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云场景实践研究第5期:朗新科技

更多云场景实践研究案例,点击这里:【云场景实践研究合集】联合不是简单的加法,而是无限的生态,谁会是下一个独角兽 从13年的费控到双向电表,传统的电力行业正向互联网转型,目前采用的方式是以小时为基准,对整体数据处理。面对千万级别数据量和数以百万计的高并发实时查询以及异构平台的接入,传统IOE企业架构难以应对。而本文的案例研究中,朗新科技借助阿里云的能力一一击破了电力行业向互联网转型过程中的诸多挑战。 “任何技术的进步无外乎两种驱动力:第一是社会进步发展的驱动;第二更多是个人用户对应用差异性体验驱动。对于公共行业的业务,在整体服务化、组件化的过程中,企业可依托阿里云平台的技术,结合本行业的流程构建整体快速开发的平台。同时在快速开发平台中也可以引申到平台设计、服务组建复用以及整体数据分析上再构,通过定制化软件,降低成本。” ——林海潮 朗新科

全链路设计与实践

背景 随着沪江业务的高速发展,公司服务之间的调用关系愈加复杂,如何理清并跟踪它们之间的调用关系就显的比较关键。线上每一个请求会经过多个业务系统,并产生对各种缓存或者 DB 的访问,但是这些分散的数据对于问题排查,或者流程优化提供的帮助有限。在这样复杂的业务场景下,业务流会经过很多个微服务的处理和传递,我们难免会遇到这些问题: 一次请求的流量从哪个服务而来? 最终落到了哪个服务中去? 为什么这个请求这么慢? 到底哪个环节出了问题? 这个操作需要依赖哪些东西? 是数据库还是消息队列? Redis挂了,哪些业务受影响? 设计目标 低消耗性:跟踪系统对业务系统的影响应该做到足够小。在一些高度优化过的服务,即使一点点损耗也容易察觉到,而且有可能迫使在线负责的部署团队不得不将跟踪系统关停 低侵入性:作为非业务组件,应当尽可能少侵入或者无侵入业务系统,对于使用方透明,减少开发人员的负担 时效性:从数据的收集产生,到数据计算处理,再到最终展现,都要求尽可能快 决策支持:这些数据是否能在决策支持层面发挥作用,特别是从 DevOps 的角度 数据可视化:做到不用看日志通过可视化进行筛选 实现功能 故障定位...

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