anômalos: Utilização de algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para identificar padrões anômalos em logs, como códigos de erro, pilhas de exceção, etc.

  • Análise de gargalos de desempenho: Análise de métricas-chave como tempo de resposta, taxa de transferência, etc., para identificar gargalos de desempenho em APIs.

  • Estatísticas de volume e frequência de acesso: Estatísticas sobre o volume e frequência de acesso à API fornecem insights sobre o uso e carga da API.

5. Introdução de Aprendizado de Máquina para Análise de Logs

Técnicas de aprendizado de máquina podem aprimorar ainda mais a precisão e eficiência da análise de logs.

  • Detecção de anomalias: Uso de algoritmos de aprendizado de máquina para detectar anomalias em dados de log, identificando e alertando automaticamente sobre problemas potenciais.

  • Análise de causa raiz: Análise de dados de log usando modelos de aprendizado de máquina para inferir automaticamente as causas raiz de problemas, reduzindo o tempo de investigação manual.

  • Manutenção preditiva: Treinamento de modelos preditivos com base em dados históricos de log para antecipar problemas e gargalos futuros, permitindo manutenção e otimização proativas.

Análise de Caso Prático

Vamos considerar uma API de uma plataforma de comércio eletrônico responsável por lidar com requisições de busca de produtos. Recentemente, notamos um aumento no tempo de resposta e uma certa taxa de erro. Para identificar rapidamente o problema, utilizaremos a análise de logs para melhorar a observabilidade da API.

Aqui estão alguns dados simulados de log de API, registrando informações relevantes sobre as requisições de 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"  
}  
  
...

Procedimento Operacional

  1. Coleta e Integração de Logs: Utilização do Logstash para coletar os dados simulados de log no Elasticsearch e armazená-los de forma estruturada.

  2. Limpeza e Pré-processamento de Dados: Definição de mapeamentos de índice no Elasticsearch para garantir que campos como timestamps, códigos de status, tempos de resposta, etc., sejam corretamente analisados e armazenados. Além disso, criação de campos derivados, como a conversão do tempo de resposta para milissegundos.

  3. Reconhecimento de Padrões Anômalos: Uso da funcionalidade de busca do Kibana para filtrar rapidamente logs de erro com código de status 500. Por exemplo, uma consulta de busca pode ser: status_code: 500. Ao revisar esses logs de erro, encontramos um contendo a mensagem de erro "Database connection failed", indicando um possível problema de conexão com o banco de dados.

  4. Análise de Gargalos de Desempenho: Para analisar gargalos de desempenho, criação de um histograma de série temporal no Kibana com o tempo de resposta no eixo Y e o tempo no eixo X. Isso nos permite observar visualmente a distribuição dos tempos de resposta e identificar períodos de alta latência. Através da análise, observamos que certos períodos têm tempos de resposta geralmente altos, possivelmente relacionados a consultas ao banco de dados, carga do sistema ou outros fatores.

  5. Análise de Causa Raiz e Validação: Combinando logs de erro e resultados de análise de desempenho, levantamos a hipótese de que o problema de conexão com o banco de dados pode ser a principal causa da degradação de desempenho e aumento das taxas de erro. Para validar essa hipótese, analisamos informações detalhadas sobre consultas ao banco de dados a partir dos logs ou combinamos com outras ferramentas de monitoramento (como monitoramento de banco de dados) para observar métricas de desempenho do banco de dados.

  6. Resolução de Problemas e Monitoramento: Com base nos resultados da análise, decidimos otimizar a configuração do pool de conexões do banco de dados, aumentando o número de conexões e ajustando os tempos de timeout. Após implementar essas otimizações, monitoramos o desempenho da API e as taxas de erro para garantir a resolução do problema.

Resultado Prático

Através da análise de logs, identificamos com sucesso o problema de conexão com o banco de dados como a principal causa da degradação de desempenho e aumento das taxas de erro. Ao otimizar a configuração do pool de conexões do banco de dados, o desempenho da API melhorou significativamente e as taxas de erro diminuíram substancialmente.

Através deste caso prático com dados simulados, obtivemos uma compreensão mais concreta de como a análise de logs pode melhorar a observabilidade de API e validamos a viabilidade e eficácia dos métodos de análise.

Conclusão

Melhorar a observabilidade de API ajuda a identificar e resolver problemas rapidamente, otimizar o desempenho da API e melhorar a experiência do usuário. Ao empregar métodos como seleção de ferramentas de log adequadas, limpeza e pré-processamento de dados, busca e consulta de logs, reconhecimento de padrões e estatísticas de logs, e introdução de aprendizado de máquina, a observabilidade de API pode ser aprimorada, facilitando a localização rápida de problemas e a otimização de desempenho.

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Tags:
Observability
Monitoring