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 ○ 系统架构演进 第三部分 2018-2020 2K+ 40K 1Mil+ 2020 年指标数据 业务指标数量 每秒写入数据点 Active Time Series 2018-2020 年架构 2020 年底面临的问题 ● 无法查询超过 30 天的数据 ● 查询慢，平均时间超过 2 分钟 ● 跨集群指标无法聚合 ● Prometheus 集群经常崩溃 ● 维护时 Prometheus

Go工程可观测性实践 周曙光 得物 Go开发 目 录 可观测性概述 01 链路追踪 02 指标 03 可观测性概述 第一部分 广义的可观测性：可以根据系统的外部输出信息推断出系统内部状态的好 坏。 软件系统的可观测性：一种度量能力，能帮你更好的理解系统当前所处的 任何状态。如果无需发布新代码就可以理解任何新的或怪异的状态，那么 系统就具备可观测性。 什么是可观测性？ 可观测性开源产品 可观测性开源产品 每种方案都有特定的、自定义的 步骤来生产和转移符合后端存储 的遥测(Telemetry)数据，这就带 来了工具或者厂商的绑定性。 为了解决“厂商锁定问题”，监控和可观测性社区过去创建了很多开源项 目，比如OpenTracing和OpenCensus，这些标准允许用户实时收集遥测 数据并传输到所选择的后端，最终在2019年，两个组织共同组建OTel项目， 并由CNCF负责。 Collector • Receiver • Processor • Exporter 微服务业务架构图 项目工程layout 遥测数据处理架构 链路追踪 第二部分  无所不在的部署  持续监控  低消耗  应用级透明  延展性 链路追踪设计目标 链路追踪 Dapper 每个请求都生成一个全局唯一的 traceid，端到端透传到上下游所有节点，每一层生成一个 spanid，

基于云原生的微服务可观测性 刘浩杨 端点科技 Erda 微服务和监控平台负责人 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 Erda:新一代企业级云原生 PaaS 平台 当前微服务系统面临的挑战 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 horizontal （三）数据关联 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 Erda MSP 微服务观测平台 Erda 微服务观测平台优势 指标覆盖完整 通过多种探针，覆盖基础 设施、业务系统、用户终 端全面的数据指标 高实时性 通过流计算平台，数据 处理和告警延迟都在秒 平台架构 可观测性数据采集 可观测性数据处理 数据存储选择 ES 数据索引管理 自动路由 指标到索引 01 02 03 自动索引滚动 根据容量和 TTL 自动评估数据 删除周期 InfluxQL To ES 消除 ES 查询的复杂性 统一图表交互接口 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览

策略与机制随着层次的变化而变化； 应用管理的策略与机制 应用 版本 工作负载 负载均衡 标签 流量 组件 日志 指标 容量 服务 依赖 路由规则 持久卷 部署策略 健康检查 … 灰度 发布 定时弹性 事件 指标弹性 分批发布 重启 回滚 日志管理 事件中心 指标监控 存储挂载 服务绑定 手动弹性 回退历史 负载均衡 报警 诊断 组件管理 服务治理 … 云原生PaaS平台 8 9 8 9 向下设计平台策略与机制融入云原生生态 向上提供应用管理策略与机制使用平台 插入：K8s核心机制-声明式资源与控制器 控制器 期望状态 被控制系统 管控动作 监控状态 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx-deployment labels: app: nginx Prom- controller Istio- controller … 部署 控制器 弹性 控制器 流量 控制器 存储 控制器 负载均衡 控制器 限流降级 控制器 监控 控制器 … 应用模型 控制器 平台应用模型 平台特定业务 用户应用模型 云原生生态 EDAS 1、应用管理策略 2、应用管理机制 3、平台构建策略 4、平台构建机制 PaaS

