Effektives Tracing und Logging zur Optimierung der Anwendungs-Performance

Die Anwendungs-Performance wirkt sich direkt auf das Nutzungserlebnis und den Geschäftserfolg aus. Langsam oder gar nicht reagierende Anwendungen können bei Benutzer:innen für Frustration und Abwanderung sorgen und zu erheblichen finanziellen Verlusten führen. Für Entwickler:innen, DevOps-Engineers und Softwarearchitekt:innen ist die Optimierung der Anwendungs-Performance nicht nur ein Ziel, sondern eine Notwendigkeit. In diesem Artikel gehen wir der Frage nach, wie effektives Tracing und Logging die Anwendungs-Performance verbessern können, und bieten praktische Einblicke und Strategien, die Ihnen helfen, Ihre Position zu stärken.

Tracing und Logging: wichtige Tools zur Performance-Optimierung

Tracing und Logging sind leistungsstarke Methoden, um umfassende Einblicke in die Anwendungs-Performance zu erhalten. Sie helfen uns, das Verhalten von Anwendungen zu verstehen, Bottlenecks zu erkennen und Probleme zu diagnostizieren. Die effektive Nutzung von Tracing und Logging kann die Performance komplexer Anwendungen erheblich verbessern, indem die internen Abläufe der Anwendung sichtbar gemacht werden.

Mit Tracing können Sie den Weg einer Anfrage durch verschiedene Komponenten Ihrer Anwendung verfolgen und feststellen, wo es zu Verzögerungen kommt. Logging ergänzt das Tracing, indem es wichtige Ereignisse und Fehler aufzeichnet und so detaillierten Kontext für die spätere Analyse des Anwendungsverhaltens bietet. In Kombination liefern beide Verfahren wichtige Informationen, auf deren Grundlage Sie fundierte Entscheidungen zur Performance-Optimierung treffen können.

Erkennen und Beheben von Performance-Bottlenecks

Zu Performance-Bottlenecks kommt es, wenn eine Komponente Ihrer Anwendung mehr Ressourcen verbraucht oder langsamer als erwartet ist, also die Performance insgesamt beeinträchtigt wird. Häufige Beispiele sind hohe CPU-Auslastung, unzureichender Arbeitsspeicher, langsame In-/Output-Operationen oder eine hohe Netzwerklatenz. Solche Probleme können die Reaktionszeiten verlangsamen, die Fehlerquote erhöhen und zu Systemabstürzen führen. All dies verschlechtert das Nutzungserlebnis.

Wenn zum Beispiel Datenbankabfragen zu langsam erfolgen, kann dies die Bearbeitung von Anfragen verlangsamen und dazu führen, dass Benutzer:innen sich entnervt abwenden. Netzwerklatenz kann zu Störungen bei Echtzeit-Anwendungen führen und deren Zuverlässigkeit sowie das Nutzungserlebnis beeinträchtigen. Um die Performance zu optimieren und ein nahtloses Nutzungserlebnis zu gewährleisten, müssen solche Bottlenecks erkannt und entschärft werden.

Effektive Tracing-Methoden

Beim Tracing wird der Fluss von Anfragen innerhalb einer Anwendung verfolgt und ein detaillierter Überblick über deren Ausführung erstellt. Dabei wird der Weg einer Anfrage durch die verschiedenen Komponenten des Systems samt Zeitinformationen und potenziellen Verzögerungen erfasst. Anhand dieser Daten können Sie das Anwendungsverhalten unter verschiedenen Bedingungen nachvollziehen und sehen, wo Verbesserungspotenzial besteht.

In komplexen Anwendungen mit Microservices-Architekturen ist Distributed Tracing besonders wertvoll, denn damit lassen sich Anfragen über verschiedene Services hinweg verfolgen und Bottlenecks sowie Möglichkeiten zur Performance-Optimierung im ganzen System erkennen. Tools wie OpenTelemetry, Jaeger und Zipkin unterstützen Distributed Tracing und gehören zum Branchenstandard.

Wenn Sie Tracing implementieren möchten, müssen Sie ein zu Ihrem Tech-Stack passendes Tool auswählen und in Ihre Anwendung integrieren, Ihren Code zur Erfassung von Tracing-Daten instrumentieren und das Tool schließlich so konfigurieren, dass diese Daten erfasst und visualisiert werden. Diese Visualisierungen werden dann auf langsame Transaktionen untersucht und auf Muster, die auf Performance-Probleme hinweisen könnten. Dies ist ein fortlaufender Prozess, der eine kontinuierliche Optimierung von Performance und Anwendungszuverlässigkeit gewährleistet.

