构建统一的云原生应用可观测性数据平台

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摘要
本文档阐述了构建统一的云原生应用可观测性数据平台的挑战和解决方案。首先提出了解决数据孤岛问题的AutoTagging技术，用于自动化标签管理和消除数据孤岛。其次，MultistageCodec技术被提出以降低资源开销，优化数据采集、存储和查询过程。文档还详细介绍了统一数据平台的落地思路和案例，包括引导开发团队使用标准化标签、利用K8s deployment和服务注册中心注册丰富信息，以及通过OpenTelemetry和DeepFlow实现统一的上下文追踪。在案例中展示了监控600+个K8s节点，每秒写入1M行数据，资源消耗低于1%的应用场景。通过这些技术和方法，构建了一个高效、统一的云原生应用可观测性数据平台。
AI总结
《构建统一的云原生应用可观测性数据平台》主要阐述了构建可观测性数据平台所面临的挑战及其解决方案，以下是核心内容的总结： ### 1. 可观测性数据平台的挑战 - 数据孤岛：各系统之间标签标准不统一，导致数据难以关联和分析。 - 资源开销高：数据采集、存储和查询效率不足，资源消耗过大。 - 数据复杂性：云原生应用环境复杂，数据维度多、格式多样，难以统一管理。 ### 2. 解决数据孤岛：AutoTagging - 自动化标签管理：通过AutoTagging实现标签的自动化注入，减少重复和不标准的标签。 - 标准化标记机制：在K8s部署、服务注册和请求处理中嵌入丰富的标签信息，统一数据格式。 - 高效标签管理：每个标签仅在一个地方注入，降低了标签冗余和维护成本。 - 应用案例：100+维度的云原生服务访问全景图，支持MTL（标签、时间、值）关联、切分和下钻，实现数据的全面可观测。 ### 3. 降低资源开销：MultistageCodec - 多阶段数据处理：通过MultistageCodec实现数据的采集、存储和查询优化，显著降低资源消耗。 - 高效数据写入：每秒支持1M行数据（约50MB）写入，支持100-150列，且资源消耗低于1%。 - 优化效果：在监控600+个K8s节点（~8000个POD）时，总计CPU消耗<150%，负载<601。 ### 4. 统一数据平台的落地思路及案例 - 落地思路： - 引导开发团队使用标准化标签标记机制。 - 在K8s部署中嵌入丰富标签信息。 - 在服务注册和请求处理中自动化注入标签信息。 - 逐步减少手动标签注入，推动标签标准化。 - 技术支撑：采用OpenTelemetry方法，以追踪为核心实现统一上下文。 - 工具链：Telegraf、DeepFlow Agent、DeepFlow Ingester、ClickHouse等工具支撑数据采集、存储和查询。 ### 总结本文通过AutoTagging解决数据孤岛问题，通过MultistageCodec降低资源开销，并结合标准化落地思路和实际案例，展示了如何构建统一的云原生应用可观测性数据平台。平台支持多维度数据管理和高效查询，帮助用户更清晰地了解云原生应用的运行状态，实现了资源利用率的优化和系统复杂性的简化。