近两年可观性(Observerbility)成了技术圈很火热的关键词。当前业界基于 Metrics、Logs、Traces 对可观测性形成了一定共识。谷歌也认为可观测的核心价值就是快速排障。
vivo 研发团队在指标、日志、追踪的基础上,针对不同的场景将它们串联在一起,实现方便快捷的查找故障根因,并建设了可用性大盘,能查看服务的健康状况,通过下钻,可以看到上下游服务依赖关系、域名健康状况、后端服务分布等。通过串联跳转等方式可以看到对应服务的日志和指标信息。
7 月 21 日 - 22 日, 在 ArchSummit 全球架构师峰会(深圳站),vivo 互联网大数据架构师易龙,将于会上发表题为《vivo 大数据采集平台可观测实践》的演讲,介绍 vivo 大数据采集平台可观测实践,包括 vivo 大数据采集接入平台架构和监控体系、vivo 大数据采集接入原来监控遇到的问题,以及在链路稳定性、链路数据质量和链路数据成本优化场景下基于可观测的技术方案和实践。
这里面也有一些在实践过程中的技术痛点:例如,传统监控不能满足日均万亿级大数据采集场景下的数据完整性,痛点在于,如何基于可观测技术进行链路数据对账,对于不同级别的业务如何通过可观测来做好数据完整性保障;以及,传统监控不能满足日均万亿级大数据采集场景下全链路数据成本优化的需求,比如哪个环节消耗的成本高,是什么原因导致,痛点在于,如何基于可观测技术来实现精准识别和优化治理,来保障全链路资源成本优化的目标达成。
相信通过易龙的分享,你将了解到 vivo 大数据采集平台和监控体系,收获日均万亿级的大数据采集平台在链路稳定性、链路数据质量以及链路数据成本优化等场景下关于可观测方面的技术方案思考和相关难点问题的解决思路。这些都是内容中的亮点。
易龙是现任 vivo 互联网大数据集成负责人,拥有 8 年大数据领域实践经验,专注于数据采集、数据接入、数据集成、数据分析等大数据领域技术相关的研发工作,对于海量数据场景下关于大数据链路稳定性保障、数据质量、数据 SLA 保障、全链路数据成本优化等场景化的整体决方案设计和落地有丰富经验。
除上述议题外,ArchSummit 深圳还将围绕基础架构技术、DataOps、Data Fabric 等高效数据开发与服务模式、Mesh 技术实践案例、QUIC 传输和架构优化等进行分享。
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