Kubernetes Distributed Tracing là gì? Tổng quan về Kubernetes Distributed Tracing

Kubernetes Distributed Tracing là kỹ thuật theo dõi phân tán các ứng dụng chạy trên nền tảng Kubernetes, giúp giám sát toàn diện quá trình xử lý của mỗi yêu cầu khi đi qua nhiều dịch vụ, container, pod trong hệ thống. Trong bài viết này, mình sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về Kubernetes Distributed Tracing, từ lợi ích, cách thức hoạt động đến thành phần, tiêu chuẩn theo dõi, một số công cụ phổ biến và cách triển khai với groundcover.

Những điểm chính

1. Khái niệm: Hiểu rõ Kubernetes Distributed Tracing là kỹ thuật theo dõi toàn diện hành trình của một yêu cầu, giúp bạn xác định nguồn gốc lỗi và các điểm nghẽn hiệu suất trong môi trường microservices.
2. Tầm quan trọng: Nhận thức được sự cần thiết của việc theo dõi phân tán, giúp bạn hiểu rõ tại sao đây là kỹ thuật không thể thiếu trong các hệ thống microservices phức tạp.
3. Lợi ích chính: Nắm được những ưu điểm vượt trội như tăng khả năng quan sát toàn diện, tối ưu hóa hiệu suất, giúp bạn thấy rõ giá trị mà Distributed Tracing mang lại cho hệ thống.
4. Cách thức hoạt động: Hiểu rõ cơ chế hoạt động cốt lõi thông qua các khái niệm Trace và Span, giúp bạn hình dung cách một yêu cầu được theo dõi và phân tích chi tiết qua từng giai đoạn xử lý trong hệ thống.
5. Các thành phần chính: Nắm vững các thành phần cốt lõi của một hệ thống theo dõi phân tán, giúp bạn hiểu rõ vai trò của từng bộ phận.
6. Các tiêu chuẩn phổ biến: Tìm hiểu về các tiêu chuẩn mã nguồn mở, đặc biệt là OpenTelemetry, giúp bạn lựa chọn công nghệ phù hợp và đảm bảo tính tương thích, tránh bị phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất.
7. Các công cụ phổ biến: Khám phá các công cụ hàng đầu như Jaeger, Grafana Tempo và Zipkin, giúp bạn có cái nhìn tổng quan để lựa chọn giải pháp phù hợp nhất với hệ thống và nhu cầu của mình.
8. Các phương pháp theo dõi hiệu quả: Nắm được các phương pháp hay nhất khi triển khai, giúp bạn xây dựng một hệ thống quan sát toàn diện.
9. Cách triển khai thực tế: Tìm hiểu về các phương pháp triển khai hiện đại như sử dụng eBPF, giúp bạn áp dụng tracing một cách tự động mà không cần can thiệp vào mã nguồn ứng dụng.
10. So sánh Tracing và Logging: Phân biệt rõ ràng mục tiêu và phạm vi của Tracing so với Logging, giúp bạn hiểu đúng vai trò của từng công cụ và cách chúng bổ trợ cho nhau.
11. Hạ tầng Vietnix cho Kubernetes: Cung cấp nền tảng hiệu năng cao, ổn định và bảo mật tại Việt Nam, giúp doanh nghiệp vận hành ứng dụng quan trọng với chi phí tối ưu.
12. Câu hỏi thường gặp: Giải đáp các thắc mắc liên quan đến Kubernetes Distributed Tracing.

Kubernetes Distributed Tracing là gì?

Kubernetes Distributed Tracing là kỹ thuật theo dõi phân tán ứng dụng được triển khai trên nền tảng Kubernetes, giúp giám sát toàn diện quá trình xử lý và luồng dữ liệu của các yêu cầu đi qua nhiều thành phần, dịch vụ vi mô trong cùng một cụm Kubernetes.

Công nghệ này gắn một định danh duy nhất cho mỗi yêu cầu khi nó bắt đầu và ghi nhận chi tiết các bước xử lý trên từng dịch vụ mà yêu cầu đó đi qua. Nhờ vậy, quản trị viên và đội ngũ phát triển có thể quan sát từ đầu đến cuối tiến trình phục vụ yêu cầu, từ giao diện người dùng cho đến backend, cơ sở dữ liệu và các dịch vụ backend hỗ trợ.

