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OPLG:新一代云原生可观测最佳实践

作者:夏明(涯海)
创作日期:2022-04-15
专栏地址:【稳定大于一切】
PDF 格式:OPLG:新一代云原生可观测最佳实践

OPLG 是什么

随着云原生架构的兴起,可观测的边界与分工被重新定义,传统的容器/应用/业务分层监控边界被打破,Dev、Ops、Sec 的分工逐渐模糊。大家意识到 IT 系统作为一个有机的整体,对 IT 系统状态的监测与诊断也需要一体化的方案。经过近几年的摸索与实践,基于 OPLG 的新一代云原生可观测体系,逐步成为了社区与企业的热门选择。

OPLG 是指将 (O)penTelemetry Traces、(P)rometheus Metrics、(L)oki Logs 通过 (G)rafana Dashboards 进行统一展示,满足企业级监控与分析的大部分场景,如下图所示(图片来源于 Youtobe Grafana Labs)。 image.png 基于 OPLG 体系可以快速构建一套覆盖云原生应用全栈的统一可观测平台,全面监测基础设施、容器、中间件、应用及终端用户体验,将链路、指标、日志、事件有机整合,更高效的达成稳定性运维与商业化分析目标。

OPLG 自建方案

小明加入了一家潮牌买手公司,专门帮助年轻人寻找优质潮牌好货。随着业务规模的不断扩大,系统稳定性及商业化分析对全局可观测的要求也“水涨船高”,底层系统故障直接了影响业务营收与客户满意度。为此,小明所在的 IT 部门通过 OPLG 体系构建了一套全新的可观测平台,具备“快速接入、灵活扩展、无缝迁移、异构融合”等优势。

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OPLG 优势

OPLG 挑战

虽然 OPLG 体系具有多种优势,但是企业自建也会面临多重挑战,特别是在深度使用的过程中,许多规模化运维、性能、成本等非功能性问题将逐渐凸显。

上述问题都是企业自建可观测体系过程中会遇到的经典问题,这些由于规模带来的性能及可用性问题,需要投入大量研发和时间进行沉淀,大幅增加了企业运维成本。因此,越来越多的企业选择将可观测服务端托管给云服务商,在享受开源方案技术红利的同时,也能得到持续、稳定的服务保障。

OPLG 托管方案

为了降低运维成本,更稳定的提供可观测服务,小明所在的 IT 部门决定采用由阿里云 ARMS 提供的 OPLG 托管方案,该方案在保留开源方案优势的基础上,提供了高性能、高可用、免运维的后端服务,帮助小明团队解决了海量数据场景下的规模化运维难题。此外,通过 eBPF 网络探测、Satellite 边缘计算和 Insights 智能诊断,进一步提升了可观测数据的覆盖度和集成度,如下图所示。

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ARMS for OpenTelemetry Satellite

近两年 OpenTelemetry 和 SkyWalking 等社区都在大力研发边缘采集与计算 Satellite 方案。ARMS for OpenTelemetry Satellite(简称ARMS Satellite)是一套基于 OpenTelemetry Collector 开发的可观测数据(Traces、Metrics、Logs)边缘侧统一采集与处理平台,具备安全、可靠、易用等特性,适合生产环境接入。

ARMS Satellite通过边缘侧的数据采集、处理、缓存与路由,可以实现多源异构数据的标准化;增强Traces、Metrics、Logs可观测数据间的关联性;支持无损统计,降低数据上报和持久化存储成本等。

适用场景一:全景监控数据一键采集与分析(容器环境)

ARMS Satellite 在容器服务 ACK 环境下,深度集成了阿里云 Kubernetes 监控组件与 Prometheus 监控组件,一键安装完成后,会自动采集 K8S 容器资源层和网络性能数据。结合用户上报的应用层数据(只需修改 Endpoint,无代码改造)与自动预聚合指标,全部上报至全托管的服务端数据中心,再通过 Grafana 进行统一展示。最终实现覆盖应用、容器、网络、云组件的全景监控数据采集与分析。 image.png

适用场景二:多云/混合云网络,异构 Tracing 框架数据关联与统一展示

在多云/混合云架构下,不同集群或应用间的链路追踪技术选型可能存在差异,比如 A 采用了 Jaeger,B 采用了 Zipkin,不同链路追踪协议上报的数据格式互不兼容,无法串联,大幅降低了全链路诊断效率。

通过 ARMS Satellite 可以将不同来源的链路统一转化为 OpenTelemetry Trace 格式,并上报至统一的服务端进行处理和存储,用户可以轻松实现跨网络或异构链路框架的联合数据查询与分析。

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适用场景三:链路采样+无损统计,低成本实现应用监控告警精准统计

生产系统的日均调用量可以达到亿级别,调用链全量上报和存储的成本是个不小的开销,对调用链执行采样存储是个不错的选择。然而,传统的链路采样会导致链路统计指标的准确性大幅下降,比如一百万次真实调用经过 10% 采样后保留的十万次调用,对其统计得到的结果会产生明显的“样本倾斜”,最终导致监控告警误报率过高,基本处于不可用状态。

ARMS Satellite 支持 Trace 数据无损统计,对接收到的 Trace 数据自动进行本地预聚合,得到精准的统计结果后再执行链路采样上报,这样在降低网络开销和持久化存储成本的同时,保证了应用监控与告警指标的准确性。默认集成的 Satellite APM Dashboard 如下图所示。 image.png

总结

OPLG 体系拥有成熟且富有活力的开源社区生态,同时也经过了大量企业生产环境的实践检验,是当下建设新一代云原生统一可观测平台的热门选择。但是,OPLG 只是提供了一个技术体系,如何灵活运用,解决实际问题,沉淀出通用行业或场景的最佳实践,还需要大家一起来探索。

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