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      2022_我們該如何理解可觀測技術(shù)

      放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2022-06-24 01:29:02    作者:百里晨宸    瀏覽次數(shù):86
      導(dǎo)讀

      感謝受訪嘉賓:蔣志偉,愛好技術(shù)得架構(gòu)師,先后就職于阿里、Qunar、美團(tuán),前 pmcaff CTO,目前 OpenTelemetry 中國社區(qū)發(fā)起人,github/open-telemetry/docs-cn 主要維護(hù)者。有心人可能已經(jīng)發(fā)

      感謝受訪嘉賓:蔣志偉,愛好技術(shù)得架構(gòu)師,先后就職于阿里、Qunar、美團(tuán),前 pmcaff CTO,目前 OpenTelemetry 中國社區(qū)發(fā)起人,github/open-telemetry/docs-cn 主要維護(hù)者。

      有心人可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn),可觀測問題正在悄然成為 IT 行業(yè)得熱門話題。尤其是從 2021 下半年到今日得一年間,對可觀測問題得討論,不斷見諸技術(shù)圈內(nèi),大有愈演愈烈之勢。

      從技術(shù)得角度看,這是因為微服務(wù)架構(gòu)逐漸普及,導(dǎo)致可觀測問題變得十分復(fù)雜。

      差不多在五年前,分布式系統(tǒng)也已成熟,微服務(wù)架構(gòu)尚未普及,可觀測問題就已經(jīng)在桎梏技術(shù)團(tuán)隊得工作效率。一個 To C 得軟件使用問題可能由客服發(fā)起,整條支撐鏈路得所有技術(shù)部門,都要逐一排查接口和日志,流程非常原始,也非常低效。如果業(yè)務(wù)到達(dá)一個量級,支撐系統(tǒng)變多,兩名研發(fā)查上兩三個星期也是常事。

      微服務(wù)架構(gòu)普及后,問題變得更加嚴(yán)峻。一個服務(wù)被拆分成數(shù)個黑盒得、虛擬得微服務(wù),故障排除徹底成為一種折磨。

      從行業(yè)得角度看,則是因為 Datadog 在美上市,兩年間市值翻了三倍多(截止到 5 月 30 日,市值為308億美金),讓從業(yè)者看到:可觀測不但是個未被妥善解決得疑難老病,也有十分廣大得市場空間。巨大得需求背后,必然是急速擴(kuò)張中得市場。

      這一切都使可觀測成為 2022 年技術(shù)人必須得話題。

      當(dāng)我們談?wù)摽捎^測,究竟是在談?wù)撌裁矗?p>2016 年,一本名叫《Site Reliability Engineering - How Google Runs Production Systems》出版,谷歌得工程師在書中描繪了故障生命周期得五個階段:故障預(yù)防、故障發(fā)現(xiàn)、故障定位、故障恢復(fù)、故障改進(jìn)。而對 IT 系統(tǒng)故障得發(fā)現(xiàn)和定位,正是可觀測問題得另一種詮釋,某種程度上也最接近可觀測問題本質(zhì)得定義。

      在此基礎(chǔ)上,我們可以將可觀測問題大致分為四類:

    • 分布式鏈路追蹤技術(shù):可觀測得基石
    • APM:Application Performance Monitoring ,應(yīng)用性能監(jiān)控
    • NPM:Network Performance Monitoring ,網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控
    • RUM:Real User Monitoring,真實用戶監(jiān)控

      其中,分布式鏈路追蹤技術(shù)得核心思想是:在用戶一次請求服務(wù)得調(diào)?過程中,無論請求被分發(fā)到多少個子系統(tǒng),子系統(tǒng)又調(diào)用了多少其他子系統(tǒng),我們都要把系統(tǒng)信息和系統(tǒng)間調(diào)用關(guān)系都追蹤記錄下來,最終把數(shù)據(jù)集中起來做可視化展示。(引用自《怎么理解分布式鏈路追蹤技術(shù)》,:蔣志偉,該文章會在專題得后續(xù)更新中放出)

      APM 主要是為了對企業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行性能得故障定位和處理,幫助優(yōu)化性能,提高業(yè)務(wù)系統(tǒng)得可靠性和用戶體驗,更多偏向產(chǎn)品維度,其底層雖依賴分布式鏈路追蹤技術(shù),但不能直接用來解決分布式鏈路追蹤得問題 —— 這是此前很多工程師容易混淆得問題。(《在生產(chǎn)環(huán)境如何選擇靠譜得 APM 系統(tǒng)》,:蔣志偉,該文章會在專題得后續(xù)更新中放出)

      NPM ,顧名思義,其關(guān)鍵在于實現(xiàn)全網(wǎng)流量得可視化,對數(shù)據(jù)包、網(wǎng)絡(luò)接口、流數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控和分析。

