ArgusAPM 是一款支持千亿级数据存储的综合应用性能监控分析平台。它基于 SkyWalking,完全兼容 SkyWalking 的探针生态,并结合 ClickHouse 强大的列式存储引擎对存储模型进行了深度优化,低成本轻松实现千亿的数据查询。ArgusAPM 为开发者提供了调用链路还原、服务性能指标统计、服务链路拓扑等工具,可以帮助开发者快速分析和诊断各种架构下的性能瓶颈,提高从一体式到微服务时代下的开发诊断效率。
01 产品特点
1.1 列式存储
ArgusAPM基于 ClickHouse 的列式存储完全重构了 SkyWalking 的存储模型,提高读写效率,减少存储消耗。
自研 ClickHouse 列式存储模型,将相同 scope 的同一类数据存储到一张表里,基于时间戳实现自动分区,同时结合低基数函数字段设置,不仅实现了千亿量级数据的存储,而且在 LZ4 压缩算法的加持下,在相同数据量下仅需 ElasticSearch 十分之一的存储成本。
1.2 生态兼容
ArgusAPM在各类生态兼容的加持下,可以快速复用已安装好的各类agent。不仅仅只是应用链路与性能监控,从 Kubernetes 到操作系统、数据库的指标观测全部都支持。
• 保留所有 SkyWalking 原生支持的探针和数据上报结构;
• 支持表达式解析Promethues数据指标;
• 支持 otel(OpenTelemetry)探针;
• 支持 Zabbix-agent 采集;
• 支持 HTTP、POST 等接口上报指标数据。
1.3 用户体验指标增强
ArgusAPM增强了用户体验检测探针,以及对应的数据接收和处理展现模块。
前端探针侧优化了上报的逻辑,更节省用户端资源。
从 用户会话 到 页面加载 到 网络请求、错误日志 到 数据运营可视化;从接口到静态资源到动作等多维度,全方位观测用户侧的使用体验。自研前端探针,覆盖上百个性能指标,基于 OAL 分析引擎实时计算,页面直观的分组展现实时数据。
1.4 展现优化
ArgusAPM基于 SkyWalking 的数据结构,优化了前端的展现逻辑,提升了交互体验。
1.5 云原生架构,分布式部署
整个 OAP Server 采集与计算服务采用Java开发,不管是混合模式还是采集+聚合分离的架构,都可以基于 Kubernetes 实现分布式部署实现动态扩缩容管理。混合模式部署架构简单,只需部署 OAP + ClickHouse 两个组件就可实现数据采集,Java探针对于SpringBoot等Java服务有着其他语言探针无可比拟的优势,基于 ByteBuddy 强大的字节码增强技术,性能损耗不超过5%。
02 SkyWalking峰会报名
作为 Apache SkyWalking 开源生态的受益者,纵目将承办 2023 Summit 回馈社区,感谢 Committer 的贡献、用户的支持
11月4日���上海
SkyWalking 创始人吴晟、Tetrate、纵目、联想、收钱吧、青云等大拿将带来云原生全栈可观测性内容分享���
峰会报名请戳���
