【51CTO.com原創(chuàng)稿件】在高效地支撐蘇寧互聯(lián)網(wǎng)相關業(yè)務的過程中，各系統(tǒng)間的交互也變得如圖 1 一樣錯綜復雜，下圖中的點代表各個應用系統(tǒng)，連線代表系統(tǒng)間的交互。

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圖 1：系統(tǒng)交互圖

以上錯綜復雜的特性主要由以下兩個原因?qū)е拢?/p>

• 系統(tǒng)和服務的復雜性：體系數(shù)量龐大：4000+ 系統(tǒng)，10w+ 服務；系統(tǒng)間調(diào)用方式復雜：大部分使用 RSF，也有其他的方式，如 HESSIAN，ESB等。
• 業(yè)務的復雜：既有線上新業(yè)務又有線下老業(yè)務，這些業(yè)務系統(tǒng)之間會有大量的關聯(lián)。

基礎環(huán)境的復雜性：多數(shù)據(jù)中心，每個數(shù)據(jù)中心會劃分多個邏輯機房和部署環(huán)境；一個系統(tǒng)服務器規(guī)模往往會很大，例如，緩存服務器就可能有上千臺。

為解決上述復雜性問題和更加有效的支撐整個業(yè)務的發(fā)展，我們提出了立體式監(jiān)控解決方案。

所謂立體式監(jiān)控，是由傳統(tǒng)的單點系統(tǒng)監(jiān)控演化而來，在復用當前監(jiān)控探針的前提下，由單點發(fā)展為對業(yè)務全鏈路的監(jiān)控。

并根據(jù)采集而來的監(jiān)控數(shù)據(jù)進行多維度、甚至任意維度的分析，實現(xiàn)多維空間的監(jiān)控，便于快速預判和定位系統(tǒng)或者業(yè)務故障，提升業(yè)務支撐效率。

監(jiān)控體系建設

蘇寧監(jiān)控一體化解決方案旨在為用戶提供從系統(tǒng)監(jiān)控、問題定位、實時告警到?jīng)Q策分析、故障自愈的一站式解決方案。即全力為用戶打造從“監(jiān)”到“控”的全方位一體化 APM/CPM 解決方案。

從移動 App、PC/WAP端、網(wǎng)絡端、服務端、調(diào)用鏈各個級別進行應用性能分析。

能夠深入到應用、數(shù)據(jù)庫自動捕獲應用性能異常，自動識別有問題的應用組件和代碼，利用關鍵業(yè)務性能剖析進行故障原因深度分析，非 IT 專家也能夠快速定位問題原因所在。

采用新一代的應用監(jiān)控技術，將企業(yè)數(shù)據(jù)中心基礎資源監(jiān)測數(shù)據(jù)、用戶體驗監(jiān)測數(shù)據(jù)、應用代碼性能分析數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡性能數(shù)據(jù)、系統(tǒng)運行日志等各類異構、海量的 IT 監(jiān)測數(shù)據(jù)進行集中收集和處理，融合蘇寧大數(shù)據(jù)能力，構建更加高效、更加智能的 IT 故障分析能力。

立體式監(jiān)控體系整體架構圖如圖 2 所示：

圖 2：蘇寧立體式監(jiān)控概覽

第一個維度

從左到右，是從監(jiān)控的思路進行構建的：

• 左邊一塊為監(jiān)測產(chǎn)品，主要用來發(fā)現(xiàn)問題。
• 問題發(fā)送給智能告警平臺和決策分析平臺，定位問題根源，反饋給研發(fā)團隊及時進行處理，以及服務治理系統(tǒng)進行治理。
• 右邊是自動化的干預處理，最后再回到最左的流程中進行監(jiān)測。

第二個維度

從上到下，從前端到后端。我們現(xiàn)在的監(jiān)控主要面對的是蘇寧一些核心應用，比如蘇寧易購手機端、蘇寧金融易付寶等等。

這些應用用戶數(shù)量多、范圍廣、使用頻次高，會不斷地反饋應用或服務的問題。

先從用戶角度，對用戶體驗進行監(jiān)控，一旦發(fā)現(xiàn)問題，會立刻針對數(shù)據(jù)進行溯源，到客戶端通過 SDK 或 JS 抓取一些傳統(tǒng)標準做法采集數(shù)據(jù)，再通過多維度分析，將數(shù)據(jù)問題反饋給研發(fā)。

