ডিস্ট্রিবিউটেড ট্রেসিং ও অবজারভেবিলিটির তিন স্তম্ভ

১ · সমস্যা — একটি রিকোয়েস্ট, অনেক সার্ভিস

একটি আধুনিক মাইক্রোসার্ভিস আর্কিটেকচারে একটি একক ইউজার রিকোয়েস্ট (যেমন "একটি অর্ডার দিন") প্রায়ই পাঁচ-দশটি ভিন্ন সার্ভিস স্পর্শ করে — API গেটওয়ে, অথ সার্ভিস, অর্ডার সার্ভিস, ইনভেন্টরি সার্ভিস, পেমেন্ট সার্ভিস, ইত্যাদি। L42-এর সেন্ট্রালাইজড লগিং প্রতিটি সার্ভিসের আলাদা লগ এক জায়গায় জমা করে, কিন্তু "এই নির্দিষ্ট একটি রিকোয়েস্টের জন্য কোন সার্ভিসে কতটুকু সময় গেল" — এই প্রশ্নের উত্তর লগ থেকে একত্র করা কঠিন, কারণ লগ এন্ট্রিগুলো স্বাভাবিকভাবেই একে অপরের সাথে "এই একই রিকোয়েস্টের অংশ" হিসেবে সংযুক্ত থাকে না।

২ · ডিস্ট্রিবিউটেড ট্রেসিং — trace ID ও span

ডিস্ট্রিবিউটেড ট্রেসিংDistributed Tracingএকটি শেয়ার্ড trace ID ব্যবহার করে একটি একক রিকোয়েস্ট যে সব সার্ভিস দিয়ে গেছে তার সম্পূর্ণ টাইমলাইন পুনর্গঠন করার কৌশল। সমাধান করে এই সমস্যা — যখন একটি রিকোয়েস্ট প্রথম সিস্টেমে ঢোকে, তাকে একটি অনন্য trace IDTrace IDএকটি রিকোয়েস্টকে সিস্টেমের ভেতর দিয়ে সব সার্ভিস জুড়ে অনুসরণ করার জন্য ব্যবহৃত অনন্য আইডেন্টিফায়ার — প্রতিটি ডাউনস্ট্রিম কলে বহন করা হয়। দেওয়া হয়, এবং সেই ID প্রতিটি ডাউনস্ট্রিম সার্ভিস কলে বহন করা হয়। প্রতিটি সার্ভিস তার নিজের কাজের অংশটুকু একটি span (সার্ভিসের নাম, অপারেশনের নাম, শুরু ও শেষ সময়) হিসেবে রেকর্ড করে। সব span একই trace ID-তে যুক্ত থাকায়, একটি ট্রেসিং সিস্টেম সেগুলো একত্র করে পুরো রিকোয়েস্টের একটি সম্পূর্ণ টাইমলাইন দেখাতে পারে — কোন সার্ভিস কতক্ষণ সময় নিলো, কোন ধাপে সবচেয়ে বেশি লেটেন্সি যোগ হলো।

৩ · অবজারভেবিলিটির তিন স্তম্ভ

এই কোর্সের মনিটরিং/লগিং/অবজারভেবিলিটি মডিউলের (M10) তিনটি পাঠ একসাথে অবজারভেবিলিটির প্রথাগত "তিন স্তম্ভ" গঠন করে —

কোনো একটি স্তম্ভ একা সম্পূর্ণ চিত্র দেয় না — মেট্রিক্স আপনাকে সতর্ক করে (কিছু একটা ভুল), লগ আপনাকে প্রাসঙ্গিক বিস্তারিত ঘটনা দেখায় (কী ভুল হয়েছে), আর ট্রেস দেখায় ঠিক কোথায় ও কেন (কোন সার্ভিস, কোন কল)। তিনটি একসাথেই একটি প্রোডাকশন সিস্টেমকে সত্যিকারের "পর্যবেক্ষণযোগ্য" করে তোলে।

# একটি সিমুলেটেড রিকোয়েস্টের ডিস্ট্রিবিউটেড ট্রেস — একটি ভুয়া ইনক্রিমেন্টিং ক্লক ব্যবহার করে
spans = []
clock = {"tick": 0}

def add_span(service_name, span_name, duration_ms):
    """একটি span রেকর্ড করে — শুরু ও শেষের সময় ভুয়া ক্লক থেকে নেওয়া, তারপর ক্লক এগিয়ে দেওয়া হয়।"""
    start = clock["tick"]
    clock["tick"] += duration_ms
    end = clock["tick"]
    spans.append({"service": service_name, "span": span_name, "start": start, "end": end})

def handle_request(trace_id):
    add_span("api-gateway", "route_request", 2)
    add_span("auth-service", "verify_token", 5)
    add_span("order-service", "validate_order", 3)
    add_span("inventory-service", "check_stock", 40)   # অস্বাভাবিক ধীর — সন্দেহভাজন বটলনেক
    add_span("payment-service", "charge_card", 12)
    add_span("order-service", "finalize_order", 2)
    return trace_id

handle_request("trace-9f21")

print(f"{'সার্ভিস':20}{'স্প্যান':22}{'শুরু':>6}{'শেষ':>6}{'সময়(ms)':>10}")
for s in spans:
    dur = s["end"] - s["start"]
    print(f"{s['service']:20}{s['span']:22}{s['start']:>6}{s['end']:>6}{dur:>10}")

total_time = spans[-1]["end"]
slowest = max(spans, key=lambda s: s["end"] - s["start"])
print(f"\nমোট রিকোয়েস্ট সময়: {total_time}ms")
print(f"সবচেয়ে বেশি সময় নিয়েছে: {slowest['service']} → {slowest['span']} ({slowest['end']-slowest['start']}ms)")