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 ○

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

这里面其中有⼀个关键点是软负 载。因为整个分布式架构需要有⼀个软负载来协作各个节点之间的服务在线离线状态、数据⼀致性、 以及动态配置数据的推送。这里面最简单的需求就是将⼀个配置准时的推送到不同的节点。即便如 此简单需求，随着业务规模变大也会变的非常复杂。如何能将数据准确的在 3 秒钟之内推送到每⼀ 个计算节点，这是当时提出的⼀个要求，围绕这个要求，系统要做大量的研发和改造，类似的这种 关 的路由问题，解决用户环境与 Nacos 物理环境 映射问题。  CMDB：解决元数据存储，与三方 CMDB 系统对接问题，解决应用，人，资源关系。  Metrics：暴露标准 Metrics 数据，方便与三方监控系统打通。  Trace：暴露标准 Trace，方便与 SLA 系统打通，日志白平化，推送轨迹等能力，并且可以和计 量计费系统打通。  接入管理：相当于阿里云开通服务，分配身份、容量、权限过程。 障各个节点之间 的数据⼀致性以及数据同步，而要解决这个问题，就不得不引入共识算法，通过算法来保障各个节 点之间的数据的⼀致性。 为什么 Nacos 选择了 Raft 以及 Distro 为什么 Nacos 会在单个集群中同时运行 CP 协议以及 AP 协议呢？这其实要从 Nacos 的场景出 发的：Nacos 是⼀个集服务注册发现以及配置管理于⼀体的组件，因此对于集群下，各个节点之间

在训练和部署中网络结构是保持一致的。 22 > 2022年美团技术年货 图 4 RepVGG 和 RepOpt 结构的 QAT 过程示意图 如图 4 （右）所示，对 RepOpt 的卷积等算子加入伪量化节点进行量化感知训练，提 升量化模型精度，然后直接部署该量化模型，而不需要再进行模型融合的操作。后 文，我们将给出具体的 QAT 算法及对模型精度的提升结果。 2.2 基于量化敏感度分析的部分量化 量化部署时，可以直接利用 TensorRT 的 PTQ 接口进行生成量化引擎，但是这种 方法往往精度损失较大。因此，一般要先进行 QAT，使量化模型精度满足业务需求， 然后导出带有“Quant”、“DeQuant”节点的 ONNX，最后再利用 TensorRT 构 建量化引擎。我们发现这两种方案最终生成的图结构并不相同，导致部署模型的实际 运行效率存在很大的差异，通常 QAT 方法生成的模型效率更低。 我们在 QAT INT8 模型的 QPS 比 FP16 高了～ 27%，但是离 PTQ INT8 还有较大差距。我们对此现 象进行了细致的分析，发现原因是 QAT 引入的“Quant”，“DeQuant”节点打破了 原有 TensorRT 的融合策略，导致了很多算子无法融合，从而影响了最终量化引擎 的性能。在这一节中，我们以 YOLOv6s_repopt 为例，展示一种定位具体瓶颈的图 优化方法。

共识 智能合约 可信账本 对等网络 开发教程 XuperChain 基本操作 合约开发详解 使用 SDK 开发超级链应用 使用合约模板 网络管理 搭建 XuperChain 网络 链上监管 监控链运行状态 平行链与跨链 链上治理 高级教程 使用合约开发套件 开发可信任应用 开发跨链应用 使用开放网络 使用测试网络 使用国密 实现原理 核心数据结构 共识框架 对等网络 智能合约虚拟机 场景的解决方案，通过独有的XuperBridge技术，可插拔多语言虚拟机，从而 支持丰富的合约开发语言。 在网络能力方面，XuperChain具备全球化部署能力，节点通信基于加密的P2P 网络，支持广域网超大规模节点，且底层账本支持分叉管理，自动收敛一致 性，TDPOS算法确保了大规模节点下的快速共识。在账号安全方面， XuperChain内置了多私钥保护的账号体系，支持权重累计、集合运算等灵活 的策略。 XuperChain架构 余额、DPOS投票数据、合约账号数据、智 能合约数据等，上链的数据全部持久化到底 层存储。不同的链， 存储独立。底层存储支持可插拔，从而可以满足不同的业务场景 网络 负责交易数据的网络传播和广播、节点发现和维护。以P2P通信为 基础，实现全分布式 结构化拓扑网络结构，数据传输全程加密。 局域网穿透技术采用NAT方案，同一条流保 持长连接且复用。多 条链复用同一个p2p网络 共识 共识模块用于

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