业务混合部署 面向需求实现 效率质量之痛 流程 敏捷 隔离 性能 安全 监控 中间件技术选型 团队背景 内部生态 业务发展 开发成本 运营成本 Golang CSP并发 多核友好 自动GC 语法简洁 开源库多 CGO集 成 快速交付 内核稳定 生态趋势 数据中间件——指标服务 Golang 高性能 高可用 扩展性 安全性 可运营性 业务发展驱动技术演进 业务发展驱动技术演进 服务网关 过载保护 流控降级 SET部署 立体监控 敏捷集成 微服务探索 跨部门 异构系统 非标接口 托管接入 业务隔离 解析适配 IDL • 标准接口 • 字段约定 Script 转码逻辑 • 非标接口 • 逻辑编码 问题 手段 嵌入脚本选型 • Expression、Learning cost Custom • CGO overhead 微服务划分 Intervene 干预 Measure 评估 User 用户 • 离线标签类画像， 批量选取用户群 特征 • 离线及实时用户指 标，单用户业务个 性化属性数值 指标 • 短信、Tips、邮 件、站内信通知 触达 • 礼包发放、积分 赠送、体验资格 营销 • 服务编排、运营策略 策略 微服务实践 • CDB + CKV / ETCD 服务注册发现

延迟太⾼？ 压测时关注哪些服务指标 压测时关注哪些服务指标 因为我们是 Go 的服务，还可以额外看看： • Goroutine 数，线程数 • 如果 Goroutine 数很多，那这些 Goroutine 在⼲什么？ • GC 频率，gctrace 的内容(线上保存 gctrace 的话，注意硬盘类型)，GC 的 stw 时间 • Memstats 中的其它指标： https://github 5c36d1b381cda9e7/ prometheus/go_collector.go#L45 基本套路 1. 排除外部问题，例如依赖的上游服务(包括 DB、redis、MQ)延迟 过⾼，在监控系统中查看 2. CPU 占⽤过⾼ -> 看 CPU profile -> 优化占⽤ CPU 较多的部分逻 辑 3. 内存占⽤过⾼ -> 看 prometheus，内存 RSS 是多少，goroutine

⼲⼴广州舜⻜飞信息科技有限公司 All Right ReservedAll Right Reserved 简单监控接⼝口: GO 专业DSP解决⽅方案 © ⼲⼴广州舜⻜飞信息科技有限公司 All Right ReservedAll Right Reserved 简单监控接⼝口 专业DSP解决⽅方案 © ⼲⼴广州舜⻜飞信息科技有限公司 All Right ReservedAll Right 线上运⾏行情况 专业DSP解决⽅方案 © ⼲⼴广州舜⻜飞信息科技有限公司 All Right ReservedAll Right Reserved • 每天N亿曝光 • 30个维度，40个指标 • 表的数据量和维度的离散程度相关 • 如⼲⼴广告位有5000个，全国500个城市，时间粒度到⼩小时级别，则地区汇总表⼀一个 推⼲⼴广活动⼀一天最多就有 5000*500*24 = 6千万

com/articles/2021/06/22/kubernetes-operators-101-part-2-how-operators-work 为什么使用Operator? • Kubernetes生态系统 比如监控、日志、Dashboard等 • Kubernetes集群基础能力 比如自动化安装、配置、更新等。 • Kubernetes API 避免了重复开发资源的增删改查等框架代码 如何打造一个Operator 好地识别到新环境的图片； • 边侧数据不足，AI模型训练难以收敛或启动。 云机器人园区室外递送终身学习案例 业务收益： • 未知任务训练提升E1-1F昏暗桥底corner case的mIoU指标达1.78倍； • 启用未知任务训练帮助配送时间从27min38s减少到19min53s，节省幅度 达28%； • 未知任务识别模块上传未知样本，帮助减少253张训练样本打标量，节省幅 度达26%。

26 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 26 区块链性能测试工具-产品基础模型 测试 平台 Hyperchain 测试脚本 可视化⼯具 交易成功率 交易吞吐量 交易延迟 … 压测指标 Fabric Ethereum … 测试脚本 测试脚本 27 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 27 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 27 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 智慧政务 社会治理 智慧城市 ··· 能源电力 飞洛 BaaS 密钥管理 业务数据可视化 智能合约研发 联盟组织管理 节点管理 合约安全审计 日志分析与告警 统一身份认证 专有联盟链 监控运维 应用研发 司法存证链 通用链 数字身份链 ··· 公共联盟链 溯源链 跨链服务 联盟链 Hyperchain 隐私保护 联盟治理 高效执行引擎 自适应共识 混合型存储 分片模型 大规模组网