Distributed Tracing giúp phát hiện nhanh điểm nghẽn hiệu suất, sự cố hoặc lỗi phát sinh trong môi trường hệ thống phân tán. Đặc biệt với các kiến trúc microservices phức tạp của Kubernetes, tracing là giải pháp thiết yếu để tối ưu hóa vận hành, kiểm soát tài nguyên và nâng cao chất lượng dịch vụ thông qua khả năng quan sát tập trung và phân tích chuyên sâu.

Tại sao cần theo dõi phân tán trong môi trường Kubernetes?

Theo dõi phân tán trong môi trường Kubernetes là yếu tố quan trọng vì kiến trúc microservices hiện đại thường phân tán các chức năng thành nhiều dịch vụ nhỏ, mỗi dịch vụ có thể chạy ở một vị trí khác nhau trong cluster. Trong thực tế, một yêu cầu từ phía người dùng thường phải đi qua nhiều lớp hệ thống, nhiều dịch vụ vi mô trước khi hoàn thành. Việc thiếu khả năng quan sát full-stack sẽ khiến việc xác định nguyên nhân gây lỗi, điểm nghẽn hiệu suất hoặc sự cố về tài nguyên gặp nhiều khó khăn.​

Theo dõi phân tán giúp đội ngũ vận hành nắm bắt chính xác hành trình của mỗi yêu cầu, phát hiện nhanh rủi ro tiềm ẩn, điểm tắc nghẽn hoặc những tình huống bất ổn xảy ra ở giao tiếp giữa các dịch vụ. Công cụ này cung cấp dữ liệu trực quan giúp tối ưu hóa sử dụng tài nguyên, giảm thời gian khắc phục sự cố, đồng thời nâng cao khả năng đáp ứng và độ tin cậy của hệ thống ứng dụng trên Kubernetes. Quản trị viên có thể nhanh chóng xác định vị trí gốc gây lỗi, giảm rủi ro downtime và cải thiện trải nghiệm người dùng qua khả năng gỡ lỗi chủ động.​

Distributed tracing cũng trở thành chuẩn tiên tiến cho việc quản lý hiệu suất tổng thể, khi môi trường Kubernetes ngày càng mở rộng và phức tạp. Nhờ dữ liệu chi tiết mà các hệ thống tracing cung cấp, doanh nghiệp có thể tự tin vận hành, giám sát, nâng cao chất lượng dịch vụ trong hệ thống phân tán quy mô lớn.

Lợi ích khi ứng dụng Distributed Tracing trong Kubernetes

Việc ứng dụng Distributed Tracing trong Kubernetes mang lại nhiều lợi ích thiết thực, giúp nâng cao khả năng quan sát, xử lý và tối ưu vận hành hệ thống như:

• Tăng khả năng hiển thị hệ thống: Distributed Tracing cung cấp góc nhìn xuyên suốt toàn bộ quá trình xử lý yêu cầu, cho phép quản trị viên và lập trình viên hiểu rõ dòng chảy dữ liệu qua các dịch vụ, node, pod cũng như mối quan hệ giữa chúng trong hệ thống Kubernetes phân tán phức tạp.​
• Phát hiện và xử lý lỗi hiệu quả: Giám sát phân tán giúp nhanh chóng nhận biết các lỗi định kỳ, lỗi bất thường hoặc các vấn đề chỉ xuất hiện ở một số thời điểm, qua đó hỗ trợ kiểm tra và truy vết nguyên nhân gốc dễ dàng hơn so với việc chỉ dựa vào log hoặc metric truyền thống.
• Tối ưu hoá hiệu suất vận hành: Tracing cho phép xác định chính xác điểm nghẽn hiệu suất, những vùng có độ trễ cao hoặc bottleneck giữa các dịch vụ, từ đó đưa ra giải pháp tối ưu và nâng cao độ ổn định của ứng dụng.​
• Minh bạch mối liên kết giữa các thành phần: Theo dõi phân tán giúp phân tích sâu cách các thành phần, microservice tương tác, hỗ trợ phát hiện lỗi do cấu hình sai hoặc phương thức giao tiếp chưa phù hợp, vượt trội hơn so với đối chiếu thủ công log nhiều nguồn.
• Tiết kiệm thời gian gỡ lỗi và giảm chi phí vận hành: Tính năng tracking chuyên sâu giúp giảm đáng kể thời gian tìm kiếm sự cố hoặc các bug tiềm ẩn, giảm chi phí nhân sự và tài nguyên dành cho việc bảo trì hệ thống.​

