---

هل فكّرت يومًا أن تطبيقك قد يكون على وشك الانهيار دون أن يصدر إنذارًا واحدًا؟ في عالم يتّجه بسرعة نحو الأنظمة اللامركزية (Distributed Systems) والتطبيقات الخادم‑بلا خادم (Serverless Applications)، لم تعد أدوات المراقبة التقليدية كافية للتعامل مع التحديات الجديدة. فعندما تبدأ دوال Lambda في التباطؤ أو تُحدث تغييرات خفيّة في الأداء، قد لا تلاحظ ذلك إلا بعد فوات الأوان — بعد أن يُصاب المستخدم بالإحباط أو تتوقف الخدمة.

لكن ماذا لو كانت هناك طريقة ذكية، استباقية، وتلقائية تراقب تطبيقك، وتفهم “السلوك الطبيعي” له، وتكشف الانحرافات قبل أن تتحول إلى كوارث؟ هنا تأتي القوة المزدوجة لـ AWS DevOps Guru وOpenTelemetry — الثنائي الذكي الذي يمكّنك من بناء نظام مراقبة لا يكتفي بالتنبيه، بل يُحلّل، ويستنتج، ويقترح الحلول أيضًا.

في هذا المقال، سنأخذك في رحلة تقنية لاستكشاف كيفية استخدام هذين الأداتين لتوقّع الأعطال، وتقليل زمن الانقطاع، وتحقيق أقصى استفادة من التليمتري (Telemetry) في بيئة تطوير متعدد المنصات (Cross-platform development) تعتمد على البنية السحابية الحديثة.

---

1. لماذا المراقبة التقليدية لم تعد كافية؟

في الماضي، كانت أنظمة البرمجيات بسيطة، متجانسة، ومن السهل تتبع أدائها باستخدام إنذارات تعتمد على عتبات ثابتة (Threshold-based alerts). على سبيل المثال: “إذا تجاوزت نسبة الخطأ 5%، فعّل الإنذار”. ولكن في العصر الحديث، حيث تُبنى التطبيقات على عشرات الخدمات الصغيرة، وغالبًا ما تكون موزّعة أو خادم‑بلا خادم، أصبح هذا الأسلوب بدائيًا وخطيرًا.

لماذا؟

• لأن التطبيقات أصبحت تعتمد على حركات مرور متغيرة حسب الموسم أو الوقت من اليوم.

• لأن البيانات التي نحتاج إلى مراقبتها لم تعد مجرد “استدعاء ناجح أو فاشل”، بل تشمل تتبّعات (Traces)، قياسات (Metrics)، وسجلات (Logs) موزعة عبر خدمات مختلفة.

• لأن الانهيارات لم تعد واضحة، بل تأخذ شكل ما يسمى الفشل الرمادي (Gray Failures) — مثل تأخر طفيف في استجابة خدمة واحدة يؤثر على التجربة الكاملة.

في ظل هذه البيئة، تصبح المراقبة التقليدية مثل حارس أمني أعمى يحمل صافرة؛ لا يعرف متى يستخدمها ولا يفهم ماذا يرى.

---

2. الركائز الثلاث: DevOps Guru، OpenTelemetry، والتطبيق الخادم‑بلا خادم

أ) AWS DevOps Guru

هي خدمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتحليل التعلم الآلي (Machine Learning) من Amazon، تهدف إلى اكتشاف المشاكل الخفية في الأداء والتوافر عبر تحليل التليمتري القادم من موارد AWS الخاصة بك. بدلاً من الاكتفاء بتحديد أن هناك مشكلة، DevOps Guru تقول لك:

“الزمن الوسيط لتنفيذ دالة Lambda زاد بنسبة 400% بعد التغيير الأخير في الكود، وربما يكون ذلك سببًا في ارتفاع الأخطاء”.

أي أنها توفّر لك رؤية (Insight) قابلة للتنفيذ، وليس فقط تنبيهًا (Alert) سطحيًا.

ب) OpenTelemetry

هو مشروع مفتوح المصدر مدعوم من CNCF يوفّر طريقة موحدة لجمع ومشاركة بيانات المراقبة الموحدة (Observability) مثل:

• القياسات (Metrics): كم عدد الطلبات؟ ما متوسط الاستجابة؟

• التتبّعات (Traces): ماذا حدث لكل طلب في رحلته بين الخدمات؟

• السجلات (Logs): ما هي التفاصيل الدقيقة للأحداث؟

ميزة OpenTelemetry أنه محايد من حيث المورّد (Vendor-neutral)، أي يمكنك تغييره لاحقًا دون تغيير في الكود.

ج) التطبيق الخادم‑بلا خادم

تطبيقنا يتكوّن من:

• واجهة API Gateway

• دوال Lambda لمعالجة الطلبات

• Amazon CloudWatch لتجميع القياسات

• AWS X-Ray لتخزين التتبّعات

• ADOT (AWS Distro for OpenTelemetry) لتجميع البيانات

---

3. البنية المعمارية المقترحة

تتدفق الطلبات هكذا:

1. المستخدم يرسل طلبًا عبر API Gateway.

