使⽤Apache SkyWalking APM 监控 Apache ServiceComb 吴晟 Sheng Wu Huawei DevCloud http://skywalking.io Twitter @AsfSkyWalking 个⼈介绍 GitHub： https://github.com/wu-sheng Personal Homepage： https://wu-sheng

基于open-falcon的 平安云监控 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 团队介绍 Ø 平安云IAAS团队 Ø 负责平安集团IAAS平台建设 Ø 为平安集团内部其他子公司服务 Ø 打造对外的金融云服务 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 背景 Ø 应对云主机快速增长 Ø 打造用户自助服务的监控平台 Ø 适应内部的三级网络架构 背景 云管区 公共服务区 可用区 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 系统定位 Ø 保证基础监控，提供监控通道 Ø 要求高可用、高可扩展 Ø 分离用户、平台管理员 保证告警覆盖率，按类型初始化通用告警策略 Ø 兼顾通用的和个性的监控要求 目录 Ø 团队介绍 Ø 背景 Ø 系统定位 Ø argus是什么 Ø 为什么选用Go Ø argus的前身 Ø argus的现状 Ø argus的未来 argus是什么 Ø 是平安云监控系统 Ø 希腊神话里的百眼巨人 Ø 基平open-falcon开发的平安云监控系统 Ø 是一个Go语言实现的项目 目录 Ø

每秒百万数据点 Go 应用监控系统演进 张平 AfterShip 高级 SRE 关于 AfterShip 拥抱云原生和开源系统 目 录 监控架构概览 01 如何监控 Go 应用？ 02 Metrics 系统架构演进 03 Why VictoriaMetrics so good？ 04 总结与展望 05 监控架构概览 第一部分 监控系统架构概览 -- 数据源 监控系统架构概览 -- -- 告警配置 监控系统架构概览 -- 告警通道 如何监控 Go 应用？ 第二部分 基于 Prometheus Go 应用监控接入流程 确定指标 为应用埋点 部署应用 配置服务发现 监控展示 指标类型 ● Go 运行时指标 ○ Goroutine 数量 ● 应用层指标 ○ infra_http_request_total ● 业务指标 ○ 总 Tracking 查询量 ○

163yun.com 设计要点十一：全链路监控 www.163yun.com 设计要点十二：全链路压测 www.163yun.com 微服务平台总览 容器平台 (多集群基础设施) Pod & Deployment 网络 Calico, OVS 存储 Ceph 滚动更新 弹性伸缩 日志中心 基础设施监控 开 发 集 群 测 试 集 群 生 维护 开关 API 监控 认证 鉴权 治理 文档 报表 微服务框架 (服务治理) 服务 目录 注册 发现 限流 熔断 降级 容错 路由 负载 均衡 参数 分流 拓扑 依赖 配置 中心 服务 监控 服务 告警 认证 鉴权 统计 概览 知识 库 APM (应用运行期监控) 运行时 拓扑 性能 监控 服务 筛选 调用 调用 链 调用 栈 JVM 监控 数据库 监控 性能 告警 自定义 数据 服务 告警 监控 大屏 账户 审计 CICD (开发流程管理) 代 码 检 出 代 码 编 译 镜 像 构 建 集 成 测 试 自 动 部 署 流水线管理 测试平台 (集成，场景测试) 单接口 用例 场景 用例 执行 集 定时 执行 接口 Mock

也不会影响中心服 务的稳定性。 四、APPKIT架构 四、APPKIT架构 APPKIT运营配置系统整体框架如下（数据流向如箭头所示）。从功能角度，大体上分为四层：数据层、 服务层、接入层和监控层。 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 - 美团技术团队 4.1 数据层 4.1 数据层 数据层作为最底层的数据存储，其保存了最基本的运营后台数据、流程数据和线上数据。对持久化的数 APPKIT打造稳定、灵活、高效的运营配置平台 - 美团技术团队 4.4 监控层 4.4 监控层 APPKIT-SDK运行在业务机器上，这里就涉及到多台机器的数据一致性问题。同时，随着业务接入运营 数据的增多，SDK对机器内存势必有一定消耗。基于服务的稳定性考虑，我们对SDK运行时的投放内容进 行监控，其主要监控两个指标：运营位数及每个运营位的配置总数。这样做可以带来以下几个好处： 1. 对接入的业务数及机器数进行统计。 2. 通过SDK的配置总数监控，防止数量超过最大限制。 同时，对于非SDK的其他性能指标，我们采用统一的监控平台– CAT  进行监控，其中包括：APPKIT中 心服务的调用QPS，机器的性能，网络流量等通用指标。 五、底层模型–灵活性设计 五、底层模型–灵活性设计 5.1 从一个例子切入 5.1 从一个例子切入 数据模型往往与业务相关。业务越复杂