Cách thức hoạt động của Distributed Tracing

Distributed Tracing trong Kubernetes hoạt động dựa trên việc ghi lại toàn bộ hành trình của một yêu cầu xuyên suốt qua nhiều dịch vụ, container, pod, node trong hệ thống. Bất kỳ khi nào một yêu cầu được khởi tạo bởi người dùng hoặc hệ thống, Distributed Tracing sẽ gắn cho yêu cầu đó một mã định danh duy nhất và bắt đầu ghi nhận các thao tác, tương tác mà yêu cầu thực hiện khi đi qua từng microservice, từng thành phần trong cụm Kubernetes.​

Mỗi thao tác hoặc sự kiện quan trọng trong chuỗi xử lý được ghi lại dưới dạng “span” – một đơn vị công việc có tên, thời gian bắt đầu và kết thúc riêng biệt. Một trace thường gồm nhiều span liên kết logic với nhau: span cha đại diện cho yêu cầu chính, các span con thể hiện từng bước tương tác với các dịch vụ khác nhau. Những khoảng này còn được quản lý nhờ ngữ cảnh theo dõi, dựa vào đặc tả chuẩn W3C, đảm bảo truyền tải, liên kết thông tin truy vết xuyên suốt giữa các dịch vụ bất kể khác biệt về công cụ hoặc hệ nền.

Quá trình thu thập dữ liệu truy vết sẽ ghi lại chuỗi các thao tác, bao gồm tương tác giữa các container cùng pod, giữa các pod trên cùng hoặc khác node, giao tiếp với thế giới bên ngoài và cả việc chuyển đổi giữa các cluster trong triển khai đa đám mây. Dữ liệu thu thập giúp nhà phát triển nhận biết luồng di chuyển, hiệu suất và thời gian xử lý từng đoạn, qua đó dễ dàng phân tích hành vi hệ thống, xác định điểm nghẽn hoặc sự cố về hiệu suất.​

Thành phần chính của Kubernetes Distributed Tracing

Các thành phần chính trong một giải pháp Kubernetes Distributed Tracing bao gồm:

• Instrumentation: Thành phần này thực hiện việc chèn mã giám sát vào ứng dụng, tạo dữ liệu truy vết, đồng thời có thể sinh ra metric và log phục vụ cho các công cụ giám sát khác. Thông qua các thư viện hỗ trợ tiêu chuẩn như OpenTelemetry, Jaeger, Zipkin,… instrumentation giúp xác định chính xác vị trí, luồng hoạt động và hiệu suất của từng dịch vụ trong hệ thống Kubernetes.
• Pipeline: Đóng vai trò là bộ tiếp nhận, gom nhóm và phân phối dữ liệu telemetry (trace, metric, log) từ nhiều nguồn khác nhau. Pipeline thực hiện các tác vụ như đệm dữ liệu, tạo lô truy dấu, điều phối và chuyển tiếp trace tới storage backend. Nhờ pipeline, hệ thống truy vết sẽ luôn giữ được hiệu năng và tối ưu tự động mỗi khi mở rộng hệ thống ứng dụng.
• Storage backend: Nơi lưu trữ toàn bộ dữ liệu truy vết phục vụ cho việc phân tích, tra cứu và hiển thị sau này. Storage backend cần có khả năng mở rộng linh hoạt, đảm bảo lưu trữ hiệu quả mà không tiêu tốn quá nhiều tài nguyên vận hành. Các giải pháp đối tượng lưu trữ hiện đại như Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage thường được sử dụng để lưu trace cho các giải pháp truy vết mới.
• Visualization layer: Lớp hiển thị là nơi cung cấp giao diện động, phân tích trực quan trace, metric và log trong Kubernetes. Visualization layer như Grafana cho phép quản trị viên, developer lập dashboard, tra cứu và so sánh các thành phần mạng, giúp phát hiện nhanh điểm nghẽn, lỗi hoặc bất thường trong quá trình vận hành hệ thống.