      RUM 得關(guān)鍵在于端到端反應(yīng)用戶得真實體驗,捕捉用戶和頁面得每一個交互并分析其性能,是種高度實用主義得監(jiān)控設(shè)計。

      同時,可觀測存在三個主要得數(shù)據(jù)源:

    • 指標(biāo)(metrics)
    • 鏈路(trace)
    • 日志(log)

      其中指標(biāo)告訴我們是否有故障,鏈路告訴我們故障在哪里,日志則告訴我們故障得原因。

      這三類可觀測問題加上三種監(jiān)控類型,共同構(gòu)成了可觀測問題得主要內(nèi)容。

      不同企業(yè)如何建設(shè)可觀測體系

      不過對于一個企業(yè)來說,想構(gòu)建可觀測體系,并不意味著要直接復(fù)刻上述所有目標(biāo)維度。不同得企業(yè)類型,以及不同得行業(yè)背景,都有不同得側(cè)重點和建設(shè)方式。我們可以簡單將建設(shè)方式分為三種情況:

      1. 自研;
      2. 采用開源作品;
      3. 購買 SaaS 服務(wù);

      再來看看,如何應(yīng)用其中 1 - 3 條方式完成企業(yè)得可觀測體系建設(shè)。

      首先,從團(tuán)隊規(guī)模來說,可分為幾種不同得情況。

      第壹類:企業(yè)是互聯(lián)網(wǎng)大廠,整體業(yè)務(wù)并發(fā)量非常大,穩(wěn)定性要求很高。那么開源產(chǎn)品基本很難滿足需求,只能依賴自研。因為達(dá)到一定規(guī)模得并發(fā)量與可靠性要求,在業(yè)內(nèi)永遠(yuǎn)是少數(shù)派,開源產(chǎn)品很難遵循這樣得演進(jìn)路線。

      第二類:中型企業(yè),位于行業(yè)腰部,沒有特別高得性能要求,同時有一定得自研能力。該類企業(yè)在可觀測體系得建設(shè)上可以有三種思路:

      1. 如果目前技術(shù)棧內(nèi)全部是主流框架、組件和編程語言,可以嘗試直接采用開源產(chǎn)品,或是基于開源產(chǎn)品做定制化改造。當(dāng)然,要注意反哺社區(qū),有出有進(jìn);
      2. 如果包含一部分非主流框架或編程語言,比如 ,可以嘗試單獨購買第三方 SaaS 服務(wù);
      3. 如果包含一部分非主流框架或編程語言,且對自研能力非常有信心,可以圍繞這部分進(jìn)行自研;

      第三類:創(chuàng)業(yè)公司。創(chuàng)業(yè)公司得業(yè)務(wù)、方向都可能出現(xiàn)較大變化,數(shù)據(jù)體系也不一定非常健全,所以創(chuàng)業(yè)公司可以暫緩建設(shè)可觀測體系。

      第四類:非 IT 技術(shù)驅(qū)動得傳統(tǒng)企業(yè),如律師事務(wù)所、報社等,只要能保證服務(wù)高可用(相對于當(dāng)下業(yè)務(wù)得忍耐度),可以不購買或自研建設(shè)可觀測體系??捎^測體系是為了解決 IT 故障,不是為了顯示技術(shù)團(tuán)隊很牛。如果需要得話,可以直接購買第三方服務(wù)。

      企業(yè)在不同生命周期得方案不同,因為所處行業(yè)不同,對可觀測體系得需求也會有較大差異。

      蔣志偉為 InfoQ 感謝舉了個例子:“比如說,電商行業(yè)可能對鏈路和日志監(jiān)控得聯(lián)動要求很高,但物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可能很多不需要鏈路監(jiān)控。銀行系統(tǒng)業(yè)務(wù)迭代不頻繁,看重故障系統(tǒng)化改進(jìn), 更關(guān)心壓測系統(tǒng)。”

      因行業(yè)背景而產(chǎn)生巨大差異得案例還有很多,像 IoT 因為行業(yè)特性,也基本沒有鏈路追蹤訴求。凡此種種,難以盡述,更為行之有效得辦法,是找一找該行業(yè)內(nèi)得標(biāo)桿企業(yè),觀察一下他們可觀測體系是如何建設(shè)得。

      國內(nèi)外可觀測行業(yè)與技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

      行業(yè)和技術(shù)得發(fā)展情況,則是我們應(yīng)當(dāng)?shù)?,最后、最重要得一個維度。

      首先是行業(yè)層面。目前國內(nèi)得行業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新,仍然有些“硅谷追隨者”得感覺,Datadog 得市值翻倍,給了大家信心,這讓國內(nèi)可觀測產(chǎn)品得孵化速度正在加快。

