SkyWalking: 针对分布式系统的应用性能监控,尤其是针对微服务、云原生和面向容器的分布式系统架构
SkyWalking 是一款开源的应用性能监控系统,包括指标监控,分布式追踪,分布式系统性能诊断。包含以下特性
服务、服务实例和endpoint(如:单个HTTP URI)的性能指标分析
根因分析
服务拓扑图
服务和Endpoint依赖分析
慢服务和慢Endpoint探查
性能优化
分布式追踪和追踪上下文传播
告警
SkyWalking支持从多种数据源,收集不同格式的遥感数据,包括
Java, .NET Core, NodeJS, PHP 自动探针
Istio 遥感数据
Zipkin v1/v2
可前往Apache官方 下载页面
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已经有大量的公司和组织使用SkyWalking用于研究、生产环境和商业产品。
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SkyWalking 被列入 CNCF CLOUD NATIVE Landscape 中
SkyWalking 被列入 OpenAPM Landscape! 中
本期访谈阵容 嘉宾:吴晟 ShengWu,Tetrate 创始工程师,Apache 软件基金会首位华人董事,开源 APM 项目 Apache SkyWalking 创始人,分布式追踪与诊断技术专家,骨灰级开源社区爱好者 主持:庄表伟,开源社理事、华为开源管理中心开源专家。常年参与社区各类活动,热心开源治理、开源成长、开源学术等方面的研究与分享。 Q:最早接触开源是基于怎样的机缘,有些什么值得分享的
(1)本书由SkyWalking项目创始人以及核心开发团队撰写,官方作品,非常不错性和技术性毋庸置疑。(2)本书得到了华为开源能力中心技术专家姜宁、百度开源技术委员会负责人谭中意、Tetrate.io创始工程师周礼赞、京东数科数字技术中心架构专家/Apache ShardingSphere项目VP&创始人张亮、蚂蚁金服云原生布道师宋净超等5位专家联袂推荐。(3)从功能使用、项目设计、核心模块、工作
日前,观察性分析平台和应用性能管理系统 SkyWalking 完成了与云原生网络代理 MOSN 的集成,作为 MOSN 中的支持的分布式追踪系统之一,旨在实现在微服务和 Service Mesh 中的更强大的可观察性。 相比传统的巨石(Monolith)应用,微服务的一个主要变化是将应用中的不同模块拆分为了独立的进程。在微服务架构下,原来进程内的方法调用成为了跨进程的远程方法调用。相对于单一进程内
本文向大家介绍ASP.NET Core利用Jaeger实现分布式追踪详解,包括了ASP.NET Core利用Jaeger实现分布式追踪详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 最近我们公司的部分.NET Core的项目接入了Jaeger,也算是稍微完善了一下.NET团队的技术栈。 至于为什么选择Jaeger而不是Skywalking,这个问题我只能回答,大佬们说了算。 前段时间也在CSh
在Git中‘追踪分支’是用与联系本地分支和远程分支的. 如果你在’追踪分支'(Tracking Branches)上执行推送(push)或拉取(pull)时, 它会自动推送(push)或拉取(pull)到关联的远程分支上. 如果你经常要从远程仓库里拉取(pull)分支到本地,并且不想很麻烦的使用"git pull "这种格式; 那么就应当使用‘追踪分支'(Tracking Branches). ‘
Home Assistant 自带完善的设备追踪系统,方便用户监控人员及物品的地理位置。具体实现步骤: 1. 区域 Home Assistant 使用组件 zone 定义区域。启动后将根据configuration.yaml 设置的经纬度,默认生成『家』区域 zone.home,同时在地图 map 面板上以圈的形式标出。 区域也可手动创建和修改: zone: - name: School
当想知道一个进程在做什么事情的时候,可以通过strace命令跟踪一个进程的所有系统调用。 1、运行 php start.php status 能看到workerman相关进程的信息 如下: Hello admin ---------------------------------------GLOBAL STATUS-----------------------------------------
当我将单体应用拆成多个微服务之后,如何监控服务之间的依赖关系和调用链,以判断应用在哪个服务环节出了问题,哪些地方可以优化?这就需要用到分布式追踪(Distributed Tracing)。 CNCF 提出了分布式追踪的标准 OpenTracing,它提供用厂商中立的 API,并提供 Go、Java、JavaScript、Python、Ruby、PHP、Objective-C、C++ 和 C# 这九
随着服务的数量和复杂性的增加,跨数据中心的统一的可观察性变得越来越重要。Linkerd 的跟踪和度量工具旨在汇总,为所有服务的健康提供广泛而细致的洞察。Linkerd 作为服务网格的角色使其成为可观察性信息的理想数据源,特别是在多语言环境中。 当请求通过多个服务时,使用传统的调试技术来识别性能瓶颈变得越来越困难。分布式跟踪提供通过多个服务的请求的整体视图,允许立即识别延迟问题。 使用 linker
定义 在一个包含了若干Erlang节点的分布式系统中,可能需要以分布的方法来控制应用。如果某个节点——上面运行了某个应用——挂了,应用要在另一个节点上被重启。 这样一个应用被称之为一个分布式应用。注意是对于应用的控制是分布的,所有应用当然都可以是分布——比如,使用其它节点上的服务。 因为一个分布式应用可能会在节点之间移动,所以必须有某种寻址机制来确保它可以被其他应用找到,无论它当前运行于哪个节点上