隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，終端設(shè)備從 PC 端擴(kuò)展到移動(dòng)端，應(yīng)用的架構(gòu)從單體架構(gòu)演進(jìn)為分布式的微服務(wù)架構(gòu)，軟件系統(tǒng)服務(wù)層之間的交互日益復(fù)雜，給系統(tǒng)的運(yùn)維管理帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)，應(yīng)運(yùn)而生的可觀測(cè)性技術(shù)，帶來(lái)了問(wèn)題的答案。

近日，上海道客網(wǎng)絡(luò)科技有限公司（簡(jiǎn)稱：「DaoCloud 道客」）攜手北京基調(diào)網(wǎng)絡(luò)股份有限公司（簡(jiǎn)稱：基調(diào)聽(tīng)云）推出云原生智能可觀測(cè)性平臺(tái)聯(lián)合解決方案。雙方基于 DaoCloud Enterprise 云操作系統(tǒng)與基調(diào)聽(tīng)云智能可觀測(cè)性平臺(tái)的產(chǎn)品兼容性互認(rèn)證，在異構(gòu)環(huán)境下，為企業(yè)提供覆蓋應(yīng)用計(jì)算、服務(wù)編排、多云納管等方面的端到端一體化監(jiān)控解決方案。

隨著 Kubernetes 得到越來(lái)越廣泛的采用，企業(yè)軟件系統(tǒng)正在向復(fù)雜的云原生架構(gòu)進(jìn)行革命性轉(zhuǎn)變。應(yīng)用的架構(gòu)從單體架構(gòu)演進(jìn)為微服務(wù)架構(gòu)，應(yīng)用形式呈現(xiàn)有 Web、APP、小程序等多種形式，訪問(wèn)的網(wǎng)絡(luò)有 4G、5G、Wi-Fi 等。企業(yè)用云也從單一云時(shí)代，逐漸來(lái)到混合多云時(shí)代。在這些龐大復(fù)雜的多云環(huán)境中，各種模塊、各種語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的應(yīng)用程序或服務(wù)的數(shù)量與日俱增，如何追蹤它們運(yùn)行在何處、性能如何、故障定位、請(qǐng)求的完整端到端流程等，并持續(xù)檢查海量高速數(shù)據(jù)流以識(shí)別系統(tǒng)中的已知和未知問(wèn)題，顯得至關(guān)重要。

云原生智能可觀測(cè)性平臺(tái)聯(lián)合解決方案，以 DaoCloud Enterprise 云操作系統(tǒng)為底座，結(jié)合基調(diào)聽(tīng)云智能可觀測(cè)性平臺(tái)，提供云原生計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)的能力，屏蔽底層基礎(chǔ)設(shè)施復(fù)雜性，支持多云、多集群全生命周期統(tǒng)一納管，同時(shí)為不同的角色提供不同的監(jiān)控視角，全面覆蓋了最終用戶體驗(yàn)、應(yīng)用性能、業(yè)務(wù)性能、基礎(chǔ)架構(gòu)、云平臺(tái)等客戶 IT 環(huán)境，具有全量的數(shù)據(jù)采集、全鏈路數(shù)據(jù)事務(wù)追蹤、代碼級(jí)根源分析、調(diào)用鏈日志溯源、健康度和智能告警能力，幫助企業(yè)了解用戶體驗(yàn)及應(yīng)用性能，構(gòu)建業(yè)務(wù)系統(tǒng)的云原生智能可觀測(cè)性平臺(tái)。

如上所說(shuō)，龐大復(fù)雜的多云異構(gòu)環(huán)境，以及日益增長(zhǎng)的應(yīng)用程序和服務(wù)數(shù)量，使排查定位系統(tǒng)問(wèn)題的難度呈指數(shù)級(jí)上升，面對(duì)這些挑戰(zhàn)，該方案具備三個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)：

統(tǒng)一、安全、成熟穩(wěn)定的高性能云原生應(yīng)用平臺(tái)

DaoCloud Enterprise支持 x86、 ARM 架構(gòu)的異構(gòu)服務(wù)器的接入，快速構(gòu)建高性能云原生應(yīng)用集群。依托于云原生容器封裝技術(shù)，屏蔽操作系統(tǒng)之間的差異性，為業(yè)務(wù)應(yīng)用構(gòu)建統(tǒng)一的管理平臺(tái)，并提供“一次構(gòu)建，隨處運(yùn)行”的能力。

降本增效的云原生彈性可觀測(cè)