2. الطلب يُوجّه إلى دالة Lambda.

3. داخل Lambda، تُفعّل طبقة ADOT لجمع التليمتري.

4. القياسات تُرسل إلى CloudWatch، التتبّعات إلى X-Ray.

5. DevOps Guru يراقب كل ذلك ويبحث عن “شذوذ” أو “أنماط غير مألوفة”.

ميزة هذه المعمارية أنها تُستخدم بكاملها ككود (Infrastructure as Code) باستخدام أدوات مثل Terraform وTerragrunt.

---

4. تنفيذ عملي: تجربة واقعية

الخطوات:

• تهيئة البيئة: باستخدام Terragrunt، تم نشر البنية بالكامل في بيئة AWS.

• جمع بيانات الأداء الطبيعية: تم توليد حركة مرور طبيعية باستخدام أمر مثل:

  hey -z 4h -q 5 https://your-api-url


  لمدة 4 ساعات لبناء “سلوك طبيعي” يستطيع DevOps Guru أن يتعلم منه.

• حقن الخطأ: تم تفعيل متغير بيئي داخل دالة Lambda:

  INJECT_LATENCY=true


  ليضيف تأخيرًا عشوائيًا في الاستجابة.

• النتيجة: بعد أقل من ساعة، قدّم DevOps Guru رؤية تقول:

  “زمن الاستجابة زاد بنسبة 321% وبدأ مباشرة بعد نشر التغيير.”

وهذا يثبت أن الأداة لا تراقب فقط، بل تربط الأحداث وتستنتج العلاقة السببية.

---

5. القيمة المضافة لهذا الحل

• خفض وقت الحل (MTTR): من ساعات إلى دقائق.

• التقليل من إنذارات زائفة: عبر التعلّم من السلوك الفعلي.

• التحليل السببي الذكي: لا يكتفي DevOps Guru بأن يقول إن هناك مشكلة، بل يقول “متى بدأت” و”ما التغيير الذي تسبّب بها”.

• مرونة وتحرّر من القفل: باستخدام OpenTelemetry، يمكنك مستقبلاً ربط بياناتك بأي أداة أخرى مثل Datadog أو Grafana.

---

6. تحديات عملية يجب وضعها في الحسبان

• مدة التعلّم: DevOps Guru يحتاج إلى وقت لبناء baseline (15–90 دقيقة).

• ليست كل المشكلات تُكشف فورًا: كما في تجربة منشورة حيث زاد زمن تنفيذ دالة Lambda من 1 إلى 21 ثانية ولم يصدر إنذار فوري.

• التكلفة: كل تتبع أو مقياس يتم إرساله يكلّفك. يجب ضبط معدل التصدير ومراقبة الفواتير.

• ثقافة الفريق: المراقبة الفعالة تتطلب تعاونًا بين فريق التطوير والتشغيل، لا يمكن بناء حل استباقي بدون إشراك كلا الطرفين.

---

7. كيف تبدأ؟ توصيات عملية

1. حدّد التطبيقات الحرجة التي تحتاج إلى مراقبة متقدمة.

2. فعّل DevOps Guru واختر الموارد التي تريد مراقبتها.

3. ادمج OpenTelemetry عبر ADOT داخل Lambda أو خدماتك الأخرى.

4. اختبر بحالات فشل حقيقية عبر حقن أخطاء (Chaos Engineering).

5. قم بتحليل رؤى DevOps Guru وتضمينها في عملية التحسين المستمر.

---

8. حالة استخدام حقيقية

«بعد نشر تغيير في دالة Lambda، لاحظ DevOps Guru أن الأداء تدهور. التنبيه لم يأتِ من CloudWatch، بل من DevOps Guru الذي قال إن التدهور بدأ مباشرة بعد نشر التغيير.»

هذا النوع من الرؤى يُحدث فرقًا كبيرًا في سرعة الاستجابة وتقليل الأضرار.

---

الخلاصة

مع تصاعد تعقيد الأنظمة وظهور تطبيقات الخادم‑بلا خادم (Serverless Applications) كخيار مفضل، لم تعد أدوات المراقبة التقليدية كافية. الحل يكمن في الدمج بين OpenTelemetry لجمع بيانات مراقبة موحدة، وAWS DevOps Guru لتحليلها بشكل ذكي وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ.

إذا أردت تقليل زمن التوقف، رفع كفاءة الفريق، والتعامل مع الفشل قبل أن يرى المستخدم أثره — فقد حان الوقت للانتقال من المراقبة التقليدية إلى المراقبة الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي (AIOps).

المصادر : 

Predicting Failures in a Serverless App with AWS DevOps Guru and OpenTelemetry