What is continuous profiling?

Kontinuierliches Profiling bedeutet, dass Leistungsdaten aus laufenden Anwendungen in Live- Produktionsumgebungen fortlaufend erfasst werden, um Leistung und Ressourcenverwendung zu optimieren.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, bei denen Daten Ad-hoc oder On-demand gesammelt werden, erfasst das kontinuierlichen Profiling Metriken in Echtzeit. Dadurch ergibt sich ein viel exakteres und aktuelleres Bild der Leistung und des Verhaltens von Anwendungen. Außerdem konzentriert sich diese Methode speziell auf die Nachverfolgung der Ressourcenverwendung und die Erstellung von Einblicken auf Codeebene in Produktionsumgebungen. Dies ist nicht nur kurzfristig hilfreich, sondern ermöglicht auch langfristige Analysen mit minimalem Mehraufwand.

Die Evolution aus herkömmlichen Profiling-Methoden ist an verschiedenen wichtigen Fortschritten erkennbar. Dazu gehört die Umstellung von Ad-hoc-Analysen zur kontinuierlichen Datenerfassung, die stark reduzierten Leistungseinbußen durch eBPF-Innovationen und die Integration mit Observability-Tools. Moderne kontinuierliche Profiler enthalten außerdem automatisierte Analyse-Features mit KI und Machine Learning und unterstützen eine Vielzahl von Programmiersprachen. Außerdem wurden sie für den Einsatz mit verteilten und cloudnativen Systemen entwickelt.

Identifikation und Behebung von Leistungsengpässen

Mit kontinuierlichem Profiling können Leistungsengpässe in Echtzeit erkannt und behoben werden. Durch die fortlaufende Erfassung der Auslastung von Ressourcen wie CPU, Arbeitsspeicher, Datenträger-E/A usw. erhalten Sie ausführliche Einblicke in das aktuelle Systemverhalten. Dadurch können Entwickler exakt feststellen, wo ihr Code ineffizient ist, und können Leistungsprobleme beheben und die allgemeine Anwendungsleistung proaktiv optimieren.

Vorteile für Entwicklungsteams

Kontinuierliches Profiling verbessert auch die Codequalität, da Entwickler mühelos Leistungsprobleme identifizieren und beheben können, die in Entwicklungs- oder Testumgebungen möglicherweise nicht auftreten. Auf diese Weise entsteht robuster und effizienter Produktionscode. Außerdem wird die Fehlerbehebung verbessert, da Daten in Echtzeit analysiert werden können, um zeitweilig auftretende Probleme schneller zu identifizieren. Dadurch wird das Debuggen beschleunigt und die Produktivität gesteigert. Die beim kontinuierlichen Profiling gelieferten Einblicke in die Leistung und das Verhalten von Anwendungen helfen SRE-Teams bei der Optimierung von Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit. Mit diesen Daten können die Teams sicherstellen, dass eine Anwendung Lastspitzen ohne Leistungseinbrüche verarbeiten kann.

Geschäftsvorteile

Mit dem Einsatz von kontinuierlichem Profiling zur Optimierung der Ressourcennutzung können Unternehmen ihre Kosten senken, indem sie ihren Cloud-Ressourcenverbrauch und die entsprechenden Kosten reduzieren. Außerdem können die Unternehmen den CO₂-Fußabdruck von Rechenzentren minimieren und ihrer Verantwortung gegenüber der Umwelt in der Tech-Branche gerecht werden.

Eine bessere Anwendungsleistung wirkt sich indirekt auch auf das Nutzererlebnis aus, was wiederum zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einer potenziell besseren Kundenbindung führt.

Schritt 1: Datenerfassung

Beim kontinuierlichen Profiling müssen Sie zunächst die benötigten Daten erfassen. Dabei werden üblicherweise Sampling-Methoden mit geringem Mehraufwand verwendet, um Metriken wie Arbeitsspeicherzuteilung, CPU-Auslastung und E/A-Operationen zu erfassen. Zu diesem Zweck werden Tools wie eBPF, JProfiler und Universal Profiling von Elastic eingesetzt.

