阿里云发布链路追踪服务Tracing Analysis

摘要： 近日，在杭州云栖大会上，阿里云发布了链路追踪服务Tracing Analysis，成本是自建链路追踪系统的1/5或更少，可为分布式应用的开发者提供完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具，帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈，提高微服务时代下的开发诊断效率。

近日，在杭州云栖大会上，阿里云发布了链路追踪服务Tracing Analysis，成本是自建链路追踪系统的1/5或更少，可为分布式应用的开发者提供完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具，帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈，提高微服务时代下的开发诊断效率。

Tracing Analysis 传送门：https://www.aliyun.com/produc...

微服务时代，分布式应用架构虽然满足了应用横向扩展的需求，但是运维和诊断的过程变得越来越复杂，例如会遇到接口诊断困难、应用性能诊断复杂、架构分析复杂、多语言程序接入难统一、调用链路数据离线分析困难等难题。传统的监控工具并无法满足提供跨越不同服务的能见度需求。

阿里云链路追踪服务Tracing Analysis可以跟踪所有分布式架构中的微服务用户请求，汇总组成分布式调用链方式，以及应用程序的单个服务和资源，实现调研链路的查询、诊断和应用性能实时汇总功能。同时，收集到的链路数据，可直接应用在日志分析中，并可对接到下游分析平台如LogSearch、CloudMonitor、MaxCompute等，用于离线分析、报警等场景，提升链路数据价值。此外，tracing analysis基于Opentracing标准，全面兼容开源社区，如Jaeger, Zipkin等开源项目，提高链路追踪系统的可用性和稳健性。

据链路追踪服务产品专家伏羿介绍，链路追踪Tracing Analysis 和 业务实时监控ARMS 是阿里云上应用侧APM监控的双引擎, 两款产品都可以满足用户在分布式应用场景下的复杂链路诊断需求，但支持场景有所不同：

业务实时监控ARMS
采用业界比较流行的无侵入式监控埋点，用户无需改造就可以深度监控和诊断到用户应用；但是无侵入式埋点虽然功能强大，实现逻辑却相对复杂、成本相对较高，而且受限于开发语言特性，某些语言如C, Go等就无法支持无侵入式埋点。

链路追踪Tracing Analysis
针对用户多语言的应用监控需求，阿里云特此推出链路追踪通过基于开放标准(opentracing)和开源组件(Jaeger, Zipkin, etc)侵入式埋点方式填补了这方面的空白；基于链路追踪，用户可以以比较低的性能代价通过嵌入链路追踪的SDK来手动上报链路信息，从而快速实现异构多语言分布式架构下的链路追踪需求。
相比于业务实时监控，虽然链路追踪接入比较负责，用户需要手动埋点，但是产品本身基于开放标准和开源产品，对用户无lock-in问题，而且成本相对低廉，链路追踪本身免费，用户仅对链路追踪依赖的日志服务成本进行付费。

此次阿里云链路追踪服务Tracing Analysis的发布，旨在帮助用户和各类开发者降低分布式系统的运维难度，聚焦业务创新，不用重复造轮子。同时，作为阿里云互联网中间件整体解决方案的重要组成部分，结合企业级分布式应用服务EDAS、消息队列MQ、应用配置管理ACM、性能测试PTS、业务实时监控服务ARMS等核心互联网中间件产品，可以快速搭建企业级互联网架构平台，具备业务中台能力，促进企业数字化转型的快速落地。