Trong lĩnh vực theo dõi phân tán trên Kubernetes, nhiều tiêu chuẩn nguồn mở đã ra đời nhằm giúp đồng bộ hóa, phân tích và tối ưu hóa quá trình ghi nhận dữ liệu truy vết. Dưới đây là các tiêu chuẩn nổi bật đang được cộng đồng và doanh nghiệp lựa chọn triển khai:

OpenTracing

OpenTracing là một API trung lập với nhà cung cấp, cung cấp bộ thư viện hỗ trợ instrument ứng dụng ở nhiều ngôn ngữ lập trình như Go, Java, Python, Ruby, PHP. Tiêu chuẩn này cho phép các nhà phát triển dễ dàng tích hợp tracing vào microservice mà không cần phụ thuộc vào nền tảng đích.

Điểm mạnh của OpenTracing là tính tương thích rộng và khả năng sử dụng tiếp nối giữa nhiều hệ thống monitoring khác nhau. Dù hiện tại đã được đưa vào trạng thái archived, OpenTracing vẫn được duy trì trong nhiều tổ chức nhờ vào sự ổn định và lượng tài liệu hỗ trợ phong phú từ các dự án như Jaeger, Zipkin, Datadog.

OpenCensus

OpenCensus xuất phát từ Google dưới dạng tập các thư viện thu thập trace và metric tự động hóa cho ứng dụng, hỗ trợ đa ngôn ngữ như Go, Java, C#, Node.js, Python và nhiều backend lưu trữ dữ liệu. Một ưu điểm lớn của OpenCensus là khả năng tích hợp sâu với các hệ thống giám sát nổi tiếng như Azure Monitor, Datadog, Google Cloud Monitoring, Zipkin.

Mặc dù OpenCensus và OpenTracing đã hợp nhất thành OpenTelemetry, nhiều doanh nghiệp lớn vẫn tiếp tục vận hành hệ thống riêng dựa trên tiêu chuẩn này. Ngoài ra, OpenCensus cung cấp việc thu thập, gửi dữ liệu trace linh hoạt, hỗ trợ quá trình di chuyển hệ thống sang các tiêu chuẩn mới được thuận tiện hơn.

OpenTelemetry

OpenTelemetry là tiêu chuẩn mới và được xem là xu hướng tất yếu trong lĩnh vực tracing, tập hợp ưu điểm của cả OpenTracing và OpenCensus. Bộ công cụ này cung cấp các API, SDK cho hơn 11 ngôn ngữ, đồng thời hỗ trợ sâu các nền tảng cloud và Kubernetes, trong đó có cả OpenTelemetry Operator cho phép instrument tự động trực tiếp trên cụm.

Điểm nổi bật của OpenTelemetry là sự đồng thuận và hỗ trợ mạnh mẽ từ các nhà cung cấp lớn như AWS, Microsoft, Elastic, Honeycomb, Grafana Labs. Nhờ khả năng thu thập, tổng hợp và chuẩn hóa trace, metric trên nền tảng cloud native hiện đại, OpenTelemetry giúp doanh nghiệp tối ưu hóa toàn bộ quy trình giám sát, vận hành hệ thống phân tán quy mô lớn.

Jaeger

Jaeger là công cụ theo dõi phân tán mã nguồn mở do Uber phát triển, chuyên dùng để giám sát, phân tích các dịch vụ vi mô trên Kubernetes và các hệ thống phân tán khác. Jaeger hỗ trợ tích hợp sâu với tiêu chuẩn OpenTracing, có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn nhờ kiến trúc đa thành phần, đồng thời cung cấp nhiều lựa chọn lưu trữ như Cassandra, Elasticsearch.

