Один сервер — это точка отказа. Рано или поздно он не выдержит. Как только появляется второй, третий, десятый сервер, возникает вопрос: кто будет раздавать им работу? Эту роль и берет на себя балансировщик нагрузки.

Но это не тупая раздача запросов по очереди. Хороший балансировщик — это мозг. Он должен чувствовать пульс системы: какой сервер отвечает быстро, а какой начал тормозить. Он должен понимать, что запросы одного пользователя лучше отправлять в одно и то же место. Ошибка в этой логике — и вся система превращается в хаос из ошибок и потерянных сессий.

Kubernetes-операторы давно стали привычным инструментом автоматизации и управления сложными системами. Однако на практике их поведение далеко не такое предсказуемое, как в примерах из документации. Небольшие отклонения в логике цикла согласования, обработке ошибок или обновлении статуса быстро превращаются в зацикливание, дублирование ресурсов и прочие сюрпризы, которые трудно отладить. Новичкам полезно понимать, почему так происходит, а опытным разработчикам — помнить, какие принципы стоит держать в голове при проектировании оператора.

Почему я так упираюсь в связку “трейсы + логи”? Потому что это реально магия. Ты открываешь проблемный трейс, видишь trace_id, и дальше хочешь в один клик найти все логи по этому запросу. Чтобы это работало, логгер должен вытаскивать trace_id и span_id из контекста.

Идея простая: у каждого запроса есть trace_id, и по нему ты видишь весь путь запроса через сервисы, очереди, базы и внешние интеграции. Внутри trace есть span — атомарные операции. Хорошая новость в том, что большая часть спанов создаётся автоматически, если ты используешь нормальные инструменты (HTTP middleware, SQL драйверы с OTel-инструментацией, клиенты Kafka/Redis и т.д.). Плохая новость в том, что бизнес-логика “между ними” сама себя не оттрассирует, и иногда надо уметь добавить span руками.

Я люблю метрики, которые привязаны к смыслу. Если это сервис постов, то тебе важно понимать, сколько постов создают, как часто добавляют картинки или видео, как меняется поведение пользователей. Это не «хочу поиграться в аналитика», это реально помогает принимать решения и продукту, и инженерам.

Плюс есть технические метрики, которые не про сервис в целом, а про конкретную бизнес-механику: сколько сообщений улетело в DLQ, сколько промахов у кэша, как часто включается fallback. Такие числа позволяют развивать сервис на цифрах, а не на ощущениях.

Проблема: Традиционное нагрузочное тестирование включает в себя обширную ручную корреляцию данных с бэкэндом и часто заходит в тупик из-за «слепых зон» в коде приложения и распределенных системах.

Решение: Благодаря автоматической инструментации скриптов Locust с помощью OpenTelemetry, нагрузочные тесты теперь будут генерировать сигналы OpenTelemetry. Эта телеметрия нагрузочных тестов передается в платформу мониторинга на основе OTel в режиме реального времени, позволяя визуализировать каждый запрос нагрузочного тестирования и отслеживать всю его транзакцию. Теперь у вас есть полная сквозная видимость — ваши запросы нагрузочного тестирования коррелированы с вашим приложением, инструментированным OTel.