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从Opentracing、OpenCensus 到 OpenTelemetry,看可观测数据标准演进史

作者:可观测 伴随着分布式应用、Serverless 应用被越来越多开发者及企业所接受,但其背后所隐藏的运维问题也逐渐凸显出来--微服务架构中请求链路过长从而导致问题定位时间长,运维想要日常监控也非常困难。以一个具体问题举例,在分布式应用中完成一个单一用户请求可能会需要多个不同的微服务处理,这其中任何一个服务失败或性能拉垮,都会对用户请求响应造成极大影响。随着业务不断扩张,这个调用链也越来越复杂。仅凭借打印日志或 APM 性能监控很难做到全景浏览或者一钻到底。对于问题排查或性能分析时,这无异于盲人摸象。 面对这样的问题,Google 发表了论文《"Dapper - a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure"》[1]介绍他们的分布式跟踪技术,并认为分布式跟踪系统应该满足以下业务需求: • 性能低损耗: 分布式跟踪系统对服务的性能损耗应尽可能做到忽略不计,尤其是那些对性能敏感的应用。 • 低侵入: 尽可能做到业务代码的低侵入或无侵入。 • 快速扩展:能够随着业务或微服务规模快速扩大。 • 实时展现:低延时采集数据,实时...

阿里巴巴云原生混部系统 Koordinator 正式开源

脱胎于阿里巴巴内部,经过多年双 11 打磨,每年为公司节省数十亿的混部系统 Koordinator 今天宣布正式开源。通过开源,我们希望将更好的混部能力、调度能力开放到整个行业,帮助企业客户改进云原生工作负载运行的效率、稳定性和计算成本。 混部是什么? 业界很多互联网公司或多或少都有布局将不同特征类型工作负载协同调度的技术方向,充分利用负载之间的消峰填谷效应,让工作负载以更稳定、更高效、更低成本的方式去使用资源。这样的一套系统或机制,也就是业界时常提及的 “混部”概念。 阿里巴巴的混部: 阿里巴巴在 2011 年开始探索容器技术,并在 2016 年启动混部技术研发,至今经过了多轮技术架构升级,最终演进到今天的云原生混部系统架构,实现了全业务规模超千万核的云原生混部,混部天平均 CPU 利用率超 50%,帮助阿里巴巴节省了大量的资源成本。 混部是在互联网企业内部重金打造的成本控制内核,凝聚了众多的业务抽象和资源管理的思考优化经验,因此混部通常都需要数年的打磨实践才能逐渐稳定并产生生产价值。是不是每家企业都需要很高的门槛才能使用混部,都需要大量的投入才能产生价值?那让我们的 Koordin...

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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