同時我們會對服務端進行性能監(jiān)控，前面也說服務端的系統(tǒng)相對而言要復雜得多，因此我們往往會想辦法串起前后端，做到分鐘級甚至秒級調(diào)用，所以我們對調(diào)用鏈也進行了監(jiān)控。

而調(diào)用鏈監(jiān)控依然是在中間件層面，也可能是基礎設置的波動導致了問題的產(chǎn)生，所以在底層對基礎設施構建了監(jiān)控。

第三個維度

從數(shù)據(jù)層面：

• 首先是 Metric 指標，這個指標可以是從基礎設施而來的，可以是業(yè)務層面定義的，也可以來自性能監(jiān)控，這是評估性能的一個重要指標。
• 還有一個是 Event 事件，日志監(jiān)控承載了非常重要的能力，事件幫助系統(tǒng)定位問題。
• 第三個指標 Trace，來源于調(diào)用鏈。三個指標會產(chǎn)生交集，輔助定位、排查問題。

根據(jù)目前監(jiān)控體系的現(xiàn)狀，為了滿足日益復雜的監(jiān)控需求，打造基于 AI 的監(jiān)控體系，實現(xiàn)面向用戶體驗的無人化智能服務解決方案目標，我們提出了面向現(xiàn)代監(jiān)控的體系規(guī)劃。

詳細的規(guī)劃如圖 3 所示：

圖 3：面向現(xiàn)代監(jiān)控的體系規(guī)劃

在該體系中，通過引入自然語言處理、建立知識圖譜和圖像識別等 AI 技術，讓監(jiān)控實現(xiàn)無人值守，用戶可以更簡單便利地與監(jiān)控系統(tǒng)機器人進行交互，獲取所需的監(jiān)控信息。

在問題分析和決策領域，將通過建立計算模型生成不同維度的指標，實現(xiàn)多維度的關聯(lián)分析和異常檢測，并且動態(tài)計算出告警閾值，生成告警事件推送給用戶。

監(jiān)控技術實現(xiàn)

監(jiān)控產(chǎn)品介紹

立體式監(jiān)控體系由一系列的監(jiān)控產(chǎn)品構成，每種監(jiān)控產(chǎn)品都存在獨特的特性，但同時也和其他產(chǎn)品有著相互協(xié)調(diào)的關聯(lián)關系，從而形成一個監(jiān)控生態(tài)體系。

監(jiān)控主要產(chǎn)品如圖 4 所示：

圖 4：監(jiān)控體系主要產(chǎn)品及其關系

用戶體驗監(jiān)控(UOM)

UOM 是一個可以對用戶產(chǎn)品端進行全方位、多種維度進行監(jiān)控和分析的平臺。

通過將監(jiān)控采集 SDK 無侵入或者較少侵入的植入用戶端中，獲取用戶在使用產(chǎn)品時對用戶造成體驗影響的調(diào)用鏈異常數(shù)據(jù)，并基于此進行分析、預測和告知該產(chǎn)品的相關運維人員。

通過采用無侵入和較少侵入的方式，將采集 SDK 植入用戶應用，實現(xiàn)對用戶應用的系統(tǒng)異常、業(yè)務異常、用戶信息進行采集。

對異常數(shù)據(jù)進行建模，形成相應的異常數(shù)據(jù)趨勢圖和用戶軌跡，實現(xiàn)迅速地對用戶應用問題進行定位。

通過態(tài)勢感知計算模型動態(tài)計算異常增長率，根據(jù)不同維度的規(guī)則配置，實現(xiàn)對應用異常問題進行告警。

UOM 機器人可滿足用戶在豆芽中，通過自然語言方式直接和機器人交流，實現(xiàn)快速獲取問題根本原因。

圖 5：UOM 系統(tǒng)技術架構

日志統(tǒng)計分析

離線日志統(tǒng)計分析是運用大數(shù)據(jù)技術，海量歷史日志分析的一種解決方案。專注于幫助使用者發(fā)現(xiàn)并解決系統(tǒng)性能問題。

通過分析各類訪問日志，得到各系統(tǒng)使用過程中請求量、響應時間、錯誤率、命中率等性能指標，可以通過分析來源 IP 判斷是否遭受攻擊等。

圖 6：離線分析

實時日志統(tǒng)計分析是一個在 E(Elasticsearch)F(Flume)K(Kibana4)的基礎上進行二次開發(fā)的平臺。

它集成了蘇寧內(nèi)部的賬號體系和系統(tǒng)基礎數(shù)據(jù)，實現(xiàn)準實時日志的檢索、統(tǒng)計分析。

圖 7：實時分析

調(diào)用鏈監(jiān)控

完全采用 OpenTracing 標準，對系統(tǒng)異常和業(yè)務異常進行全鏈路監(jiān)控。采用字節(jié)碼技術實現(xiàn)監(jiān)控 SDK 植入，對業(yè)務系統(tǒng)功能不會造成影響。同時提供及時關閉、自動升級功能，節(jié)省人工、降低風險。

