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　　阿里云技術(shù)專(zhuān)家郝晨棟：云上可觀(guān)測能力，問(wèn)題的發(fā)現與定位實(shí)踐
　　凌云時(shí)刻
　　在7月初舉行的「可觀(guān)測，才可靠——云上自動(dòng)化運維CloudOps系列沙龍第一彈」，阿里云彈性計算技術(shù)專(zhuān)家郝晨棟分享了《云上可觀(guān)測能力：?jiǎn)?wèn)題的發(fā)現與定位實(shí)踐》本文根據其演講內容整理而成。云服務(wù)器可觀(guān)測能力價(jià)值
　　云服務(wù)器可觀(guān)測性是指客戶(hù)能夠感知到服務(wù)器內部運行情況的能力，從而保證云上資源的可靠性。
　　與傳統 IT 運維相比，上云 IT 的使用方式和運維方式發(fā)生了一些變化。比如，傳統 IT 運維場(chǎng)景下，客戶(hù)會(huì )自購機房、自購機器，操作的是硬件資源；而上云后，客戶(hù)通過(guò) OpenAPI 操作各種計算資源。同時(shí)，傳統場(chǎng)景下，業(yè)務(wù)規模受限于機房或物理機；而得益于云上的彈性能力，客戶(hù)能夠輕松將業(yè)務(wù)規模擴大到上百臺或上千臺服務(wù)器。
　　上云后的運維也增加了諸多挑戰和難度，需要云服務(wù)器的可觀(guān)測性來(lái)解決。云服務(wù)器可觀(guān)測的價(jià)值主要有以下三點(diǎn)：
　　阿里云針對提升云服務(wù)器的可觀(guān)測能力提供了很多主流工具集，包含健康診斷、系統事件、云監控、ARMS 和操作審計。這些工具雖然定位和角度不一樣，但其目的都是一致的，即為了讓客戶(hù)清晰感知到當前實(shí)例的健康狀態(tài)，幫助快速發(fā)現問(wèn)題，降低運維成本。使用自服務(wù)工具定位和分析典型問(wèn)題
　　
　　自服務(wù)工具 On-demand self-service 指用戶(hù)能夠自助獲取計算資源或服務(wù)，而不必與服務(wù)供應商打交道?？蛻?hù)在云上經(jīng)常面臨的典型問(wèn)題有比如實(shí)例無(wú)法啟動(dòng)、實(shí)例無(wú)法連接、操作不生效等。傳統場(chǎng)景下，客戶(hù)只能提交工單尋求售后支持，問(wèn)題解決速度取決于客服對問(wèn)題的理解程度或回復效率。而在自服務(wù)場(chǎng)景下，我們將典型的客戶(hù)問(wèn)題全部收納到健康診斷工具集里，客戶(hù)可以在控制臺上自助發(fā)起診斷，進(jìn)行問(wèn)題解決，只需分鐘級即可定位問(wèn)題。
　　實(shí)例無(wú)法啟動(dòng)一般有兩方面原因：
　　實(shí)例無(wú)法啟動(dòng)的情況下，阿里云診斷工具如何實(shí)現對實(shí)例操作系統內部的探測？以個(gè)人電腦操作系統為例，比如個(gè)人電腦壞了以后，通常會(huì )使用 U 盤(pán)作為修復盤(pán)，啟動(dòng)時(shí)進(jìn)行調整，啟動(dòng) U 盤(pán)再進(jìn)行重裝系統或修復，最后將修復盤(pán)卸載，電腦即可正常啟動(dòng)。診斷工具的工作原理類(lèi)似，如上圖左下方所示。如果客戶(hù)操作系統無(wú)法正常啟動(dòng)，診斷工具會(huì )為客戶(hù)掛載一塊修復盤(pán)，并且會(huì )生成用于登錄修復盤(pán)的臨時(shí)密碼等。修復盤(pán)掛載好以后，自動(dòng)為客戶(hù)啟動(dòng)實(shí)例，原先的系統盤(pán)會(huì )作為數據盤(pán)掛在現在的實(shí)例下，然后進(jìn)行實(shí)時(shí)探測。如果發(fā)現問(wèn)題，會(huì )給客戶(hù)推薦具體的修復方案，客戶(hù)可以根據修復方案解決問(wèn)題。原先系統盤(pán)內的問(wèn)題解決以后，將修復盤(pán)卸載，即可正常啟動(dòng)，整個(gè)流程對客戶(hù)完全透明。