方案以云原生技術(shù)為底座，支持業(yè)務(wù)和可觀測(cè)組件的彈性擴(kuò)展，減少動(dòng)態(tài) IT 環(huán)境中的人工維護(hù)工作，能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)業(yè)務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)隨業(yè)務(wù)高峰而彈性擴(kuò)張計(jì)算，隨低谷而釋放資源，降低 IT 運(yùn)營(yíng)成本。

完善的指標(biāo)體系

在此基礎(chǔ)上，方案構(gòu)建了完善的指標(biāo)體系，橫跨基礎(chǔ)組件層、應(yīng)用層、業(yè)務(wù)層、用戶體驗(yàn)層，為故障感知提供質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)：

基礎(chǔ)組件層：包含了企業(yè)常用的主機(jī)、數(shù)據(jù)庫(kù)、容器等常規(guī)指標(biāo)；

應(yīng)用層：除了包含應(yīng)用健康度、響應(yīng)時(shí)間、吞吐率、錯(cuò)誤率等通用指標(biāo)外，還包含服務(wù)或數(shù)據(jù)庫(kù)組件的實(shí)例、執(zhí)行時(shí)間等指標(biāo)，錯(cuò)誤分析的開(kāi)始時(shí)間、最后發(fā)生時(shí)間、異常名稱、錯(cuò)誤次數(shù)等指標(biāo)，以及事務(wù)追蹤的追蹤 ID、事務(wù)名稱、業(yè)務(wù)標(biāo)識(shí)等指標(biāo)；

業(yè)務(wù)層：包含業(yè)務(wù)可用性、活躍用戶數(shù)、業(yè)務(wù)流、執(zhí)行周期等通用業(yè)務(wù)指標(biāo)外，還支持自定義監(jiān)控指標(biāo)。 如：交易金額、訂單總數(shù)、Top10 銷售排名等；

用戶體驗(yàn)層：包含 PC 端、小程序端的 PV、白屏?xí)r間、首屏?xí)r間、慢頁(yè)面占比等指標(biāo)，以及移動(dòng)端的頁(yè)面完整度、頁(yè)面流暢度、冷啟動(dòng)時(shí)間、次數(shù)等指標(biāo)。

該方案有效結(jié)合了云原生與可觀測(cè)性的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，在通過(guò)分析系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)，理解推演出系統(tǒng)內(nèi)部的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)快速排障的同時(shí)，也能利用云原生技術(shù)實(shí)現(xiàn)降本增效，在各種應(yīng)用場(chǎng)景中都得到了驗(yàn)證，如：

一體化監(jiān)控

復(fù)雜的多云異構(gòu)環(huán)境加海量客戶端設(shè)備的情況下，大量的服務(wù)端運(yùn)行情況、日志、應(yīng)用性能數(shù)據(jù)等監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)通常由多個(gè)第三方監(jiān)控平臺(tái)提供支持，眾多采集 agent、異構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)、定制化的數(shù)據(jù)模型和查詢語(yǔ)句、分散監(jiān)控大屏等導(dǎo)致企業(yè)需要大量人員對(duì)監(jiān)控進(jìn)行管理，例如研發(fā)適配、存儲(chǔ)策略、告警策略、大屏展示圖表以及各個(gè)平臺(tái)的權(quán)限控制等事務(wù)。海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)如何統(tǒng)一采集、上傳、存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用成為企業(yè)降本增效的關(guān)鍵因素。

該方案構(gòu)建從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用層全方位立體化監(jiān)控。以 APM 為核心，調(diào)用鏈追蹤技術(shù)為手段，將業(yè)務(wù)監(jiān)控、應(yīng)用監(jiān)控、日志監(jiān)控、Kubernetes平臺(tái)監(jiān)控、容器監(jiān)控等有機(jī)關(guān)聯(lián)在一起，實(shí)現(xiàn)端到端一體化監(jiān)控，提高根因定位效率。

DevOps 集成強(qiáng)化

DevOps 流程中，一次質(zhì)量測(cè)試需要多方協(xié)作共同完成：運(yùn)維協(xié)調(diào)測(cè)試資源和壓測(cè)環(huán)境、測(cè)試執(zhí)行測(cè)試用例、研發(fā)使用監(jiān)控平臺(tái)和測(cè)試平臺(tái)獲取測(cè)試結(jié)果和事務(wù)分析結(jié)果。但基于傳統(tǒng)的 CI/CD 流程，功能和性能測(cè)試往往是和 CI 流程分開(kāi)進(jìn)行，先執(zhí)行 CI，然后到性能測(cè)試環(huán)境部署監(jiān)控探針，通過(guò)各種監(jiān)控平臺(tái)觀察信息，效率相對(duì)較低。

