【全观测系列】Elasticsearch应用性能监控最佳实践

​简介：本文介绍了应用性能监控的应用价值以及解决方案等。

1、什么是全观测？

要了解全观测，我们先看看传统运维存在哪些问题。

• 数据孤岛，分散在不同部门，分析排查故障困难；
• 多个厂商的多种工具，无法自动化统一分析；
• 故障是立体的，日志、指标等都只能看到一方面的可观察性；
• 只进行收集，没有真正深入分析，不能发挥大数据的价值；

而全观测是对传统运维的改进。它将日志、指标、APM数据，汇总在一个平台，让运维、开发、业务人员对所有的数据从统一视角进行观察分析，可以实现——

• 建立统一的可视化视图、对齐时间、过滤条件；
• 建立统一的基于规则的监控和告警；
• 建立统一的机器学习的智能监控和告警。

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在整个全观测中包括日志、指标，APM这三要素中，大家相对比较陌生的可能是APM。

2、什么是应用性能监测APM

APM定义：企业应用APM对自身复杂的软件及应用程序的运行状态进行监测、诊断和分析，从而缩短故障定位时间和提升故障的定位准确度，进而提升应用运行效益和优化用户的使用体验。

APM涉及的技术类型包括人工智能、大数据、云计算，它的核心是用户体验，提升应用可靠性性，提升应用质量，降低IT总拥有成本。

随着当今应用的多元化和复杂化，我们需要通过APM这样一个应用性能监测，实现端到端业务性能的分析，同时帮助了解我们的服务，比如说时间都花在了什么上面，服务崩溃的原因是什么，整个服务的瓶颈在哪里，从而使我们更好的去跟踪、优化终端用户的体验。

3、应用性能监测APM场景

3.1 APM应用场景及痛点

•   应用异常诊断

—   分布式微服务架构的应用进行故障排查时存在问题定位难的现象；

—   业务逻辑复杂化使企业对应用架构梳理和治理难度增加。

•   应用体验管理

—   用户体验直接影响应用服务发展前景，但获取用户访问系统时的真是和具体情况难。需要及时且快速定位新故障或复现用户反馈的问题场景，高效解决故障，防止客户流失

•   应用异常诊断

—   多视角分析关联指标和告警数据，并生成故障根因分析报告

—   结合历史数据与运维经验，实时分析异常事务的发生原因

3.2 APM能力及业务价值

•   主动监测与被动监测，注重终端用户体验优化

•   实时、可视化应用架构，协助用户全面了解复杂的基础设施

•   应用数据积累及实时更新，为解决不同平台问题提供数据支撑

•   路径跟踪与及时预警，降低故障损失

•   深入监控应用组件，侧重监控工具之间运作的成效，助力用户快速定位和处理问题

4、阿里云Elasticsearch应用性能监测功能发布

基于开源Elastic APM构建，提供云上一键托管的阿里云Elasticsearch应用性能监控Server节点服务拉起，支持使用阿里云Elasticsearch作为其数据存储，并允许实时监控数千个应用程序的性能。

用户可通过Agent收集包含传入请求、数据库查询、缓存调用、外部HTTP请求、错误及异常等多种详细的性能信息，并通过Elasticsearch进行存储及可视化分析，为企业及开发者提供高效的应用程序性能优化与监控能力。

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4.1 用户根据默认提供的代理Agent及数据采集模板进行数据收集

用户可使用与服务相同的语言编写的开源库，代理程序会挂钩应用程序并收集性能指标和错误，所有数据都会收集并发送到Server端。

4.2 云上托管阿里云ES应用性能监控Server实例创建与管理

一键拉起Server节点并进行灵活的扩缩及配置，Server通过JSON HTTP API从代理接收数据，单个节点通常可以处理来自数百个代理的数据。

4.3 配置关联阿里云ES实例，结合Kibana进行性能指标数据存储及分析

结合阿里云ES自研日志Indexing Service以及海量存储Openstore，可以达到高并发的写入能力，以及低成本、近实时地存储搜索海量数据。云上免费托管拉起的Kibana节点提供丰富的数据分析及可视化能力。