　　實(shí)例無(wú)法遠程鏈接主要原因為 ECS 兩個(gè)服務(wù)器之間無(wú)法連通以及 ECS 實(shí)例與公網(wǎng) IP 無(wú)法連通。診斷工具支持三種類(lèi)型輸入，可以選擇 ECS 實(shí)例、網(wǎng)卡或公網(wǎng) IP。診斷工具會(huì )列出發(fā)起端和目的端之間的關(guān)鍵路徑，比如實(shí)例賬戶(hù)本身狀態(tài)、實(shí)例操作系統、當前實(shí)例所在交換機等關(guān)鍵路徑，依次探測每個(gè)關(guān)鍵路徑是否連通，最終得出結論。關(guān)鍵路徑可以分為兩大類(lèi)，實(shí)例配置類(lèi)和操作系統內配置。其中，實(shí)例配置類(lèi)包括實(shí)例欠費、Vswitch 未放行流量、實(shí)例被鎖定等；操作系統類(lèi)主要借助云助手實(shí)時(shí)下發(fā)開(kāi)源診斷命令，如果發(fā)現操作系統內存在問(wèn)題，則會(huì )在修復方案里告知用戶(hù)。網(wǎng)絡(luò )連通性診斷報告里會(huì )顯示無(wú)法連通的關(guān)鍵路徑及其原因。
　　實(shí)例變更操作不生效指客戶(hù)在控制臺上做了一些變更，但結果與預期不符。這一類(lèi)的問(wèn)題難度較大，變更動(dòng)作非常多，沒(méi)有生效的原因也非常多。目前自服務(wù)診斷工具已經(jīng)支持的診斷能力有云盤(pán)擴容未生效、重置密碼不生效、實(shí)例變配不生效以及實(shí)例續費失效。比如客戶(hù)云盤(pán)超過(guò)容量，在控制臺上做了擴容，從 40G 擴容到 100G ?？刂婆_上已經(jīng)顯示為 100G，但依然需要客戶(hù)進(jìn)入 OS 里做一些擴容命令才能真正生效，否則會(huì )導致業(yè)務(wù)受損。診斷工具有專(zhuān)門(mén)針對云盤(pán)擴容的專(zhuān)項診斷，如果發(fā)現客戶(hù)實(shí)際生效磁盤(pán)與擴容大小不一致，會(huì )給用戶(hù)推送擴容建議，避免客戶(hù)業(yè)務(wù)受到損害。還有一類(lèi)實(shí)例變更操作不生效是由于客戶(hù)對產(chǎn)品規則不熟悉導致，診斷工具會(huì )給客戶(hù)推送現在的產(chǎn)品規則。
　　上述典型問(wèn)題都需要依靠客戶(hù)在控制臺上主動(dòng)發(fā)起診斷，屬于被動(dòng)服務(wù)。而自服務(wù)能力背后的主動(dòng)探測工具是對賬系統。如果客戶(hù)在云上使用的服務(wù)與實(shí)際運行的不一致，則會(huì )影響業(yè)務(wù)。因此，可以通過(guò)對賬工具來(lái)保證客戶(hù)在控制臺上看到的與實(shí)際運行值一致。比如會(huì )比對控制臺上客戶(hù)看到的 IP 與實(shí)際 IP 是否一致等。通過(guò)客戶(hù)主動(dòng)發(fā)起診斷，再加上自服務(wù)工具背后的主動(dòng)服務(wù)，來(lái)確?？蛻?hù)可觀(guān)測到的數據與實(shí)際運行一致。下圖為自服務(wù)診斷工具的診斷能力總覽和用戶(hù)場(chǎng)景。
　　診斷能力主要分為兩大類(lèi)，分別是問(wèn)題排查和規則類(lèi)。問(wèn)題排查類(lèi)又細分為操作系統和云平臺類(lèi)，目前已有大約 80 多種診斷能力；產(chǎn)品規則類(lèi)目前已經(jīng)提供了 30 多種能力。
　　
　　阿里云平臺診斷分析依賴(lài)于阿里云底層的數據采集。阿里云在全球有接近 30 多個(gè)地域、上百個(gè)可用區，每時(shí)每刻都有實(shí)時(shí)數據被采集上來(lái)，比如物理機、IDC 有機房、操作性能、串口日志等。這些基礎日志是健康診斷工具的輸入，有了這些底層數據，診斷才能做數據清洗、聚合計算、抽取與異常相關(guān)的特征，最后產(chǎn)出診斷根因。另一部分診斷能力與操作系統內客戶(hù)的關(guān)系較為密切，通過(guò)在實(shí)例內安裝云助手服務(wù)實(shí)現?？