大家好!智能运维deeptracing之apm监控系统今天让小编来大家介绍下关于智能运维..,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧！
随着公司业务的与日俱增，各个系统也越来越复杂，服务间的调用，服务的依赖，以及分析服务的性能问题也越棘手，因此引入服务追踪系统尤为重要。通过跟踪请求的处理过程，来对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗进行跟踪（每个请求的完整调用链路，收集调用链路上每个服务的性能数据），方便工程师能够快速定位问题。
apm 工具与传统的性能监控工具的区别在于，不仅仅提供一些零散的资源监控点和指标，其主要关注在系统内部执行、系统间调用的性能瓶颈分析，这样更有利于定位到问题的具体原因。apm 致力于检测和诊断应用性能问题，从而能提供应用预期的服务水平。
在逻辑上分为四部分: 探针, ..后端, 存储和用户界面（ui）
· 探针
基于不同的来源可能是不一样的, 包括，应用进程的调用链、关键日志以及应用进程所在操作系统主机的资源情况，包括cpu、mem、io、disk、sysfile等。agent 将数据格式化为 deeptracing-apm 适用的格式，推送给deeptracing-apm系统，推送方式包括网络同步推送和kafka异步推送。
· ..后端 包括两大功能：
第一、对于tracing数据，支持数据聚合, 数据分析以及驱动数据流从探针到用户界面的流程。高效数据建模，保障数据访问的高时效性；
第二、对于植入agent的应用进程，可以通过反向字节码增强的方式，反向调试应用进程，做到在不修改代码、不重启应用进程的情况，即可实现系统bug的定位和快速修复。
· 存储
目前对于日志的存储，采用elk组件，对于tracing信息使用mysql来存储。
· 用户界面（ui）
一个基于接口高度定制化的web系统，用户可以可视化查看和管理 deeptracing-apm 数据。
业内apm的产品大多数采用的技术是 java agent作为探针抓手，比如具有代表性的开源产品skywalking，受到javaagent技术栈局限性，例如jva agent是在jvm 启动后期才被加载，该agent是运行在jvm运行时的容器里，它会受到jvm 挂起或 java 运行时问题的影响，并且不能报告某些类型的错误信息。如果不能正常发送监控数据就要堆积在jvm操作里，影响应用系统性能。此外，还有某些需求也无法兼顾，如，零感知入侵、探针的稳定性等方面。
因此本次采用更低层（jpad层）技术栈，native agent技术，调用jvmit方式，对jp（java process）进行监控、控制。
利用jvmti接口，将探针植入jp（java process，java服务进程）中，采集jp的行为。通过内网链路与数据传输协议建立网络链接，将采集的信息归并到采集模块中，方便后续处理。
产品目前处于研发期间，开发过程中将会遇到的技术问题，发帖子与大家共享。有关于apm研发、jvmti开发的小伙伴，欢迎交流讨论。
本文到此结束，希望对大家有所帮助。