【用户与产品】竞品对比方案

背景

为了更好的主动感知用户级竞品PK指标，如：是火币打开速度快还是币安打开速度快呢？是火币 WebSocket 连接快还是币安的快呢？

目前这些都是疑问句，啄木鸟感知地图里很重要一块就是竞品数据对比，现在我们依赖第三方检测平台（如：Boce、听云），但数据不能很好的满足我们需求，并且数据肯定是直接在我们自己手上最安全，正所谓《数据在手，天下我有》。

目标

• Docker 化部署
• 插件化管理
• 任务调度式收集
• 自定义指标

架构图

运行环境

基于 Docker 运行，运行时为 Node.js ，可以完成：

1. 基于 Puppeteer 无头浏览器式收集数据，如：性能指标、WebSocket 指标、接口指标等
2. 基于 Ping 完成：域名可用性、TTL、丢包率的探测

购买多个节点服务器，如：阿里云 ECS 1U1G 北京、杭州、上海等节点安装 Woodpecker Docker Agent ，其实可以理解为“肉鸡”的概念，我们在远程的 Master 里管理这些 Agent 安装的插件、状态，并在任务触发时分发到对应的节点中，由节点完成数据采集、上报的工作。

注意的是，Agent 中只是在 ECS 中运行着一个 Docker 容器，而 Master 管理/操作的也是这个容器，不会对宿主做操作，不会越权（如：SSH ECS，我们认为这些操作是 OPS 处理的范畴）。

Master

1. 插件管理

以代码形式（Node.js）分模块管理，在任务里选择插件，并配置插件所需参数，插件列表如：

1. Ping 插件

   • 配置：域名/IP、超时、次数

2. 网站页面性能指标插件

   • 配置：链接、视图宽高、UserAgent
3. Huobi Global WebSocket 专测
4. Binance WebSocket 专测
5. 其实能做的很多很多...

2. Agent 管理

查看所有 Agent 的状态、分布，对其安装/卸载插件，并对其进行地域分布、标签等信息管理。

3. 任务管理

以任务队列式向对应 Agent 发送数据，任务配置大概如：

• 任务名称
• 所属 Agent ，如：bj01、sg03、hz03
• 任务间隔：单次、1s、1m、1h、1h

• 执行插件：

  1. Ping - { url: 'www.baidu.com', timeout: 1000, count: 5 }
  2. Web Performance - { url: 'https://www.huobi.me/zh-cn/ex...' }
  3. Web Performance - { url: 'https://www.baidu.com' }
  4. Global WebSocket
  5. Binance WebSocket

Agent

使用 Docker 后台运行一个容器，如：

docker run \\
    -d \\
    --name woodpecker-agent \\
    -p 8080:8080 \\
    -e ACCESS\_KEY\=生成的令牌 \\
    hub.Woodpecker.vip/pk/agent:v1.0.0

该 Agent 提供的 OpenAPI ：

• IP:8080/open/v1/status - 当前 Agent 状态
• IP:8080/open/v1/plugin/install - 安装插件，上传插件数据到 Agent
• IP:8080/open/v1/task/exec - 使用数据执行任务

Woodpecker

日志收集服务，由 Agent 采集完后推送到该服务，由该服务入库。

注意

1. 以上均使用内网传输，如：Master -> Agent -> Woodpecker -> DB
2. 频繁采集第三方网站时可能面临被封 IP 的风险