高级工程师 � 技术委员会主席、高级架构师、技术学院优秀讲师 � 技术委员会主席、技术总监 � 本质：程序员 58集团技术专场 目录-技术架构体系建设 问题 实践 总结 1. 服务化 2. 监控平台 3. 调用链跟踪 4. 服务治理 58集团技术专场 一、初创公司技术架构体系建设 常见问题 58集团技术专场 初创公司技术体系常见问题 体系割裂 系统耦合 DB耦合 出问题不知道 消息总线（D-MQ） � 统一监控（D-Monitor） � 调用链跟踪（D-Tracker） � 服务治理（D-Watcher） 58集团技术专场 2. 监控平台 案例 问题 � 群内反馈 � 客服投诉 � 用户先感知 � 平台成本高 58集团技术专场 系统是否正常，我们知道么？ 58集团技术专场 误区：监控是运维的事情 58集团技术专场 2. 监控平台- 最佳实践 � 单维度正常，能说明系统正常吗？ 单维度正常，能说明系统正常吗？ � 什么是立体化监控？ � 怎么个多维度法？ （1）机器、操作系统 （2）进程、端口 （3）日志 （4）接口 58集团技术专场 机器、操作系统监控 58集团技术专场 2. 监控平台-进程/端口/JVM • 两类思路：分发/汇总 • 分发类实现Tips （1）易扩展的配置 （2）远端接口探测，命令执行 （3）可以无需agent • 汇总类实现Tips

量、并发、安全、一致性问题等方面有一些经验。 翻译出版专著:《可伸缩架构：面向增长应用的高可用》 大纲� 01 宜人贷发展历程 02 移动后台架构演进 03 流量应对策略 04 关于监控 第一部分 宜人贷发展历程 宜人贷发展历程 2011.12 宜人贷成立 2012.3 网站上线 2013.9 移动APP上线 2015.12 纽交所上市 2pizza团队，系统单体制约 商城 核心服务 业务 网贷 保险 基金 商城 财富圈 健康财富 加密 验签 拦截 校验 安全 性能 并发 幂等 交易 缓存 基础服务 消息 监控 配置 报警 MIS OpenAPI 微信 财富圈 移动后台 商城MIS WAP … … Android/ios/h5/php/openApi 积分系统 基础服务 优惠券 宜人币 限流 版本 更多... 标签 用户 管理平台 产品 理财单 渠道 版本 5G 措施:剥组件,拆单体,合冗余 移动后台打散 轻业务上浮 重业务下沉 API接入 指标监控 配置管理 业务前置配置 日志 配置系统 安全控制 拦截、校验 接口签名 加解密 防刷 攻击类 接口缓存 接口重写 热点活动支持 热点功能前置 接口版本控制 业务前置控制

基于 Golang 构建⾼可扩展的云原⽣ PaaS 平台 刘浩杨 端点 技术专家 个⼈简介 - 18年加⼊端点，现任微服务和监控团队负责⼈ - 端点开源 PaaS Erda 的核⼼架构师 - 开源爱好者， Apache SkyWalking PMC 成员 ⽬ 录 ⾯向云原⽣的软件交付 01 端点⼀站式 PaaS - Erda 02 Erda 架构的思考 03 模块化开发框架 构建标准的交付环境 交付产物标准化 - 业务配置 - 资源配置 - 依赖配置 - 流⽔线配置 配置即代码 : 实现⼤规模交付的部署过程可被验证 PaaS 平台：资源管理，容器编排，基础监控和告警 APM 监控：应⽤诊断，链路追踪，⽇志分析 微服务治理组件 可靠的业务 贴身护航 基础⽀撑 持续保障系统稳定性 只需很少的运维投⼊即可保证系统稳定性 端点⼀站式 PaaS - Erda 镜像服务 Add-on filebeat / telegraf 监控 ⽇志 HPA Operator 注册中⼼ 配置中⼼ API ⽹关 微服务拓扑 全链路追踪 错误分析 ⽇志分析 主动监控 浏览器监控 APP 监控 慢SQL JVM 诊断 ⾃定义告警 APM 微服务管理 资源管理 标签管理 系统监控 集群管理 服务⽬录 埋点 数据库 ⽇志 画像 标签 报表 推荐

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数据采集、数据中台、智能算法、⾃自动化等 AIOps系统（常规层次） AIOps系统架构 • 场景应⽤用 • 智能监测系统 • ⾃自动化系统 • ⼯工单知识库 • 数据湖 • 监控⽣生态系统 • 数据源 数据的摄取挑战 • 各种来源： • SaaS、多云、容器器、微服务、主机、应⽤用等 • 各种数据样式： • Log、Tracking、Event；Metrics、IoT 用 • ⽇日志类数据⽅方案 • 指标类时序数据⽅方案 • 其他OLAP选择 • AI增强⽅方案 数据源与监控 - 容器器化架构为例例 物理理主机/VM层监控 容器器POD指标监控 容器器CaaS层资源监控 应⽤用层性能监控 应⽤用层 ⽇日志 指标监控 prometheus + grafana + thanos elastic stack, TICK stack, Open Open Telemetry Zabbix, statsd, collectd Nagios, fluentd ⼏几个监控⽅方案作为中台的能⼒力力⽐比较 ⽅方案⽐比较 Prometheus Stack Elastic Stask TICK Stack 摄取 存储 指标 ⽀支持 ⽀支持（效率⼀一般） ⽀支持 ⽇日志 初级 较好 ⽆无 ⽂文本 ⽆无 全⾯面 ⽆无 分析 流式 ⽆无 不不⽀支持