并可以應用于各領域應用系統(tǒng)服務和調(diào)用鏈監(jiān)控，為 IT 研發(fā)人員檢測系統(tǒng)健康、定位解決問題提供可靠依據(jù)。

根據(jù)異常棧詳情，用戶可以直觀了解到操作的頁面軌跡以及服務端系統(tǒng)的調(diào)用鏈路。

系統(tǒng)利用機器學習分析異常數(shù)據(jù)并做出預判，提供一站式的預警、排查、告警和問題解決策略。

圖 8：調(diào)用鏈監(jiān)控模塊

監(jiān)控組件介紹

通過之前的介紹，我們了解了很多目前蘇寧監(jiān)控體系中的產(chǎn)品，這些監(jiān)控產(chǎn)品如何無侵入式的植入各個應用中，如何實現(xiàn)對監(jiān)控數(shù)據(jù)的采集，請參考圖 9。

圖 9：無侵入式數(shù)據(jù)采集

具體過程如下：

• 通過字節(jié)碼攔截請求，創(chuàng)建調(diào)用上下文、生成埋點。
• 調(diào)用上下文保存在 ThreadLocal，對應用透明。
• 調(diào)用上下文包含了 TraceId、RpcId、調(diào)用類型等數(shù)據(jù)。
• 調(diào)用上下文隨著 Http 調(diào)用在網(wǎng)絡間傳輸。

“源頭型”：生成 TraceId，創(chuàng)建調(diào)用鏈，結(jié)束調(diào)用鏈。

“單項型”：僅客戶端，生成日志(服務端未埋點)。

“雙向型”：客戶端+服務端，傳輸上下文，生成日志。

根據(jù)以上的實現(xiàn)方式，無侵入式監(jiān)控數(shù)據(jù)采集的整體調(diào)用順序如圖 10 所示：

圖 10：監(jiān)控數(shù)據(jù)采集時序圖

在時序圖中，我們可以看到請求發(fā)送到前端應用時，將會調(diào)用 StartTrace 生成一個全局唯一的 TraceId，TraceId 使用了 IP + Timestamp + 順序數(shù)  + 進程號的方式保證唯一性。

其次通過對 StartRpc 的調(diào)用生成相應的 RpcId，它標識著一次請求的順序和嵌套關系，各個系統(tǒng)間傳遞，調(diào)用關系是同步、異步還是一對多調(diào)用。

通過使用 TraceId + RpcId 組合的方式完成整個調(diào)用鏈的異常數(shù)據(jù)標識和采集。

在監(jiān)控數(shù)據(jù)采集過程中，也遇到過相關的難點，但是經(jīng)過努力，也都一一解決，以下是我歸納的一些早前所遇到的問題和解決方法，可供大家參考。

愿景

未來，蘇寧將全面打造 AI 監(jiān)控生態(tài)云平臺，對全生態(tài)監(jiān)控體系實現(xiàn)無人值守的監(jiān)控。

用戶可通過多種方式(語音、文本、動作)與機器人進行交互，機器人將給出用戶需要的分析數(shù)據(jù)，并能根據(jù)結(jié)果數(shù)據(jù)給出相應的解決方案。

以用戶為導向，形成用戶行為分析閉環(huán)，實現(xiàn)資源智能地分配與回收，讓監(jiān)控改變世界。

作者：湯泳

簡介：蘇寧易購 IT 總部數(shù)據(jù)云公司監(jiān)控研發(fā)中心總監(jiān)，蘇寧一體化智能監(jiān)控體系首席架構師。15 年從業(yè)背景，數(shù)學與計算機科學系畢業(yè)，師從中科院自然語言處理黃和燕導師，主導“云穆“立體式智能監(jiān)控產(chǎn)品研發(fā)。這些產(chǎn)品服務于蘇寧控股集團八大產(chǎn)業(yè) 4000+ 系統(tǒng)、10W+ 服務，保障電商平臺日常和大促時段線上系統(tǒng)平穩(wěn)運行。目前，致力于蘇寧 AIOps 能力建設。

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