Umfassende Logging-Strategien

Beim Logging werden detaillierte Informationen über Events und Fehler rund um Anwendungen aufgezeichnet, die wertvolle Daten für Performance-Monitoring und -Optimierung liefern. Effektives Logging hilft Ihnen, Probleme zu erkennen und das Verhalten von Anwendungen zu verstehen.

Es gibt verschiedene Arten von Logs, die bei der Performance-Optimierung helfen können:

• Fehlerlogs erfassen Daten zu Anwendungsfehlern und helfen bei der Diagnose und Prävention von Fehlern.
• Transaktionslogs erfassen Angaben zu Benutzerinteraktionen und bieten Einblicke in Performance und Nutzungsverhalten.
• Audit-Logs zeigen Änderungen an der Anwendung oder ihren Daten auf und bieten Kontext für die Performance-Analyse.

Durch zentralisiertes Logging werden Logdaten aus verschiedenen Quellen an einer zentralen Stelle zusammengeführt, was die Analyse und Bearbeitung vereinfacht. Mit Plattformen wie dem ELK-Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk oder Fluentd lassen sich Logdaten effektiv erfassen, indizieren und visualisieren. Die Zentralisierung Ihrer Logs ermöglicht einen einheitlichen Überblick über die Performance Ihrer Anwendung und erleichtert die schnelle Identifizierung und Behebung von Problemen.

Einblicke aus Trace- und Logdaten

Mit der Erfassung von Trace- und Logdaten allein ist es noch nicht getan. Erst ihre Analyse zeigt, wo es Bottlenecks gibt und wo Optimierungsbedarf besteht. Trace-Visualisierungen helfen Ihnen, den Fluss von Anfragen zu verstehen und langsame Transaktionen zu erkennen, und Logdaten liefern detaillierte Informationen über bestimmte Events und Fehler.

Die Korrelation von Trace- und Logdaten bietet einen genaueren Überblick über die Anwendungs-Performance. Wenn beispielsweise aus den Trace-Daten hervorgeht, dass eine Transaktion langsam ist, können Logdaten dabei helfen, die Ursache dafür zu ermitteln, zum Beispiel einen bestimmten Fehler oder eine Ressourcenbeschränkung. Dieser ganzheitliche Ansatz ermöglicht gezielte Optimierungen zur Verbesserung der Performance insgesamt, was letztlich zu einem besseren Nutzungserlebnis führt.

Tracing und Logging mit New Relic

New Relic bietet zuverlässige Tools für Tracing und Logging, die das Monitoring und die Optimierung der Performance erleichtern. New Relic unterstützt Distributed Tracing und ermöglicht es Ihnen, Anfragen über mehrere Services hinweg zu verfolgen, um einen umfassenden Überblick über die Anwendungs-Performance zu erhalten. Die Logging-Lösungen von New Relic ermöglichen zentralisiertes Logging und konsolidieren Daten aus verschiedenen Quellen auf einer zentralen Plattform, um die Analyse und Problemlösung zu vereinfachen.

In der folgenden Abbildung sehen Sie, wie der Distributed Trace einer HTTP-POST-Anfrage in New Relic dargestellt wird.

Die anpassbaren Dashboards von New Relic zeigen wichtige Performance-Metriken und Visualisierungen an und helfen Ihnen, das Anwendungsverhalten zu beobachten und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren. Durch die Integration von Tracing und Logging in New Relic erhalten Sie Echtzeit-Einblicke in die Performance Ihrer Anwendung, können Bottlenecks erkennen und gezielt Optimierungen vornehmen. 

Die nachstehende Abbildung zeigt die Logs in New Relic.

Beispiel: Eine Online-Gaming-Plattform, die New Relic nutzt, erkennt mit Distributed Tracing Latenzprobleme in ihrem Matchmaking-Service. Aus den Logdaten geht hervor, dass Datenbankabfragen zu Spitzenzeiten zu Verzögerungen führen. Durch die Optimierung dieser Abfragen und die Skalierung der Datenbankressourcen kann die Plattform diese Bottlenecks beseitigen, was zu einem schnelleren Matchmaking führt und damit das Nutzungserlebnis verbessert.