5、全观测场景技术难点和解决方案

如何通过云上Elastic Stack能力去解决全观测-日志场景下的痛点。

5.1 全观测场景面临哪些痛点

• 日志/指标获取难

机器、业务系统、网络链路、操作系统，诸多指标及日志获取手段不一，落地过程复杂；

• 日志/指标规格化要求高

上下游链路配合衔接过程中，如何将有效信息从海量日志中获取；

• 高并发写入、系统稳定性差

业务/流量抖动，日志写入峰值往往会很高，旁路系统稳定性受到很大的挑战；

• 海量数据存储成本高

日志场景涉及海量数据，TB级别起步，甚至PB级；

• 日志分析和指标监控统一难

借助时序系统可以很好的完成监控，但异常分析困难相反，如何在统一平台完成；

• 系统可扩展性要求高

业务调整带来的技术演进一直在发生，技术组件更新快，运维框架需要有强大的兼容性；

5.2 云上ELK全观测解决方案能力

• Beats/APM获取日志/指标

轻量化的提供各类metic、logs、APM数据采集能力；

• 数据清洗SQL化更简易

支持各类网络格式的日志/指标采模板，实时计算Flink提供完整流式SQL能力；

• 云上ES写入托管及超强稳定性

提供Indexing service自研ES写入托管服务，及跨机房部署、同城容灾、场景内核优化；

• 低成本数据存储

阿里云ES提供冷热分离数据存储方式，及自研存储引擎Openstore优化存储压缩算法；

• 日志分析、指标监控、APM能力齐全

阿里云ElastiStack全托管，提供日志分析、监控、Tracing一站式能力；

针对时序场景，针对性优化引擎，保证时序日志监控和分析的性能；

• 开源生态具备强大的可扩展性

基于分布式架构，以及灵活开放的RestAPI和Plugin框架，支持各种扩展能力。

6、ES全观测解决方案实现日志监控/运维/分析

• 方案选型：100%兼容开源，与各类开源生态组件无缝衔接；支持多云/跨云的日志监控、运维分析场景
• 方案优势：云上Elasticsearch端到端的采集传输及分析能力，提供面向海量数据的高性能读写、高弹性、低成本解决方案

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7、时序日志场景痛点分析

写多读少的日志场景下会遇到什么问题？

（1）高峰期写入压力大弹性扩展难以有效实施

（2）海量计算+存储资源成本高低峰期资源闲置

（3）为保证系统稳定性集群运维管理复杂

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8、阿里云Elasticsearch日志增强版

基于云原生自研引擎技术的全观测数据写入托管及海量存储能力

• 日志写入Serverless

自研写入加速Indexing Service，支持ES日志场景海量数据写入，写入按实际流量计费，提供极致的弹性和强大的业务系统洪峰应对能力，客户无须预留资源并维护大规模集群；

• 海量存储Openstore

可根据实际数据的存储量按量计费，无须提前预留集群存储容量，数据兼容ES原生查询。单据节点可存储百TB数据并通过灵活易用的数据生命周期策略进行数据管理

• 云端10倍写入弹性扩缩

云端海量算例突破写入瓶颈，无须提前预留资源，无低峰闲置浪费

• 成本降低50%以上

按需使用，按实际写入流量付费，云端按量写入，优化资源成本

• 存储超低成本

相较于高效云盘存储成本降低70%，无须提前预留资源，无低峰闲置浪费

• 海量数据可查询

相较于高效云盘存储成本降低70%，存储Serverless按实际用量用多少付多少

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9、应用服务数据链路追踪与分析

某汽车品牌案例（SLA/KPI指标跟踪、销售支撑系统链路追踪与日志分析），基于阿里云Elasticsearch的“汽车行业应用服务数据链路追踪和日志分析”介绍。

（1）场景需求

在整体汽车行业推动业务全流程数字化转型的背景下，内部支撑系统，以及依赖的IT组件(如：移动网关)，快速上云后，内部系统产生大量的Metric、TraceLog、Log等数据，需要在云上快速落地。

某汽车品牌企业IT部门下，有多个内容管理系统(CMS)、分销商经营办公系统(DMO)、运营质量监控系统(QIS)、营销经营分析系统(MMP)、BI系统等内部支撑系统。

•IT业务系统复杂，既要满足持续的业务需求，又要整体上云，需要有快速平迁、对接原有云上/云下的IT系统的产品，并能保证技术架构的灵活、开放性，支持后续的自由拓展；

• 预期未来的日志数据规模超PB级(180天)，底层技术架构需要兼备低成本存储、快速获取、按需检索和分析的能力；

（2）方案价值点

1. 极低迁移/改造成本：外资/合资背景的车企IT架构借鉴外资方海外的IT架构，ES是非常普及的技术架构方案，阿里云ES完全兼容开源，客户运维系统上云的迁移/改造成本极低，最快一周内完成系统上线；
2. 低存储成本：存储的数据量很大（客户单个日志集群240TB存储量）。提供分级存储的存储介质。例：OSS中存储的1 PB日志12.6W/月，每月多付3W元/月，日志即可获得秒级模糊检索、聚合分析查询等能力(比自建ELK直接使用高效云盘便宜了20.9W/月)；
3. 真正的弹性伸缩：提供Serverless(服务化)存算分离架构，按流量收取写入费用，没有流量不收钱，真正意义上的“瞬时弹性伸缩”；

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整体方案架构

10、ES应用性能APM Server创建

3min快速拉起APM Server进行数据传输，最低仅需180元/月

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在APM server控制台列表，可以查看有多少个APM server在运行。

我们可以看到APM server的访问地址，将这个访问地址配到APM agent里面。APM agent采集过程中，可以支持多种客户端语言，可以快速的实现数据采集的配置。

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当数据采集之后，我们就可以来到Kibana的界面，通过Dev tools进行一些索引的创建。

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Kibana界面可以查看所有的APM服务数据，如平均响应时长，P95值，异常发生的时间等等。

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进入查看某个服务的详细数据：

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点击查看某个具体的请求数据的瀑布视图：

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查看瀑布视图的详情：

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比如发现有很多select正在进行，可以点击查看具体详情：

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查看全链路数据：

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原文链接

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