蛻?hù)發(fā)起診斷時(shí)，通過(guò)云助手在客戶(hù)實(shí)例上執行開(kāi)源腳本，進(jìn)行實(shí)時(shí)數據收集，包括負載類(lèi)和配置類(lèi)，比如實(shí)時(shí)探測當前客戶(hù) OS 內的 CPU 、內存、 iOS 等負載類(lèi)，或 DHCP、 IP 等配置類(lèi)。阿里云平臺診斷和操作系統內診斷兩大能力共同組成了健康診斷服務(wù)。目前健康診斷服務(wù)已經(jīng)輸出到控制臺上供云客戶(hù)使用，也輸出到內部給云產(chǎn)品使用，近期也將推出 OpenAPI。集成診斷實(shí)現自動(dòng)化運維
　　對于沒(méi)有自己運維平臺的中小型客戶(hù)，我們推薦直接在控制臺上使用診斷產(chǎn)品，既方便又快捷，診斷產(chǎn)品還提供了諸多詳細方案供客戶(hù)參考。對于有自己運維系統的中大型用戶(hù)，建議通過(guò)API的形式集成到自己的運維系統中，高效便捷。比如可以將監控系統與診斷做整合，監控系統發(fā)現實(shí)例負載不正常時(shí)，會(huì )直接調用診斷 API 并根據診斷結果做處理；可以將診斷服務(wù)集成到巡檢系統里，每天對一些集群的核心實(shí)例做實(shí)時(shí)診斷，如果有異常則及時(shí)更換或擴容；可以將診斷服務(wù)集成到后臺運維系統里，供值班人員使用，比如 RDS 實(shí)例發(fā)起診斷時(shí)，也可以同時(shí)對 ECS 層面發(fā)起診斷。
　　此外，診斷產(chǎn)品還結合了運維編排能力，開(kāi)放了很多運維編排的公共模板，可以快速實(shí)現定時(shí)運維、事件驅動(dòng)型運維，也提供了批量操作的能力，比如批量發(fā)起診斷或跨地域發(fā)起診斷等，以上能力都可以在 OS 控制臺上直接使用公共腳本來(lái)實(shí)現。同時(shí)，還支持 ECS 產(chǎn)品根據診斷按結果來(lái)觸發(fā)操作，比如診斷結果為當前實(shí)例負載過(guò)高，可以觸發(fā)創(chuàng )建新實(shí)例或升配；如果診斷結果為云盤(pán)容量已經(jīng)占滿(mǎn)，可觸發(fā)擴容命令等。展望
　　自服務(wù)診斷工具期望成為 ECS 產(chǎn)品問(wèn)題定位和排查的總入口。近期我們會(huì )發(fā)布健康診斷的 Open API ，目前也正在密集開(kāi)發(fā)更多的診斷能力。此外，在阿里云官方社區里也有建立了技術(shù)圈，供業(yè)內同仁在專(zhuān)業(yè)上交流分享。Q&A
　　自動(dòng)診斷后為什么不執行自動(dòng)修復？答：我們曾做過(guò)一些自動(dòng)修復的嘗試，但效果并不好。首先，部分修復動(dòng)作存在風(fēng)險；其次，修復動(dòng)作可能需要用戶(hù)授權。因此，最終我們決定只將修復方案方提供給客戶(hù)。
　　問(wèn)題發(fā)現和定位的精準度如何？答：診斷工具無(wú)法做到全面覆蓋，目前主要以保證發(fā)生頻率較高的問(wèn)題為主。問(wèn)題來(lái)源有三個(gè)渠道：第一類(lèi)為客戶(hù)工單，從發(fā)生頻率較高的問(wèn)題里評估哪些可以集成到診斷工具里；第二類(lèi)是定期拜訪(fǎng)一些 GC 3 以上的客戶(hù)；第三類(lèi)是平時(shí)團隊內部的管控值班周報。點(diǎn)擊下方“閱讀原文”，觀(guān)看作者的演講視頻回放。2.3.4.5.關(guān)注我們
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　　采集系統上云的意義太多，比馬云做得好不止一兩個(gè)
　　采集系統上云的意義太多了，隨便一個(gè)都可以是國內領(lǐng)先的、秒殺百度那樣的公司，無(wú)數公司比馬云做得好不止一兩個(gè)。
　　1、各種特殊識別方式的便利性；
　　2、極快的采集效率；
　　
　　3、真實(shí)全國地圖數據的訪(fǎng)問(wèn)權限和訪(fǎng)問(wèn)速度；
　　4、各種精準的數據報告；
　　5、實(shí)時(shí)交互式的數據分析；
　　6、資產(chǎn)管理和數據分析的便利性。