Automatisierung von Performance-Monitoring und Alerts

Automatisiertes Performance-Monitoring gewährleistet eine kontinuierliche Überwachung der Performance Ihrer Anwendung. Wenn Sie Tools wie New Relic so konfigurieren, dass sie Trace- und Logdaten in Echtzeit erfassen und analysieren, können Sie automatische Alerts einrichten, die Sie über Performance-Anomalien benachrichtigen. Mit diesem proaktiven Ansatz können Sie Probleme beheben, bevor sie sich auf die Benutzer:innen auswirken, und dafür sorgen, dass Ihre Anwendung schnell und zuverlässig funktioniert.

Automatisierung hat mehrere Vorteile:

• Proaktive Problembehebung: Beheben Sie Performance-Probleme, bevor sie sich auf Benutzer:innen auswirken.
• Zuverlässiges Monitoring: Sorgen Sie für kontinuierliches Performance-Monitoring ohne manuelle Eingriffe.
• Skalierbarkeit: Wenn Ihre Anwendung umfangreicher wird, lässt sich auch das Performance-Monitoring entsprechend anpassen.

Um das Performance-Monitoring zu automatisieren, sind folgende Schritte notwendig: Sie müssen Ihre Monitoring-Tools einrichten, Schwellenwerte für Alerts festlegen, Benachrichtigungen konfigurieren und Verfahren zur schnellen Reaktion auf Alerts entwickeln. So bleibt Ihre Anwendung auch bei Skalierung reaktionsschnell und zuverlässig.

Erweiterte Optimierungsmethoden

Erweiterte Methoden wie maschinelles Lernen (ML) und die Integration von Performance-Monitoring in CI/CD-Pipelines (Continuous Integration/Continuous Deployment) können die Optimierung der Anwendungs-Performance weiter voranbringen. ML-Algorithmen können Trace- und Logdaten analysieren, um Muster zu erkennen und potenzielle Performance-Probleme vorherzusagen, wodurch präventive Wartung und automatisierte Optimierungen möglich werden.

Durch die Integration von Performance-Monitoring in Ihre CI/CD-Pipelines sorgen Sie dafür, dass Performance-Checks Teil des Dev-Workflows werden. Diese Integration hilft Ihnen, Performance-Probleme frühzeitig im Entwicklungsprozess zu erkennen und zu beheben, sodass sie gar nicht erst in die Produktion gelangen und sich auf die Benutzer:innen auswirken.

Best Practices und häufige Fehler

Die folgenden Best Practices sorgen dafür, dass Tracing und Logging so effektiv wie möglich verlaufen:

• Nutzen Sie die richtigen Tools: Wählen Sie Tracing- und Logging-Tools aus, die zu Ihrem Tech-Stack und Ihren Projektanforderungen passen.
• Sorgen Sie für Datenkonsistenz: Strukturieren Sie Trace- und Logdaten einheitlich, um die Analyse zu erleichtern.
• Minimieren Sie den Overhead: Implementieren Sie Tracing und Logging auf eine Weise, die die Anwendungs-Performance nicht beeinträchtigt.
• Überprüfen Sie die Daten regelmäßig: Überwachen und analysieren Sie die Trace- und Logdaten kontinuierlich, um etwaigen Problemen immer einen Schritt voraus zu bleiben.

Vermeiden Sie häufige Fehler wie zu intensives Logging, das zu Datenrauschen führen und die Erkennung relevanter Performance-Probleme erschweren kann, und achten Sie auf eine einheitliche Datenstruktur, um die Analyse nicht zu verkomplizieren. Wichtig ist auch weiterhin Echtzeit-Monitoring, um die Erkennung und Behebung kritischer Probleme nicht zu verzögern.

Fazit

Tracing und Logging sind leistungsstarke Methoden zur Optimierung der Anwendungs-Performance. Die hier besprochenen Strategien können Ihnen helfen, Performance-Bottlenecks zu erkennen, die Systemeffizienz zu optimieren und ein nahtloses Nutzungserlebnis zu gewährleisten. Neue Trends und Technologien, wie maschinelles Lernen und automatisiertes Monitoring, werden sich darauf auswirken, wie die Anwendungs-Performance in Zukunft optimiert wird. Halten Sie sich über diese Entwicklungen auf dem Laufenden, um die Performance Ihrer Anwendung kontinuierlich zu verbessern und im Wettbewerb die Nase vorn zu behalten.