Điểm mạnh của Jaeger là khả năng trực quan hóa trace, phân tích hiệu suất hệ thống, cho phép tổ chức xác định nhanh điểm nghẽn, lỗi và tối ưu hóa vận hành. Tuy vậy, với quy mô lớn, quá trình triển khai Jaeger có thể khá phức tạp do các module chạy đồng thời đòi hỏi cấu hình tỉ mỉ.

Zipkin

Zipkin là hệ thống theo dõi phân tán mã nguồn mở phát triển bởi Twitter, có tính năng thu thập và hiển thị dữ liệu trace với giao diện đơn giản. Zipkin hỗ trợ tiêu chuẩn OpenTracing, cho phép triển khai nhanh, cấu hình dễ dàng, phù hợp cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa.

Công cụ này hỗ trợ các backend lưu trữ như Cassandra, Elasticsearch, đáp ứng được nhu cầu giám sát cơ bản của microservices. Tuy nhiên, Zipkin có thể hạn chế về quy mô khi so sánh với Jaeger vì cấu trúc hoạt động đơn giản, ít tính năng mở rộng.

Grafana Tempo

Grafana Tempo là dự án tracing mới của Grafana Labs, được xây dựng tối ưu cho khả năng mở rộng, tiết kiệm chi phí và tương thích với các hệ lưu trữ đối tượng như S3, Azure Blob Storage. Tempo hỗ trợ các giao thức truy vết phổ biến như Zipkin, Jaeger, OpenTelemetry mà không cần chỉnh sửa lại code ứng dụng.

Khả năng tích hợp trực tiếp với Grafana đem đến trải nghiệm dashboard trực quan, thuận tiện cho vận hành và phân tích trace trên Kubernetes ở quy mô lớn. Hiệu quả lưu trữ cao nhưng sử dụng Tempo đòi hỏi khả năng cài đặt, quản lý truy vấn chuyên sâu, đặc biệt với hệ thống tự động hóa phức tạp.

AWS X-Ray

AWS X-Ray là công cụ tracing được tối ưu riêng cho hệ sinh thái AWS, giúp giám sát các dịch vụ cloud lẫn dịch vụ tự host như MySQL, PostgreSQL trên Kubernetes. X-Ray cung cấp thư viện và tài nguyên tích hợp cho nhiều nền tảng, hỗ trợ phân tích hiệu suất, xác định bottleneck và lỗi ứng dụng trong môi trường hybrid.

Do đặc thù chuyên sâu cho AWS, X-Ray phù hợp khi triển khai các hệ thống lớn hoặc hybrid cloud tích hợp với dịch vụ AWS. Tuy nhiên, với các môi trường không dùng AWS, X-Ray không phải lựa chọn tối ưu như các công cụ nguồn mở nêu trên.

Các phương pháp theo dõi trong Kubernetes

Để đạt hiệu quả cao nhất khi triển khai tracing trong Kubernetes, bạn cần lưu ý và áp dụng những phương pháp thực hành sau:

• Chuẩn hóa dữ liệu truy vết: Việc duy trì tính nhất quán cho dữ liệu trace sẽ giúp so sánh, đối chiếu các luồng xử lý và phát hiện bất thường dễ dàng hơn. Nên ưu tiên truy vết với cùng loại request để kết luận nguyên nhân gây hiệu suất kém hoặc lỗi chính xác, tránh nhầm lẫn do khác biệt về quy trình vận hành từng trace.
• Instrumentation hiệu quả với tiêu chuẩn truy vết: Instrumentation là quá trình tích hợp logic truy vết vào từng microservice hoặc thành phần ứng dụng. Để tiết kiệm thời gian và công sức, cần sử dụng bộ thư viện, API truy vết chuẩn hóa như OpenTracing, OpenTelemetry thay vì tự viết toàn bộ logic từ đầu.
• Kết hợp đa nguồn dữ liệu quan sát: Tracing chỉ thực sự phát huy hiệu quả khi được sử dụng đồng thời với metric và log truyền thống. Việc phối hợp ba nguồn dữ liệu này sẽ bổ sung bối cảnh, giúp phân tích, giải thích trace rõ ràng hơn và xử lý sự cố linh hoạt.
• Luôn đặt hệ ngữ cảnh Kubernetes lên hàng đầu: Không chỉ truy vết từng ứng dụng, cần phân tích trạng thái toàn hệ thống Kubernetes. Ví dụ một dịch vụ bị giới hạn CPU hoặc bộ nhớ có thể tạo ra trace độ trễ cao, nhưng nguyên nhân cốt lõi lại đến từ tài nguyên cluster chứ không phải ứng dụng.
• Lưu trữ dữ liệu truy vết hợp lý: Dữ liệu trace có thể tiêu tốn tài nguyên lưu trữ, nhưng lại rất giá trị khi cần phân tích sự cố bất thường hoặc lỗi hiếm gặp. Do đó, nên có chiến lược lưu trữ chọn lọc: ưu tiên giữ lại trace liên quan đến lỗi lặp lại ngẫu nhiên hoặc khó tái hiện, hạn chế giữ trace có thể dễ dàng tái tạo bằng truy vết mới.