　　
　　除了不停的抓取、加速以外，有些點(diǎn)也是比較容易忽略的問(wèn)題：地圖地址很多時(shí)候會(huì )造成文件夾過(guò)大，容易無(wú)法發(fā)布原圖的情況——也就是總是在同一個(gè)地址打包發(fā)布，不同站點(diǎn)的文件大小非常容易在最初估算出差異。全國、省份地址信息也有一些特殊性和不易度量的指標。
　　對于baidu來(lái)說(shuō)，采集數據基本上是沒(méi)有任何意義的。
　　看到地圖上的二維碼，其實(shí)是沒(méi)有抓取到任何數據的。
　　1、二維碼本身包含的openid，從而能知道這個(gè)url是否為官網(wǎng)，同時(shí)抓取到的二維碼掃描次數，能直接判斷你是否在他們平臺有積分。所以不在這里一一列舉。
　　2、二維碼本身的簽名，cookie中指定一個(gè)身份，你掃這個(gè)二維碼時(shí)，服務(wù)器收到了數據包，會(huì )通過(guò)簽名，校驗該簽名。（校驗位置可能在二維碼掃描過(guò)程中，也可能在終端客戶(hù)端處理時(shí)）其實(shí)二維碼就是個(gè)加密的二維碼，二維碼本身的加密算法可以對比他的空間分辨率是否符合一個(gè)二維碼的要求。還有一種我不知道也不關(guān)心。像密碼一樣的東西，為什么他們說(shuō)能破解，只是因為已知被識別的密碼，人家通過(guò)機器學(xué)習等等復雜的手段還是能推出他們的簽名算法，破解他們一個(gè)不大不小的二維碼就成功，除非他們的二維碼是真的破解不了。 查看全部

　　中國人事云推送信息數據有什么成功的探索經(jīng)驗？
　　采集系統上云之后可以在電腦手機平板app直接訪(fǎng)問(wèn)云端數據庫，查詢(xún)訪(fǎng)問(wèn)，這個(gè)技術(shù)已經(jīng)是公開(kāi)的秘密，不要說(shuō)上市之后，就是現在一些集團公司it部門(mén)都都在研究。系統本身自帶大量的設備以及管理，像影視放映機，機房里面各種應用模塊，led大屏幕，san等等，你都可以隨意訪(fǎng)問(wèn)使用。國內市場(chǎng)現在一個(gè)比較主流的創(chuàng )業(yè)項目，就是中國人事云推送信息數據這個(gè)，可以在云平臺大數據信息上做深度挖掘。就看你在大數據方面有什么成功的探索經(jīng)驗，打算怎么去弄了。
　　
　　我有一個(gè)邏輯，是，不管是哪個(gè)技術(shù)，一定是有歷史久遠的基礎積累在里面的。只不過(guò)這個(gè)文件系統有點(diǎn)復雜，你暫時(shí)還用不上罷了。
　　中國人事云:從事信息化的工作要有一些門(mén)檻和知識，才能使你站在時(shí)代的前沿，而這是光靠個(gè)人工作經(jīng)驗是無(wú)法具體完成的。很多是行業(yè)新人如果缺乏系統專(zhuān)業(yè)的訓練是無(wú)法勝任的。目前國內大多數企業(yè)，因為缺乏信息化或者信息化的經(jīng)驗，在應用大數據解決一些實(shí)際問(wèn)題的時(shí)候，會(huì )受制于廠(chǎng)商的一些技術(shù)型培訓，而少了許多試錯和實(shí)踐，反而最終放棄了。
　　
　　正因為此，很多人事開(kāi)始關(guān)注用前端的技術(shù)作為基礎，利用現有成熟的工具與模塊來(lái)完成一個(gè)大而全的erp系統，這樣性?xún)r(jià)比才高，才能保證一個(gè)高效運營(yíng)。因此我們目前開(kāi)發(fā)了人事云系統，從原有erp系統基礎上，加入人事信息化理念，并結合目前可以利用到的云端大數據能力來(lái)打造一個(gè)一站式人事管理平臺。目前為止已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一些客戶(hù)級應用，公司也在加緊推廣使用，不僅如此，我們還找到了國內很多成熟的競爭對手，包括阿里和騰訊，他們都推出了自己的產(chǎn)品，不停地錘煉和完善。