該方案實(shí)現(xiàn)在測(cè)試階段一鍵創(chuàng)建測(cè)試環(huán)境，CI 階段引入 APM 工具、集成探針，通過(guò) API 即可獲取檢測(cè)數(shù)據(jù)和結(jié)果，自動(dòng)生成報(bào)告并發(fā)送，提高測(cè)試效率，結(jié)合事務(wù)分析和追蹤功能快速發(fā)現(xiàn)性能瓶頸，優(yōu)化應(yīng)用質(zhì)量。

微服務(wù)架構(gòu)下的故障定位、性能優(yōu)化

云原生已是業(yè)界公認(rèn)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型最佳路徑。以云原生為核心的云操作系統(tǒng)，對(duì)微服務(wù)架構(gòu)和容器化技術(shù)的應(yīng)用，提供天然的支持，新的技術(shù)架構(gòu)使得平臺(tái)上應(yīng)用的監(jiān)控從穩(wěn)態(tài)的方式向敏態(tài)的方向轉(zhuǎn)變，這種轉(zhuǎn)變帶來(lái)便利的同時(shí)，也帶來(lái)了一些新的挑戰(zhàn)：容器易于創(chuàng)建和銷毀的特性，以及應(yīng)用采用微服務(wù)架構(gòu)的方式，使得應(yīng)用的調(diào)用鏈變得繁雜，單個(gè)服務(wù)故障會(huì)引發(fā)多個(gè)服務(wù)告警，被動(dòng)采集監(jiān)控指標(biāo)數(shù)據(jù)的方式難以精準(zhǔn)定位故障。

該方案的 APM 能夠?qū)崿F(xiàn) 100% 真全量的性能追蹤和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集，保證了調(diào)用鏈數(shù)據(jù)的完整性，可以實(shí)現(xiàn)深度代碼級(jí)性能診斷和優(yōu)化，配合分層展示的拓?fù)鋱D，友好的展現(xiàn)微服務(wù)間的依賴和調(diào)用關(guān)系，幫助運(yùn)維團(tuán)隊(duì)快速定位問(wèn)題根因，降低 MTTR。

移動(dòng)端 APP 真實(shí)用戶體驗(yàn)監(jiān)測(cè)

移動(dòng)端作為互聯(lián)網(wǎng)新時(shí)代的流量入口的重要性不言而喻，移動(dòng)端 APP 開(kāi)發(fā)后難以在海量設(shè)備上進(jìn)行測(cè)試，在發(fā)布后可能遇到在某些設(shè)備上出現(xiàn)啟動(dòng)崩潰、首次啟動(dòng)加載時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、頁(yè)面渲染異常等問(wèn)題，企業(yè)往往難以及時(shí)獲取有效的反饋，對(duì)用戶體驗(yàn)產(chǎn)生了極大的影響。

方案通過(guò) APP SDK 字節(jié)碼技術(shù)和運(yùn)行時(shí) hook 技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)采集 APP性能數(shù)據(jù)，并且不影響業(yè)務(wù)代碼邏輯，當(dāng) APP 切換到后臺(tái)或者退出時(shí)，SDK 會(huì)自動(dòng)停止采集和上報(bào)，減少不必要的流量消耗。服務(wù)端依托云操作系統(tǒng)的容器編排技術(shù)，結(jié)合自動(dòng)彈性擴(kuò)縮功能，針對(duì)移動(dòng)端彈性的流量，自動(dòng)適配服務(wù)器資源，利用自動(dòng)化編排技術(shù)提供高性能高可靠的可觀測(cè)服務(wù)，保障平臺(tái)高可用的同時(shí)，為企業(yè)降低監(jiān)控運(yùn)營(yíng)成本。

云原生時(shí)代，以運(yùn)維的視角、被動(dòng)解決故障為目標(biāo)的監(jiān)控正在逐漸退出舞臺(tái)，而適配 IT 架構(gòu)變革和云原生技術(shù)實(shí)踐、協(xié)同開(kāi)發(fā)和業(yè)務(wù)視角、具備更廣泛和主動(dòng)能力的可觀測(cè)性，正在冉冉升起。未來(lái)，基調(diào)聽(tīng)云將攜手DaoCoud道客結(jié)合雙方技術(shù)優(yōu)勢(shì)，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供與時(shí)俱進(jìn)的云原生可觀測(cè)性解決方案。

審核編輯黃宇