云原生全栈监控解决方案.docx

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1、前言当前全球企业云化、数字化进程持续加速，容、徵服务等云原生技术在软件架构中快速渗透，IT架构云化、匆朵化持续骤动性能监控市场，企业云化、数字化持续转型，以及为了考虑系统的邦性、效率，企业软件开发中大量云底生技术的应用推动全球IT监控市场快速变化，如何全面、有效的对容器、K8s、微服务进行监控是当N云原生技术面临的Ift要课次.背景和挑战云化产品通常采用服务化框架，由一系列微服务组成，目微服务是可以独立运行的进程，不同服务可使用不同开发语言，可能分布部署在几千台服务器上，甚至可能横跨多个不同的数据中心，服务间使用轻量的通信机制；服务之间存在复杂的调用关系，对运维人员理解系统的行为或分析系统性能

2、带来巨大挑战如：(1)容器是否正常运行(2)K8S是否正常运行.(3)微服务是正常(5)业务调用出现问题，如何快速找出哪个服务发生失败？(6)某个业务调用耗时较长，如何快速找到性能瓶颈点？kafka-Iogstash-elasticsearch-kibana的方式,亘接在应用程序中将日志信息推送到采集后端.调用链监控调用缝定义：在系统完成一次业务调用的过程中，把服务之间的调用信息（时间、接口、层次，结果）打点到日志中，然后将所有的打点数据连接为一个树状链条就产生了一个调用链.跟踪系统把过程中产生的日志信息进行分析处理，将业务端到端的执行完整的调用过程进行还原，根据不同维度进行统计分析；从而标识

3、出有异常的服务调用，能够快速分析定界到出异常的服务；同时可根据数据统计分析系统性能瓶颈.Dapper,a1.arge-ScaleDistributedSystemsTracingInfrastructure描述了其中的原理和一般性的机制.模型中包含的术语也很多，理解最主要的两个即可：Trace:一次完整的分布式调用跟踪链路.Span:跨服务的一次调用；多个Span组合成一次Trace追踪记录.下面通过一次用户服务请求来完成调用缝过程模世:左图为一个和5台服务器相关的一个服务，包括：前端（八）,两个中间层（B和C）,以及两个后端（D和E）,当一个用户（这个用例的发起人）发起一个请求时，首先到达前

4、端，然后发送两个RPC到服务器B和C.B会马上做出反应，但是C需要和后端的D和E交互之后再返还给A,由A来响应最初的请求.右表示对应Span的管理关系.每个节点是一个Span,表示一个调用.至少包含Span的名、父SpanId和SPanld.节点间的连线下表示Span和父Span的关系.所有的Span属于一个跟踪，共用一个TraceId.从图上可以看到对前端A的调用Span的两个子Span分别是对B和C调用的Span,D和E两个后端服务调用的Span则都是C的子Span.跟踪系统根据用户请求每次生成的全同唯一的ID(TraceId),TraceId在span间传递，将不同服务的“孤立的“日志串在一起，点组还原出更多有价值的信息.如今调用使系