　　我們在努力的跑贏(yíng)未來(lái)的市場(chǎng)，讓很多有夢(mèng)想的工作和生活都有一個(gè)地方，能夠盡快的成長(cháng)起來(lái)?，F在我們可以給大家發(fā)布一個(gè)預告，招聘幾個(gè)熟悉人事的全職工作，我希望你是全職工作，待遇看你的能力了，最好是有一定的社會(huì )經(jīng)驗，最好在專(zhuān)業(yè)上可以熟悉些業(yè)務(wù)，崗位不限。已經(jīng)有很多工作經(jīng)驗的朋友了，對人事不滿(mǎn)意，我們可以實(shí)現跨部門(mén)，跨崗位，跨公司甚至跨國家，但這個(gè)得有人去做，等你有信心可以走到這一步之后，我們再開(kāi)始招聘第二批。招聘崗位如下:。 查看全部

　　采集系統上云的前提要考慮的問(wèn)題有哪些？
　　采集系統上云的前提要考慮的問(wèn)題有很多：信息收集的質(zhì)量、信息收集的數量、數據的同步等。不過(guò)我個(gè)人認為應該首先做到的一點(diǎn)是要讓瀏覽器能夠快速接收到數據而非需要數據搜索才能搜索到。因此我認為對于這個(gè)采集系統有個(gè)比較簡(jiǎn)單的方案，一方面是通過(guò)數據源寫(xiě)代碼，一方面是通過(guò)自己的實(shí)現原理和架構來(lái)寫(xiě)服務(wù)器或者云平臺，主要是采集的數據量大小而定。
　　
　　數據資源商業(yè)化轉換的三大類(lèi)服務(wù)：1.提供底層數據接口；2.提供具體業(yè)務(wù)系統技術(shù)方案；3.提供分析服務(wù)。深入采集的系統，例如基于地理位置查詢(xún)各地的整個(gè)底層數據的，個(gè)人認為是不會(huì )單獨成立的。有關(guān)整個(gè)系統實(shí)現的細節可以對照我前面給到的做法來(lái)看。再推薦一些重點(diǎn)類(lèi)網(wǎng)站：谷歌、百度、yahoo、infosys等等。
　　數據采集比較關(guān)鍵的特點(diǎn)：1.要采集一手的數據；2.收集的數據要易于統計和分析；3.數據上架需要考慮的因素很多，包括網(wǎng)站的結構、數據采集的速度、集中式集中式系統的架構等。前面已經(jīng)提到，深入采集雖然目的是為了做好一個(gè)數據管理工具，但我想深入采集本身也可以作為一種共享服務(wù)存在，尤其是在開(kāi)放的云上。
　　
　　1.一定要是使用p2p原理的采集系統，本地直接構建一個(gè)p2p分布式的采集節點(diǎn)，可以有多個(gè)節點(diǎn)互相訪(fǎng)問(wèn)，不需要和其他網(wǎng)站提供的數據源對接，進(jìn)行了p2p后如果需要在a網(wǎng)站進(jìn)行數據的處理同樣可以從b采集。2.要對采集到的數據進(jìn)行分析，同時(shí)這些數據需要保存在服務(wù)器中。3.數據分析要根據數據的特點(diǎn)來(lái)分析，針對不同特點(diǎn)可以制定不同的數據分析方案。
　　數據采集的核心需求：1.不同類(lèi)型的數據定義等，同時(shí)和對應的數據接口采集數據。2.采集數據的速度和質(zhì)量等，數據處理的速度要保證每秒600以上，然后盡量短時(shí)間內打開(kāi)。3.數據接口要實(shí)時(shí)更新。整個(gè)后臺處理流程可以分為數據接口接入與數據傳輸等流程。流程上分為前端和后端兩個(gè)層次，前端如微信，后端如erp，應用軟件。4.整個(gè)采集項目的實(shí)施流程必須得有一定的實(shí)施保障。 查看全部

　　揭秘區塊鏈共識算法如何影響市場(chǎng)上所有支付系統的行為
　　
　　采集系統上云后，接入的數據均可以進(jìn)行輕松統計分析，不再需要花費大量的時(shí)間與精力在日常運營(yíng)工作中，接入平臺部署簡(jiǎn)單，數據可被多層分析解讀，本文將通過(guò)通證應用實(shí)踐案例，為您揭秘區塊鏈共識算法如何影響目前市場(chǎng)上所有支付系統的行為。共識算法共識算法在現在支付中起到關(guān)鍵性作用，它的好壞直接影響了將來(lái)平臺所有平臺業(yè)務(wù)的發(fā)展，目前的支付市場(chǎng)中大部分是基于p2p的共識算法，這種架構中所有的交易由一個(gè)系統（p系統）統一進(jìn)行處理，信息也都會(huì )傳遞到所有的交易節點(diǎn)（t），支付的場(chǎng)景則不同于p2p，平臺本身沒(méi)有實(shí)際的動(dòng)作，轉賬則是由雙方共同完成的，對于轉賬需要進(jìn)行支付保證金，那么共識保證金的概念應該怎么理解呢？