Diese Tools werden mit Agents, Bibliotheken oder Kernelmodule in Systeme integriert. Die genaue Methode hängt von der gewählten Technologie und der erforderlichen Zugriffsebene ab. Die verschiedenen Profiling-Ansätze unterscheiden sich auch im Hinblick auf Auswirkungen und Ressourcenbedarf:

1. Leichtgewichtige Always-on-Profiler: Mit ihrem minimalen Mehraufwand eignen sich diese Profiler gut für den fortlaufenden Einsatz in Produktionsumgebungen.
2. Sampling-Profiler: Diese Profiler erfassen Daten in regelmäßigen Abständen mit niedrigem bis mittelgroßem Mehraufwand.
3. Instrumentierungs-Profiler: Diese Profiler erfassen ausführlichere Daten, jedoch mit höherem Mehraufwand. Sie werden oft in Entwicklungs-, Test- oder Staging-Umgebungen eingesetzt.
4. Tracing-Tools: Diese Tools erfassen umfangreiche Daten, jedoch mit beträchtlichem Mehraufwand. Sie werden üblicherweise für spezifische Debugging-Sitzungen eingesetzt.

Schritt 2: Analyse

Nach der Erfassung werden die Daten analysiert, etwa um Leistungsengpässe, Muster in der Ressourcennutzung und Optimierungspotenzial zu identifizieren. Bei dieser Analyse werden die Daten oft über einen bestimmten Zeitraum aggregiert, mit Events aus Anwendungen abgeglichen und mit statistischen Methoden verarbeitet, um Anomalien und Trends zu ermitteln. Das Ziel dieser Phase besteht darin, die daten in verwertbare Erkenntnisse zu transformieren.

Kontinuierliches Profiling kann auch mit APM-Daten (Application Performance Monitoring), wie etwa Traces, kombiniert werden, um genau zu verstehen, welcher Code in einem bestimmten Trace ausgeführt wurde. Mit diesem zusätzlichen Kontext lässt sich die Ursachenermittlung beschleunigen.

In dieser Phase werden oft erweiterte Techniken zur Verbesserung der Analyse eingesetzt, inklusive Machine Learning und KI-Tools. Diese Tools eignen sich besonders gut zum automatischen Klassifizieren von Problemen, zum Vorhersagen der zukünftigen Leistung und zum Generieren von Optimierungsvorschlägen.

Schritt 3: Visualisierung

Bei der Visualisierung werden die erfassten komplexen Leistungsdaten in intuitive, leicht verdauliche grafische Darstellungen transformiert. Dieser Schritt hilft Entwicklern und Operations-Teams, Leistungsengpässe, Nutzungsmuster und Bereiche mit Optimierungspotenzial schnell zu identifizieren. Häufig verwendete Techniken sind Flamegraphs, mit denen heiße Codepfade hervorgehoben werden, sowie Icicle-Graphs, die anzeigen, in welchen Codebereichen wie viel relative Zeit verbraucht wird.

Diese Visualisierungen sind oft interaktiv und ermöglichen es den Betrachtern, hereinzuzoomen, Daten zu filtern und Drilldowns in bestimmte Problembereiche oder Funktionen ausführen. Die meisten Profiling-Tools stellen Dashboards bereit, die mehrere Visualisierungen und Metriken an einem Ort kombinieren.

Anwendungsfälle

1. E-Commerce-Plattform optimieren: Mit kontinuierlichem Profiling können Sie langsame Datenbankabfragen identifizieren, die den Check-Out-Prozess beeinträchtigen. Außerdem können Sie die Seitenladezeiten reduzieren, indem Sie ressourcenintensive Funktionen optimieren.
2. Leistung von Microservice-Architekturen: Identifizieren Sie spezifische Leistungsengpässe in der dienstübergreifenden Kommunikation und optimieren Sie die Ressourcenzuteilung über alle verteilten Systeme hinweg. Cloud-Kosten optimieren: Identifizieren Sie Code, der übermäßig Arbeitsspeicher und/oder CPU verbraucht, und reduzieren Sie die Cloud-Hosting-Kosten, indem Sie die Ressourcennutzung optimieren.
3. Echtzeit-Datenverarbeitungssysteme: Erkennen und beheben Sie Engpässe bei der Datenverarbeitung und optimieren Sie Stream-Verarbeitungs-Pipelines, um die Latenz zu reduzieren.
4. Incident-Verwaltung und -Auflösung: Identifizieren Sie die Ursachen von Leistungsproblemen im Handumdrehen, um die mittlere Behebungsdauer (MTTR) zu reduzieren.