Cách triển khai tracing trong Kubernetes với groundcover

Triển khai tracing trong Kubernetes với groundcover mang lại khả năng quan sát toàn diện, cho phép kết nối trực tiếp với các dữ liệu cần thiết về hiệu suất, dấu vết và thông tin vận hành hệ thống. Groundcover không chỉ ghi nhận trace truyền thống mà còn tích hợp mạnh mẽ các khả năng mở rộng cho giám sát Kubernetes thông qua các phương pháp tân tiến như eBPF, giúp giảm thiểu tiêu tốn tài nguyên và nâng cao hiệu quả theo dõi.

Có hai cách chính để triển khai tracing bằng groundcover:

Triển khai tracing tự động bằng eBPF

Groundcover hỗ trợ tạo dấu vết tự động cho tất cả giao thức, dịch vụ Kubernetes thông qua eBPF mà không cần chỉnh sửa ứng dụng hay cài đặt bổ sung. Sau khi cài đặt groundcover cho cụm Kubernetes, mọi dữ liệu trace được tạo tự động sẽ hiển thị trên dashboard của groundcover, giúp doanh nghiệp dễ dàng phân tích và giám sát hiệu suất vận hành hệ thống.

Nhập dữ liệu trace bên ngoài qua OpenTelemetry Collector

Groundcover cho phép nhận dữ liệu truy vết từ các công cụ monitor bên thứ ba bằng cách cấu hình endpoint OpenTelemetry Collector. Quy trình gồm ba bước rõ ràng:

1. Xác định endpoint OpenTelemetry Collector dùng cho groundcover.
2. Thiết lập một exporter mới trong pipeline có địa chỉ endpoint tới collector của groundcover.
3. Thêm trace vào pipeline xuất dữ liệu sang groundcover, đảm bảo trace của bạn được đồng bộ và trực quan trên dashboard.

Với hai phương pháp này, groundcover cung cấp cho doanh nghiệp khả năng tùy biến linh hoạt, vừa đảm bảo giám sát tự động hóa vừa kết nối hiệu quả với hệ thống tracking sẵn có.

So sánh tracing với logging

Tracing và logging đều là hai phương pháp thu thập, ghi nhận thông tin hoạt động của hệ thống, đặc biệt trong môi trường microservices trên Kubernetes. Cả hai kỹ thuật này cùng hướng đến mục tiêu nâng cao khả năng quan sát, hỗ trợ phân tích hiệu suất và khắc phục sự cố ứng dụng. Tuy nhiên, mỗi phương pháp lại có cách tiếp cận và đặc trưng ứng dụng khác biệt tùy vào nhu cầu hệ thống. Dưới đây là bảng so sánh chi tiết:

Ví dụ thực tế

Sử dụng demo OpenTelemetry trên Kubernetes, bạn có thể triển khai nhanh một môi trường quan sát end‑to‑end để minh họa tracing, metrics và logging. Sau khi cài đặt Helm, bạn chạy lệnh sau để cài demo (đồng thời tạo namespace nếu chưa có):

helm install my-otel-demo open-telemetry/opentelemetry-demo -n open-telemetry --create-namespace

Bạn dùng namespace open-telemetry để thuận tiện theo dõi và quản lý các thành phần của demo.

