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从部署到优化:富途证券的 DeepFlow 探索之旅

作者:姜远川,后端研发工程师,来自富途技术工程部 本文分享了富途证券引入基于 eBPF 的可观测性方案 DeepFlow,以应对传统 APM 所面临的诸如代码侵入性强和覆盖不全面等挑战的过程。在 TKE 超级节点等复杂场景的落地过程中,我们与社区密切合作,解决了多项兼容性和性能问题。通过 DeepFlow,我们快速定位了一个 DNS 解析引起的 MySQL 超时故障,验证了该方案的价值。未来,我们计划将内部观测平台和 DeepFlow 相结合,以持续拓展其应用场景并优化现有监控路径。 01|业务运维痛点 我们在内部已经建立了一套可观测平台,负责观测跨越多种编程语言的大量应用。我们通过代码插桩的方式提供了丰富的观测能力,但随着业务规模的增长和技术架构的演进,也面临了若干运维痛点: 代码入侵性:不同编程语言需要独立的 SDK 维护,给业务团队带来了学习和升级的额外负担。 故障定位模糊:SDK 与业务代码的界限不明确,影响定位定界效率。 监控路径不完整:传统埋点方法导致监控数据粒度不足,难以追踪基础服务、云组件以及网络调用的细节。 网络问题诊断效率低:在复杂的云原生架构中,K8s 自身排查工...

概念回顾:现代应用架构中的数据平面、管理平面和控制平面

原文链接: 概念回顾:现代应用架构中的数据平面、管理平面和控制平面 转载来源: NGINX 中文官网 NGINX 唯一中文官方社区 ,尽在 nginx.org.cn 阅读原文。 企业必须发挥好数据平面、管理平面和控制平面的作用,并对其现代应用的部署、管理、防护和迭代进行大局设计。 什么是数据平面? 在现代应用架构中,数据平面用于存放和传输应用流量和数据流量。 在部署云原生应用时,该层控制不同环境、应用和平台之间的应用流量。由于缺乏可见性并且存在治理差距,分布式环境扩大了威胁面并增加了系统中断的几率。 数据平面对于大规模构建高性能现代应用而言至关重要。决定应用性能的关键指标(例如用户体验和延迟)取决于响应迅速、安全可靠且高度可扩展的数据平面。通过执行所有的策略、服务级别协议 (SLA) 、扩展行为以及其他的行为触发器(例如重试、keepalives 和横向扩展),数据平面可以对应用下达指示。 在 Kubernetes 中,数据平面由 worker 节点及其 pod ,以及通过 kubelet 代理进行通信的容器(与容器引擎和维护状态信息的数据库共享状态和条件)组成。每个节点都有一个...

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