云原生时代的 APM
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发布时间：2022-08-19 16:47
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时间：2023-10-25 17:02
作者 刘浩杨
来源 尔达 Erda 公众号
APM 的全称是 Application Performance Management（应用性能管理），早在 90 年代中期就有厂商提出性能管理的概念，到现在 APM 领域已经发展了近 25 年。
通常而言，APM 的技术已经发展了 3 个阶段，在这里我们可以通过前蓝海讯通（OneAPM）创始人何晓阳在 2014 年分享的《APM 应用性能管理的过去二十年》来回顾一下 APM 的发展 历史 。
1995 年到 2000 年，正是第一代互联网浪潮兴起的年代。当时，雅虎作为互联网公司的代表，引领一代潮流，美国人忙着铺光纤架网线，一个一个的站点被建立了起来。如果说网站的响应速度决定了用户体验的话，那么当时的网速就决定了网站的响应速度，因此，APM 1.0 时代的软件功能就是这么简单：管理网络系统的性能。
时间发展到 2000 年，看过《浪潮之巅》这本书的读者应该会对那个时代有一些印象，当时的 SUN 正处于巅峰时期，市值接近 2000 亿美元，这些公司当时正在疯狂的建设数据中心，购买各种各样的硬件和软件。在这里，我们用一个专业名词来称呼他们，叫做基础组件（Infrastructure）。那么，当时的 APM 系统已经到了第二代，作用是监控和管理各种基础组件的性能。
2005 年以后，随着 *，Twitter 这些应用提供商的兴起，越来越多的 APP 被用来服务全球客户；对于用户来说，他们访问的应用服务可能分布式 的部署在全球的多个数据中心上，尤其是 2010 年以后，新的移动访问方式的兴起，让每一个人的生活方式更加紧密的依赖于各种 Application。在这个时候，应用本身的性能越来越成为制约用户体验提升的瓶颈。这就是第三代 APM 软件的用武之地：第一是管理真实用户的体验，第二是进行端到端的业务交易性能分析。
可以看到，在过去很长一段时间，APM 的重心一直在关注用户体验性能和应用程序性能，随着近年来云计算的兴起，和云原生所倡导的新范式，给传统的研发和运维模式带来了新的挑战：微服务、DevOps 等理念让研发变得更高效，但带来的却是海量微服务的问题排查、故障定位的难度变得更大；容器化、Kubernetes 等容器编排技术的逐渐成熟让规模化软件交付变得容易，但带来的挑战是如何更精准地评估容量、调度资源，确保成本与稳定性的最好平衡。
Apple 的工程师 Cindy Sridharan 的博文“监控与观察”（Monitoring and Oberservability）首次将 Oberservability 一词带入开发者的视野。然而，在谷歌，其著名的 SRE 体系在此之前就已经奠定了可观察性的理论基础，也就是说在微服务、可观测性等概念或者出现以前，前辈们将这套理论称为监控，其中 Google SRE 特别强调白盒监控的重要性，而将当时技术圈常用的黑盒监控放在了相对次要的位置。而白盒监控正是应和了可观察性中“主动”的概念。
这里引用一下 Baron SchSchwarz 大咖的一个定义：“监控告诉我们系统的哪些部分是不工作的。可观察性告诉我们那里为什么不工作了。”
由此可见，可观察性是云原生系统中提供稳定性和性能监控、诊断分析的一套理念。和监控相比，可观察性从单一的度量扩展为 Metrics、Tracing、Logging 三大支柱：
在上文中我们提到，可观察性提供了一套理念来监控、诊断云原生应用系统。因此，CNCF 发起了 OpenTelemetry 项目，希望借此统一可观察性三种数据的标准规范和统一的采集实现。但在现实世界中，我们更关心的是采集的数据如何被存储和使用。由此，Erda MSP（MicroService Platform）中的应用监控子系统也在逐渐演进为以“可观察性分析诊断 ” 为核心的微服务观测平台。
Erda MSP 当前覆盖从基础设施、业务系统、到端应用的数百种指标和状态采集：
我们也根据监控运维常见的场景和指标，在 Erda 中提供了默认的观测视图：
多云集群状态和资源使用率观测
集群节点指标观测
服务请求和延迟观测
针对于业务系统的慢请求和错误请求，我们集成了 log、trace 和 metric 的关联，让用户可以在很容易的定位到请求的异常上下文信息：
错误请求检索
错误请求和慢请求 Top
慢请求和错误请求下钻分析
exception 分析
exception 下钻关联到 trace 和 log
Erda MSP 支持使用自定义 Dashboard 定制用户自己的分析场景，Dashboard 详细使用参考： 《上手后才知道，这套仪表盘系统用起来是真的爽！》 。
对日志数据的处理，Erda 支持全文检索和结构化标签检索两种方式，并且实现一键关联日志和调用链路的分析能力。
日志关联链路追踪分析
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