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    貼合客戶發(fā)展階段 定義觀測服務路徑 -- DeepFlow金融銀行業(yè)可觀測性方案發(fā)布

    金融信創(chuàng)是金融機構重點投入以及技術迭代的方向,經(jīng)過多年階段迭代,進入難度更大的核心系統(tǒng)、關鍵業(yè)務系統(tǒng)的更替階段。近日,云杉網(wǎng)絡憑借其在云原生可觀測性領域的深厚積累,正式發(fā)布了DeepFlow金融銀行業(yè)可觀測性方案及服務,解決行業(yè)中普遍存在的分布式交易系統(tǒng)保障難、平臺雙軌多芯調(diào)優(yōu)難、云上資源把控難、分布式數(shù)據(jù)庫追蹤難等挑戰(zhàn)。方案基于DeepFlow可觀測性平臺以及總結金融客戶發(fā)展特點,注重產(chǎn)品與服務結合,貼合不同客戶建設發(fā)展階段,深入落地觀測場景,為客戶提供完備的、值得信任的可觀測建設路徑。

    方案價值

    云建設及試運行階段

    不僅僅聽云服務商的說法

    在驗證平臺運行是否符合需求及預期過程中,DeepFlow最大的價值是獨立、客觀地支撐客戶進行驗證及優(yōu)化平臺,提供客觀全棧運行數(shù)據(jù),獨立于云服務商進行性能評估及數(shù)據(jù)說明,尤其在網(wǎng)絡路徑、拓撲呈現(xiàn)、鏈路追蹤、資源匯總時提供比對依據(jù)。

    核心系統(tǒng)開發(fā)及調(diào)試階段

    提升非功能測試效率

    優(yōu)化交易響應時間是非功能測試中重要的目標,通常銀行交易業(yè)務每筆交易需要在60-80ms中處理完成,每筆交易響應過程,需要經(jīng)過多個微服務調(diào)用,涉及業(yè)務單元、公共服務、網(wǎng)絡傳輸、負載均衡等。DeepFlow輕松串起每筆交易的調(diào)用追蹤,并能有效關聯(lián)至網(wǎng)絡、資源、日志等維度數(shù)據(jù),是每個開發(fā)調(diào)試人員向往的理想環(huán)境,以快速定位性能瓶頸的調(diào)用、資源等,快速發(fā)揮工程師的優(yōu)化手藝。

    信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫、信創(chuàng)處理器、信創(chuàng)系統(tǒng)等環(huán)境中,對于測試交易過程中,建立統(tǒng)一性能看板,詳細記錄從函數(shù)粒度占用CPU、到調(diào)用請求處理延時的性能數(shù)據(jù),本質(zhì)上改觀分布式系統(tǒng)適配、評估平臺,路線選型的效率瓶頸。

    關鍵業(yè)務應用上線階段

    明察上線不同環(huán)境后的性能差異

    通常關鍵業(yè)務上線是行里的重要事件,涉及開發(fā)中心、數(shù)據(jù)中心以及各服務商多部門協(xié)作。在上線階段,人員都是各領域的專家,雖然開發(fā)環(huán)境、測試環(huán)境、試運行環(huán)境都是盡可能地統(tǒng)一規(guī)格進行建設,但經(jīng)過使用運行,仍然存在不可避免的差別,導致上線系統(tǒng)在功能、性能上達不到預期。雖然多部門的專家都待命,但通常解決問題并不是很順暢且多有反復。當試運行環(huán)境具備觀測能力后,對于運行狀態(tài)、測試交易進行實時記錄,每個團隊都有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視角,各技術棧專家,開發(fā)工程師可以快速獲取上下文,鎖定問題范圍,專業(yè)的工程師都能在自身技術棧的范圍內(nèi)充分發(fā)揮作用,大大提升判斷瓶頸、復現(xiàn)問題、修復補丁、驗證測試等不同環(huán)節(jié)中的協(xié)作效率。

    業(yè)務應用生產(chǎn)運行階段

    分鐘級定界故障

    系統(tǒng)正式上線生產(chǎn)環(huán)境后,進入生產(chǎn)運維保障側后就是保障業(yè)務連續(xù)性。經(jīng)過了大量嚴謹?shù)臏y試和上線流程約束后,不會出現(xiàn)重大功能性故障。但既然是系統(tǒng),由于外界、內(nèi)部的因素,總不能保證100%穩(wěn)定服務。大部分客戶都是使用工單,進行運維側處理各類運維故障的手段流程。避免工單無止盡地在部門間流轉(zhuǎn),分鐘級定界問題,呈現(xiàn)可信的多維度觀測數(shù)據(jù),降低MTTR(MeanTimeToRepair,平均修復時間)。

    運維智能化階段

    不再是人工的智能

    運維經(jīng)驗以及多技術棧的廣度和深度,束縛著運維效率的提升。DeepFlowAgent、Server組件低代價完成收集及沉淀觀測數(shù)據(jù),并進行標記、關聯(lián)及語義化編碼。觀測數(shù)據(jù)結合大模型后,即可使用DeepFlow智能體,將以上不同場景的數(shù)據(jù)分析工作,轉(zhuǎn)移至群聊中的助理機器人、工單派送中的分發(fā)機器人、排障過程中的根因機器人,總結過程中的報表機器人來進行,提升運維質(zhì)量及效率。

    面向不同發(fā)展階段的金融行業(yè)客戶,”觀測工具服務””觀測數(shù)據(jù)服務““觀測底座服務“以及”觀測智能體服務”為客戶持續(xù)輸出從具體定界排障到智能化場景落地的能力。

    可通過yunshan.net及DeepFlow.io了解本方案產(chǎn)品及服務信息。

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