簡(jiǎn)單說(shuō)就是對賬交易轉賬一方需要通過(guò)銀行進(jìn)行一系列增減銀行準備金的行為，就是增加賬上的銀行準備金（支付保證金）越多則轉賬越多，共識保證金就是支付保證金，整個(gè)轉賬交易中就會(huì )增加保證金且能夠保證雙方都需要增加這筆轉賬，整個(gè)轉賬轉賬一方不需要增加保證金，那么共識保證金就會(huì )增加，那共識保證金會(huì )增加到什么程度呢？舉個(gè)例子：cto只需要讓交易中的支付方增加一筆轉賬（t），那么支付的共識保證金會(huì )在0.01個(gè)btc左右，平臺交易由于有支付保證金雙方共識時(shí)需要增加0.01*ctobtc。
　　
　　當然理論數據無(wú)法支撐目前的實(shí)際業(yè)務(wù)，接下來(lái)看更多實(shí)際項目落地的例子?；诙喙濣c(diǎn)共識算法實(shí)現的監控平臺在項目前期存在一定的難度，用戶(hù)一個(gè)不留神就有可能將系統的各個(gè)環(huán)節遺忘，導致整個(gè)平臺的運維團隊的大量的工作是為了維護整個(gè)平臺，而不是用戶(hù)，也就意味著(zhù)整個(gè)項目難以維護。oxchainoxchain是一個(gè)類(lèi)似于xmpp（即時(shí)通訊）的中間件，提供了簡(jiǎn)單而高效的消息通道協(xié)議，并且提供了許多應用場(chǎng)景，如“大規模異步通信”的概念被基于這一通道協(xié)議和oxchain的可用c++庫實(shí)現。
　　oxchain提供了一個(gè)不錯的語(yǔ)言api，使用者可以自定義各種不同的消息格式，還提供了一些通用工具包，提供了各種中間人加密協(xié)議（bootstrap），以及一個(gè)privatec++api，允許運維和開(kāi)發(fā)者直接去管理這個(gè)消息通道。算法我們接下來(lái)主要研究oxchain消息通道協(xié)議模塊，算法是代碼實(shí)現的核心，用戶(hù)首先要實(shí)現復雜的raft協(xié)議模塊，比如對不同消息進(jìn)行選舉/推舉一個(gè)entity，一個(gè)entity又要有chain，這都是算法的核心基礎設施部分，除此之外，代碼里面還會(huì )實(shí)現一個(gè)消息發(fā)送路由和消息接收路由算法。按照目前項目前期來(lái)看，整個(gè)項目目前沒(méi)有什么難度，但是隨著(zhù)技術(shù)的成熟，根據時(shí)間進(jìn)度來(lái)看。 查看全部

　　淺談云原生系統日志收集在數棧的實(shí)踐
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　　一、常規打法ELK
　　談到日志收集，估計大家第一個(gè)想到的就是ELK這個(gè)比較成熟的方案，如果是特別針對云原生上的，那么將采集器稍微變一下為 Fluentd 組成 EFK 即可。以上兩種方案其實(shí)沒(méi)有本質(zhì)上的區別，采集器換了換而已。最終存儲、查詢(xún)等等采用的還是 elasticsearch 這一套。
　　elasticsearch確實(shí)功能豐富、非常強大，但是代價(jià)也是極其昂貴的，elasticsearch 采用全文索引的方式，對存儲以及內存的要求比較高，而這些代價(jià)換來(lái)的功能對于日常日志管理來(lái)說(shuō)卻是不常用的。這些缺點(diǎn)在主機模式下其實(shí)是可以容忍的，但在云原生模式下就顯得比較臃腫了。
　　二、不講武德PLG
　　PLG 是 promtail+loki+grafana 的合稱(chēng)，這是一套非常適合云原生下日志的采集方案。grafana 大家會(huì )比較熟悉，一個(gè)非常棒的可視化的框架，支持多種數據源。最常見(jiàn)的就是將prometheus的數據進(jìn)行可視化展示。而loki就是今天我們要談的主角，這個(gè)也是grafana 家的產(chǎn)品，promtail 則是 loki 的官方日志采集器。
