Die volle Observability-Power entfesseln Wie eBPF die Logdaten-Sammlung revolutioniert

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VON ZUR MÜHLEN'SCHE GmbH

Die klassische Aggregation von Logdaten stößt in hochvolumigen und dynamischen Umgebungen an ihre Grenzen. Hier kommt der extended Berkeley Packet Filter, kurz eBPF, ins Spiel: Er soll die Art und Weise, wie wir Observability-Daten und insbesondere Logs sammeln, revolutionieren.

In den sich schnell entwickelnden Bereichen der Softwareentwicklung und Infrastrukturverwaltung ist Observability von zentraler Bedeutung. Im Kern liegt die Log-Sammlung, die nahezu unabdingbar ist, um das Verhalten von Systemen zu verstehen und Probleme zu diagnostizieren.

Probleme der traditionellen Log-Sammlung

Logdaten sind in der Softwarewelt allgegenwärtig. Jede Anwendung, jeder Dienst und jedes System erzeugt sie, was zu großen und unvorhersehbaren Datenmengen führt. Traditionelle Methoden der Log-Sammlung basieren oft auf dateibasierten Ansätzen, bei denen Logs in Dateien geschrieben und dann von dedizierten „Log Collectors“ gesammelt werden. Obwohl diese Methode einigermaßen effektiv ist, arbeitet sie insbesondere in großen Umgebungen eher ineffizient.

Mit dem Wachstum der Logdatenmenge steigt auch die Belastung der Systemressourcen. Kollektoren, die – insbesondere in containerisierten Umgebungen wie Kubernetes – als Daemon-Sets laufen, verursachen erhebliche CPU-Belastungen, was zu Skalierbarkeits- und Kostenproblemen führt. Der dateibasierte Ansatz erfordert auch häufige File-I/O-Operationen, was die CPU-Auslastung und den Speicherbedarf erhöht.

Log Collection mit eBPF neu denken

eBPF stellt einen Paradigmenwechsel in der Log-Sammlung dar, da sich benutzerdefinierter Code damit sicher und effizient im Kernel ausführen lässt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Kernel-Modulen werden eBPF-Programme streng kontrolliert, um Systeminstabilität und übermäßige Ressourcennutzung zu verhindern. Diese Fähigkeit eröffnet neue Möglichkeiten beim Beobachten und Abfangen von Systemereignissen, einschließlich Log-Schreibvorgängen, direkt im Kernel Space.

Dank eBPF geht die Log-Sammlung über dateibasierte Methoden hinaus. Systemereignisse werden auf Kernel-Ebene erfasst, schon während sie dorthin geschrieben werden, was Schreib- und Lesevorgänge auf Dateiebene überflüssig macht. Dieser ereignisgesteuerte Ansatz reduziert die CPU-Belastung erheblich und rationalisiert die Datenerfassung.

Über die schlankere Collection-Pipeline hinaus ist eBPF äußerst effizient, weil es Logs über Container hinweg aggregiert. Logs werden einfach dem erzeugenden Container oder Prozess zugeordnet, wenn sie durch den Kernel laufen. Dies ermöglicht eine effiziente Batch-Verarbeitung von Logs aus mehreren Quellen, optimiert den Datentransfer und reduziert wiederum die CPU-Belastung.

eBPF im Benchmark und Ausblick

Benchmarks, die traditionelle Log Collectors mit eBPF-basierten Lösungen vergleichen, bestätigen die Effizienz. Im Ergebnis zeigt eBPF eine erhebliche Reduktion der CPU-Auslastung, insbesondere bei hohen Log-Mengen. eBPF-basierte Log-Sammler zeigen überlegene Leistung und Skalierbarkeit, was das Potenzial dieser Technologie unterstreicht.

Während Unternehmen eine bessere Observability und höhere Effizienz anstreben, könnte eBPF die Log-Aggregation revolutionieren. Mit seiner Fähigkeit, Log-Sammlungsparadigmen neu zu gestalten und greifbare Leistungsverbesserungen zu liefern, stellt eBPF einen Paradigmenwechsel dar, der die Zukunft der Observability neu definieren wird.

Da immer mehr Entwickler und Organisationen diese Technologie übernehmen, können wir eine Welle der Innovation und Verfeinerung erwarten. Das Zeitalter der eBPF-gesteuerten Observability ist angebrochen und bietet beispiellose Einblicke und Effizienzsteigerungen beim Management komplexer verteilter Systeme.

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