Trong môi trường cloud Vietnix, bạn cấu hình Nginx Ingress, trỏ domain về IP của ingress controller để truy cập Webstore và các UI liên quan. Ví dụ manifest Ingress:

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: demo-ingress
  namespace: open-telemetry
  annotations:
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /
    nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "true"
    nginx.ingress.kubernetes.io/force-ssl-redirect: "true"
    nginx.ingress.kubernetes.io/backend-protocol: "HTTP"
    kubernetes.io/ingress.class: nginx
    cert-manager.io/cluster-issuer: letsencrypt-prod
spec:
  ingressClassName: nginx
  rules:
  - host: demo.rnd.vietnix.tech
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: frontend-proxy
            port:
              number: 8080
  tls:
  - hosts:
    - demo.rnd.vietnix.tech
    secretName: demo.rnd.vietnix.tech-tls

Với cấu hình này, các endpoint truy cập demo sẽ là:

• Webstore: Giao diện frontend mô phỏng hành vi người dùng (duyệt sản phẩm, thêm giỏ, thanh toán) để sinh traffic cho hệ thống quan sát.​

• Jaeger UI: Giao diện xem distributed tracing theo từng request end‑to‑end, hỗ trợ xác định lỗi và nút nghẽn ở mức span/service.​

• Grafana: Nơi hiển thị metrics và dashboard giám sát các thành phần trong demo.​

• Load Generator UI: Giao diện cấu hình và kích hoạt traffic giả lập để tạo dữ liệu quan sát ổn định cho Webstore.​

Vietnix – Nhà cung cấp hạ tầng mạnh mẽ cho Kubernetes Distributed Tracing

Với hơn 13 năm kinh nghiệm, Vietnix đang khẳng định vị thế là nhà cung cấp hạ tầng số và giải pháp điện toán đám mây uy tín tại Việt Nam. Nền tảng phần cứng mạnh mẽ của Vietnix được thiết kế chuyên biệt để đáp ứng các yêu cầu khắt khe về hiệu năng và độ ổn định của những hệ thống phức tạp như Kubernetes, đặc biệt là trong việc triển khai distributed tracing đòi hỏi băng thông lớn và độ trễ cực thấp.

Vietnix mang đến một nền tảng vững chắc, giúp doanh nghiệp tự tin vận hành các ứng dụng quan trọng với cam kết toàn diện:

• Hạ tầng trong nước, tốc độ vượt trội: Datacenter đặt tại Việt Nam đảm bảo tốc độ truy xuất nhanh, độ trễ thấp, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng cuối và hiệu quả thu thập dữ liệu.
• Cam kết hiệu suất, bảo mật và ổn định: Đảm bảo hiệu suất phần cứng cao, bảo mật đa lớp và thời gian hoạt động lên đến 99.9%, mang lại sự an tâm tuyệt đối cho doanh nghiệp.
• Giải quyết sự cố kịp thời: Đội ngũ kỹ thuật chuyên nghiệp túc trực 24/7, đảm bảo mọi sự cố được xử lý nhanh chóng để hệ thống của bạn luôn hoạt động ổn định.
• Chi phí minh bạch, tối ưu: Cung cấp các gói dịch vụ với chi phí rõ ràng, không phát sinh phụ phí, giúp doanh nghiệp dễ dàng hoạch định ngân sách đầu tư.

Hãy khám phá các giải pháp hạ tầng của Vietnix để xây dựng nền tảng vững chắc cho hệ thống của bạn ngay hôm nay.

Thông tin liên hệ:

• Website: https://vietnix.vn/
• Hotline: 1800 1093
• Email: sales@vietnix.com.vn
• Địa chỉ: 265 Hồng Lạc, Phường Bảy Hiền, Thành Phố Hồ Chí Minh

Kubernetes Distributed Tracing là một kỹ thuật không thể thiếu cho việc giám sát ứng dụng trong môi trường microservices phức tạp. Với sự hỗ trợ của các tiêu chuẩn nguồn mở như OpenTelemetry và các công cụ như Jaeger, Zipkin, Distributed Tracing không chỉ tăng khả năng quan sát mà còn là yếu tố chiến lược để đảm bảo sự ổn định và đáng tin cậy cho các ứng dụng Cloud Native.