　　與elk相比這一套方案非常輕量級，功能實(shí)用，使用起來(lái)簡(jiǎn)單易用，并且在展示上采用 grafana 減少引入可視化的框架，展示終端上的統一也有利于用戶(hù)的使用。
　?。ㄒ唬?日志新貴loki
　　
　　Loki是受Prometheus啟發(fā)的水平可擴展，高度可用的多租戶(hù)日志聚合系統。它的設計具有很高的成本效益，并且易于操作。它不索引日志的內容，而是為每個(gè)日志流設置一組標簽。
　　與其他日志聚合系統相比，Loki
　　不對日志進(jìn)行全文本索引。通過(guò)存儲壓縮的，非結構化的日志以及僅索引元數據，Loki更加易于操作且運行成本更低。
　　使用與Prometheus相同的標簽對日志流進(jìn)行索引和分組，從而使您能夠使用與Prometheus相同的標簽在指標和日志之間無(wú)縫切換。
　　特別適合存儲Kubernetes Pod日志。諸如Pod標簽之類(lèi)的元數據會(huì )自動(dòng)被抓取并建立索引。
　　Grafana原生支持（需要Grafana v6.0以上）。
　　這段是loki 在 GitHub 上的介紹，可以看出這是一款為云原生而打造的輕量級日志聚合系統。目前社區非?；钴S。而且采用 prometheus 類(lèi)似的標簽的思想，與 grafana 打通進(jìn)行可視化展示，無(wú)論是思想還是用法都非常的“云原生”。
　?。ǘ?♂? 親兒子Promtailpromtail 是 loki 的官方日志采集器，本身代碼就在 loki 項目中。原生支持journal、syslog、file、docker類(lèi)型的日志。采集器的本質(zhì)無(wú)非都是根據模式找到要采集的文件，然后對著(zhù)個(gè)文件進(jìn)行類(lèi)似tail的監控，再把寫(xiě)入文件的內容發(fā)送給存儲端promtail 也是這樣，上面這些類(lèi)型的本質(zhì)也都是文件，只不過(guò)這些類(lèi)型的文件的格式是公開(kāi)穩定的規范，promtail 可以預先對其進(jìn)行進(jìn)行更深解析與封裝。
　?。ㄈ?Promtail 服務(wù)發(fā)現1、 找到文件作為一個(gè)采集器，其第一步自然是要找到文件在哪里，然后才能做下面的收集與打標簽推送等功能。普通靜態(tài)類(lèi)型的日志是很好發(fā)現的，直接將你在配置文件中寫(xiě)的路徑信息進(jìn)行匹配即可，比如 promtail 中path為 "/var/log/*.log"即將 /var/log目錄下所有的以.log 結尾的后綴文件作為要采集的對象即可。而要采集 k8s 模式內的日志就稍顯麻煩。
　　首先我們想一下k8s 上跑的服務(wù)的日志到底是在哪里？
　　所以我們需要將這/var/log/pods 作為hostpath 掛載進(jìn) k8s 的容器內部，才能讓 promtail 訪(fǎng)問(wèn)到這些日志。
　　2、 打上標簽日志promtail可以訪(fǎng)問(wèn)到了，但是還有一個(gè)問(wèn)題還是如何為區分這些日志，loki采用類(lèi)似prometheus的思想，將數據打上標簽。也就是將日志打上pod的標簽，那么單單憑借這個(gè)路徑自然是無(wú)法知道該pod上有哪些標簽信息的。這里就需要用到服務(wù)發(fā)現了。
　　promtail的服務(wù)發(fā)現是直接采用的prometheus的服務(wù)發(fā)現做的。熟悉prometheus 的同學(xué)肯定配置過(guò)prometheus的服務(wù)發(fā)現的配置，kubernetes_sd_configs與relabel_configs。
　　這里promtail直接引入prometheus的代碼，與prometheus不同的是prometheus請求的資源對對象比較多，node、ingress、pod、deployment 等等都有，最終拼接的是metric的請求url，而promtail請求的對象為pod，并且過(guò)濾掉了不在該主機上的 pod。