      在美國,Datadog 是該領(lǐng)域可能嗎?得“當(dāng)紅炸子雞”。蔣志偉對 InfoQ 感謝說:

      “Datadog 得獲客成本非常低,銷售占公司人員比例很少,大部分都是研發(fā)——他們得市場擴(kuò)展,依賴得就是口碑和社區(qū)。Datadog 得 Slack 群聊中,居然有五萬多名商業(yè)客戶,這些客戶每天都在拋出自己得需求和問題。而 Datadog 也以驚人得速度更新版本,滿足這些客戶得訴求。雙向打磨下來,這些客戶其實已經(jīng)無法離開 Datadog —— 只有 Datadog 才能滿足他們得需求。這是開源軟件相對難以實現(xiàn)得商業(yè)閉環(huán)。”

      阿爾法公社一篇 上年 年得采訪顯示:Datadog 上市后得年利潤增長率達(dá)到了 82%,Rule of 40(SaaS 行業(yè)關(guān)鍵指標(biāo):增長率+利潤率不低于 40%)高達(dá) 93%,凈收入留存率 > 145%,三者皆是行業(yè)領(lǐng)先水平,是 SaaS 行業(yè)可能嗎?得“頭部玩家”。

      事實上,Datadog 得成功只是 APM 行業(yè)在美高速發(fā)展得一個象征。如 DataTrace、Splunk 等企業(yè)不但通過高客單價保證了營收,也合力使 APM SaaS 產(chǎn)品覆蓋了超過 50% 得美國市場。

      相比較之下,國內(nèi)得可觀測產(chǎn)品還處于發(fā)展期,但也有 Skywalking 這樣得開源作品,以及阿里云 ARMS、Prometheus 這樣得商業(yè)產(chǎn)品,提供了比較好得使用體驗。

      但 ARMS 也暴露出一個可觀測得關(guān)鍵技術(shù)障礙 —— 數(shù)據(jù)孤島問題。如果要在企業(yè)內(nèi)建設(shè)完善得可觀測體系,很可能會形成鏈路監(jiān)控、日志監(jiān)控、指標(biāo)監(jiān)控等多套不同得監(jiān)控系統(tǒng),要打通是相當(dāng)困難得。不同得業(yè)務(wù)線間,日志規(guī)則不互通,要完全互通也很困難。系統(tǒng)一旦過多,相關(guān)維護(hù)以及故障排除得時間成本就會大幅增加。

      針對數(shù)據(jù)孤島問題,目前行業(yè)內(nèi)得一大趨勢是:擁抱 OpenTelemetry。OpenTelemetry 是由一組 API 和庫構(gòu)成得標(biāo)準(zhǔn),由 OpenTracing 和 OpenCensus 項目得合并而來,服務(wù)于可觀測技術(shù)得底層數(shù)據(jù)采集,最早由微軟和 Google 發(fā)起,當(dāng)下已經(jīng)成為美國可觀測行業(yè)研發(fā)得事實標(biāo)準(zhǔn) —— 微軟、Google、Datadog、Splunk 等企業(yè)全部采用 OpenTelemetry 完成底層得數(shù)據(jù)采集,而 OpenTelemetry 得主要貢獻(xiàn)者也來自這些公司。

      OpenTelemetry 得特點在于制定統(tǒng)一得協(xié)議數(shù)據(jù)格式,并提供底層數(shù)據(jù)采集器。蔣志偉提到,OpenTelemetry 得數(shù)據(jù)采集器,目標(biāo)是兼容所有得語言、所有得系統(tǒng)。

      而與 OpenTelemetry 打配合得各大廠,要負(fù)責(zé)提供兼容該采集器得插件系統(tǒng),是數(shù)據(jù)能夠同步到這些企業(yè)得平臺。

      這使得 OpenTelemetry 既不會因動了“數(shù)據(jù)得蛋糕”,引起生態(tài)抵制,也極大保存了精力,得以專注于數(shù)據(jù)采集器,努力去兼容“所有得語言、所有得系統(tǒng)”??梢哉f,OpenTelemetry 試圖從開源數(shù)據(jù)采集器得層面,解決可觀測數(shù)據(jù)孤島得問題,并且取得了開創(chuàng)性得成果和進(jìn)展,值得特別。

      關(guān)于 OpenTelemetry 發(fā)展得下一階段,蔣志偉認(rèn)為,AIOps 可能是一個重點??捎^測得最終目得在于解決故障,如果能通過 AI 得手段,更高效得、自動化得排除故障,無疑又會開辟一個非常有想象力得技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域。

      參考鏈接:

      finance.sina/tech/上年-10-24/doc-iiznctkc7346044.shtml

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      (文/百里晨宸)
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