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阿里万亿交易量级下的秒级监控

我要讲的内容是偏工程的:怎么在万亿交易量下实现足够实时的秒级监控? 先介绍一下监控系统 Sunfire,它是阿里集团的业务监控系统,前身是蚂蚁的 xflush, 支持应用标准化监控,如操作系统,JVM,中间件等。除此之外还有更强大的日志监控能力,大多数业务的监控指标都从应用的日志中抽取。目前覆盖了集团几乎所有 BU 和绝大多数业务,每分钟处理 TB 级日志。 下面将从以下四个方面进行讲解: 架构规模与挑战技术选择方向 一、架构 每分钟处理这么大的TB级日志量,我们是怎么设计架构去实现它的呢? 1.1、传统日志监控 上图是传统的日志监控,现在大多数监控平台采用的一个方案。Agnet 检测日志变化增量推送,经过消息中间件如 kafka,流式计算引擎如 Jstorm/flink 去消费 kafka 产生出来的数据,中间的流式计算可能有多步的处理,最后流向 DB,很传统的架构。 这种架构会有一个问题就是:某一分钟的数据,何时可以发报警? 1.2、流式计算的问题 Process Time 超过 Event Time Window 我们最早尝试了上面传统的架构,但是,会有一个问题,我到底什么时候这...

可靠的、可扩展的、可维护的数据系统 ------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记1

坦白说也是机缘巧合,在硕士生阶段进入分布式系统领域学习。无论是大规模存储或计算,其核心也是运用分布式技术利用并行性来解决数据密集型应用的需求。最近开始在啃这本《Designing Data-Intensive Applications》大部头,作者Martin Kleppmann在分布式数据系统领域有着很深的功底,并在这本书中完整的梳理各类纷繁复杂设计背后的技术逻辑,不同架构之间的妥协与超越,很值得开发人员与架构设计者阅读。 很可惜的是国内目前并没有对应的中文版本,这个系列算是一个读书感悟,同时也夹带私货,阐述一些自己的理解与看法,抛砖引玉,希望大家多交流学习。这本书共有12个章节,接下来我会一个章节更新一篇读书笔记。(囧rz,感觉自己又开了一个坑)同时也希望国内的出版社可以尽快引入版权,我也想要参与翻译工作啊(,,• ₃ •,,) !! 1.数据密集应用 作为一个开发者来说,目前绝大多数应用程序都是数据密集型的,而不是计算密集型的。CPU的计算能力不再成为这些应用程序的限制因素,而更加亟待解决的问题是海量的数据、数据结构之间的复杂性,应用的性能。 先看看我们经常打交道的数据系统: 存...

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