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首先,您須要瞭解什麼是微服務架構設計,同時瞭解相關微服務與Docker介紹, 微服務架構的本質,是把總體的業務拆分紅不少有特定明確功能的服務,經過不少分散的小服務之間的配合,去解決更大,更復雜的問題。對被拆分後的服務進行分類和管理,彼此之間使用統一的接口來進行交互。服務器
微服務的特色決定了功能模塊的部署是分佈式的,以往在單應用環境下,全部的業務都在同一個服務器上,若是服務器出現錯誤和異常,咱們只要盯住一個點,就能夠快速定位和處理問題,可是在微服務的架構下,大部分功能模塊都是單獨部署運行的,彼此經過總線交互,都是無狀態的服務,這種架構下,先後臺的業務流會通過不少個微服務的處理和傳遞,咱們不免會遇到這樣的問題:架構
分散在各個服務器上的日誌怎麼處理?
若是業務流出現了錯誤和異常,如何定位是哪一個點出的問題?
如何快速定位問題?
如何跟蹤業務流的處理順序和結果?
咱們發現,之前在單應用下的日誌監控很簡單,在微服務架構下卻成爲了一個大問題,若是沒法跟蹤業務流,沒法定位問題,咱們將耗費大量的時間來查找和定位問題,在複雜的微服務交互關係中,咱們就會很是被動。分佈式
如下基於微服務監控案例之一微服務
監控原則:優化
- 將更多的時間用於編寫對數據指標的意義進行分析的代碼,而不是用於編寫收集、移動、保存以及顯示指標的代碼。
- 讓關鍵業務指標的延遲下降到人類注意力的持續時間如下 (約10秒左右)。
- 請驗證你的衡量系統是否具備足夠的精確度與準確度,並將收集到的響應時間數據以柱狀圖表示。
- 對於比目前監控中的系統(與服務)須要更高可用性與可伸縮性的系統進行監控。
- 對分佈式的、短時間的、「cloud native」、容器化的微服務的監控進行優化。
- 讓指標與你的模型相一致,以便理解它們之間的關係
問題與需求url
咱們想要價值.net
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實時抓取數據,實時分析統計,生成統計和報表架構設計
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可視化的報表系統,更快的瞭解系統運行狀態設計
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搜索功能,快速的定位關鍵問題
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數據挖據,利用優秀的數據分析能力和數據模型,進行數據預測