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随着互联网架构的扩张,分布式系统变得日趋复杂,越来越多的组件开始走向分布式化,如微服务、消息收发、分布式数据库、分布式缓存、分布式对象存储、跨域调用,这些组件共同构成了繁杂的分布式网络。

在一次800多人的开发者调研中,当回答“现阶段构建一个高可用的分布式系统,您遇到的三个最大的难题是什么?”时,57%的开发者选择了全链路追踪。

6月12日,阿里云发布了链路追踪服务 Tracing Analysis,提供分布式系统的全链路追踪能力,帮助客户快速发现和定位分布式系统下的各类性能瓶颈,成本仅自建链路追踪系统的1/5甚至更少。

微服务架构下的分布式应用架构虽然满足了应用横向扩展需求,但是如何进行分布式应用诊断成为挑战。虽然,业内有链路追踪相关的开源解决方案,但存在着研发投入较高、自建成本较高、技术风险较大、运维难度较大的挑战。

链路追踪 Tracing Analysis源自阿里巴巴内部的经过大规模实战验证过的 EagleEye,基于 Opentracing 标准,全面兼容开源社区,可实现 Jaeger, Zipkin 和 Skywalking等开源方案在阿里云上的托管,客户无需搭建基础设施,节省运维投入和技术风险。同时,支持多语言客户端将应用的链路数据上报至链路追踪控制台,实现链路追踪的目的。

据介绍,链路追踪 Tracing Analysis 可用于链路拓扑分析,慢请求、异常请求、流量异常的问题发现和定位,并可以根据业务Tag 对业务进行统计。以某教育行业客户为例,链路追踪 Tracing Analysis 帮助客户将异常请求数从原先的3%降低到0.1%,排查5个以上线上问题。

此外,链路追踪 Tracing Analysis可帮助用户收集所有分布式微服务应用和相关PaaS产品的分布式调用信息,查看应用的依赖路径,用于业务分析和稳定性评估。以某金融行业客户为例,链路追踪 Tracing Analysis 帮助客户将将应用的平均响应时间从2秒降低到500毫秒。

值得注意的是,链路追踪 Tracing Analysis 省去了客户自建基础设施的本地存储费用,仅通过云端日志存储收取存储费用,总体的机器成本是自建全链路追踪系统的1/5或更少,并提供了每天1000请求数的免费使用额度

目前,阿里云链路追踪 Tracing Analysis已应用于金融、游戏、教育、零售、人工智能等多个行业,帮助开发者高效的分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈。

Q&A:

Q1:可以通过 API 拉取链路追踪的数据吗?
A1:支持,收集的链路可以通过OpenAPI的方式获取,也可以嵌入链路追踪的页面展示,也可以直接在日志服务中查看。

Q2:非阿里云服务,可以接入链路追踪?
A2:链路是追踪是开放的,只要客户的应用可以访问公网,就可以接入,和有没部署在阿里云上没关系。

Q3:埋点对性能的影响有相关分析么?
A3:埋点数据是异步批量上报的,会对性能有影响有限,一般在1%左右,主要看埋点的量,埋的多会影响大一点。从目前的压测数据来看,对性能影响比较小。



本文作者:中间件小哥

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