Best Practices

1. Integrieren Sie kontinuierliches Profiling früh in Ihrem Entwicklungsprozess und nutzen Sie Sampling-Techniken mit geringem Mehraufwand.
2. Automatisieren Sie Datenerfassung, Analyse und Alerting für Einheitlichkeit und schnelle Reaktionen.
3. Verbinden Sie Ihre vorhandenen APM- und Observability-Tools für umfassende Einblicke.
4. Integrieren Sie Ihre CI/CD-Pipeline, um kontinuierliches Profiling für Komponententestläufe zu erhalten.
5. Etablieren Sie regelmäßige Routineüberprüfungen und Feedbackschleifen für alle andauernden Optimierungen.
6. Aktualisieren und warten Sie sämtliche Profiling-Tools regelmäßig.
7. Schulen Sie Ihre Teammitglieder im Auswerten und effektiven Analysieren der Profiling-Daten.

Leistungsmehraufwand

Auch bei Sampling-Techniken mit geringem Mehraufwand verursacht jegliche Art von kontinuierlichem Profiling einen gewissen Leistungsmehraufwand für die überwachten Systeme. Dies kann sich insbesondere in leistungsbeschränkten Umgebungen auf die Anwendungsleistung auswirken. Sie können den Leistungsmehraufwand auf drei Arten minimieren:

• Verwenden Sie soweit möglich eBPF-basierte Profiler mit minimalem Mehraufwand.
• Implementieren Sie adaptives Profiling, um die Frequenz in Zeiträumen mit hoher Last zu reduzieren.
• Beschränken Sie das Profiling auf kritische Komponenten anstatt auf gesamte Systeme.

Datenschutzbedenken

Wie bei allen Prozessen, bei denen Daten erfasst werden, besteht ein Risiko, dass die erfassten Daten vertrauliche Informationen enthalten, insbesondere Nutzerdaten. Tipps für dieses Problem:

• Implementieren Sie robuste Zugriffskontrollen und Verschlüsselung für sämtliche Profiling-Daten.
• Anonymisieren oder verschleiern Sie vertrauliche Daten, bevor Sie sie speichern, teilen oder anzeigen.
• Achten Sie darauf, alle relevanten Datenschutzbestimmungen streng einzuhalten.

Datenspeicherung und -verwaltung

Beim kontinuierlichen Profiling werden oft große Datenmengen generiert, die gespeichert und verwaltet werden müssen. Dazu brauchen Sie effiziente Strategien, z. B.:

• Implementieren Sie Datenaufbewahrungsrichtlinien, um die Aufbewahrungsdauer einzuschränken.
• Komprimieren Sie die Daten.
• Nutzen Sie Cloud-Speicher, um die Skalierbarkeit zu verbessern.

Die Technologie verändert und entwickelt sich ständig weiter. Dies ist hilfreich für das kontinuierliche Profiling, führt aber auch zu neuen und unerwarteten Herausforderungen. Diese lassen sich zwar nicht proaktiv vorhersagen, aber es ist wichtig, neue Tools und Techniken zu kennen, um entscheiden zu können, ob sie zu Ihrem Unternehmen passen.

OpenTelemetry hat beispielsweise kürzlich die Unterstützung für Profiling angekündigt und arbeitet an einem Profiling-Datenmodell auf Basis offener Standards. Branchenneuheiten wie diese können die Integration von kontinuierlichem Profiling in Ihre Observability-Plattform dramatisch vereinfachen, ohne dass Sie sich an einen Anbieter binden müssen.

Elastic hat Universal Profiling vorgestellt, das Unternehmen ein systemweites Always-on-Profiling über die gesamte Entwicklungs-Pipeline hinweg bietet. Die Lösung verwendet eBPF-Profiling, um nur erforderliche Daten zu erfassen, und kann mit OpenTelemetry integriert werden, um Ihre Observability zu verbessern und noch tiefere Einblicke zu liefern. Elastic bietet Teams Folgendes:

• Systemweite Sichtbarkeit: Elastic Universal Profiling erfasst und analysiert Daten aus Ihrem Kernel, Ihrem Anwendungscode und aus externen Bibliotheken.
• Reibungslose Bereitstellung: Der Agent kann ohne störende Operationen oder Änderungen am Quellcode der Anwendung bereitgestellt werden, und Sie erhalten innerhalb von Minuten die ersten Profiling-Daten.
• Datenvisualisierung: Sie können die Profiling-Daten mit Stacktraces, Flamegraphs und Funktionsansichten in Kibana inspizieren und mühelos filtern oder über Zeiträume hinweg vergleichen, um Leistungsverbesserungen zu identifizieren oder Regressionen zu erkennen.

• Continuous profiling: The key to more efficient and cost-effective application
• Why metrics, logs, and traces aren't enough
• OpenTelemetry and Elastic: Working together to establish continuous profiling
• Elastic Universal Profiling agent, a continuous profiling solution