　　拿到該主機的pod的信息后，再根據namespace， pod 的 id 拼接路徑，由于這個(gè)目錄已經(jīng)掛載進(jìn)去容器了，那么promtail 就可以關(guān)聯(lián)起容器的標簽與容器的日志了。剩下的就是監控與推送了。
　?。ㄋ模?PLG 最佳實(shí)踐loki 官方推薦的最佳實(shí)踐為采用 DamonSet部署 promtail 的方式，將 node 的 /var/lib/pods目錄掛載進(jìn)容器內部，借助prometheus 的服務(wù)發(fā)現機制動(dòng)態(tài)的為日志加上標簽，無(wú)論是資源的占用程度還是部署維護難度都是非常低。這也是主流的云原生日志采集范式。
　　
　　三、數棧日志實(shí)踐
　?。ㄒ唬禇Ｈ罩拘枨?br /> 　?。ǘ? 主機模式數棧主機模式日志聚合采用類(lèi)似PLG DameonSet 的模式。每臺主機部署一臺 promtail，然后整個(gè)集群部署一套服務(wù)端 loki 與可視化端grafana。
　　promtail 采用static_configs定義采集的日志。但是promtail 畢竟還是太年輕了，定位偏向于云原生，所以針對主機功能還不夠完善，因此我們做了一些二次開(kāi)發(fā)滿(mǎn)足我們的需求：
　　1、logtail 模式
　　原生 promtail 并不支持從文件尾部開(kāi)始收集，當 promtail 啟動(dòng)后，會(huì )將監控的所有文件的內容都進(jìn)行推送，這樣的情況在云原生并沒(méi)有太大問(wèn)題.
　　主機模式下如果要監控的日志已經(jīng)存在并且有大量的內容的話(huà)，promtail 啟動(dòng)會(huì )將文件的內容從頭開(kāi)始推送，短時(shí)間內造成大量的日志往loki推送，很大的概率會(huì )被 loki 限流導致推送失敗。
　　所以最好的方式就是有類(lèi)似 filebeat 的 logtail 的模式，及只推送服務(wù)啟動(dòng)后的文件寫(xiě)入的日志。
　　這個(gè)地方我們對此作了二次開(kāi)發(fā)，增加一個(gè)logtail 模式的開(kāi)關(guān)，如果該開(kāi)關(guān)為 true，這第一次啟動(dòng) promtail 的時(shí)候將不會(huì )從頭推送日志。
　　2、path 支持多路徑
　　原生 promtail 不支持多路徑 path 參數只能寫(xiě)一個(gè)表達式，但是現實(shí)的需求可能是既要看業(yè)務(wù)的日志還要看 gc 的日志。
　　但是他們又是屬于同一類(lèi)別的標簽。單個(gè)path的匹配無(wú)法涵蓋其兩個(gè)，不改代碼的解決方法就是再為其寫(xiě)一個(gè) target。
　　這樣做繁瑣且不利于維護。所以我們這里也對其做了二次開(kāi)發(fā)
　　
　?。ㄈ?云原生模式傳統的云原生模式采用 PLG 的主流模式就好了，但是數棧作為一整套系統對企業(yè)交付的時(shí)候有諸多限制會(huì )導致demoset模式并不可用，最大的挑戰是權限，只有一個(gè) namespace 的權限，不能掛載/var/lib/pods
　　在這種情況下如何使用 PLG呢？
　　其實(shí)主要變化的地方在于promtail的使用，這里首先要聲明的一點(diǎn)是，數棧的服務(wù)的日志都為文件輸出。
　　首先是選擇damonset 模式部署還是sidecar模式部署，demonset模式的優(yōu)點(diǎn)是節省資源，缺點(diǎn)是權限有要求。sidecar模式與之相反，為了適用更嚴格的交付條件，我們選擇采用 sidecar 的模式進(jìn)行采集。
　　sidecar 模式就是為當每個(gè)服務(wù)進(jìn)行部署的時(shí)候就自動(dòng)為其添加一個(gè)log容器，該容器與服務(wù)容器共同掛載一個(gè)共同的空的數據卷，服務(wù)容器將日志寫(xiě)入該數據卷中，log容器對數據卷下的日志進(jìn)行采集
　　
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　　?1、? promtail 在數棧如何動(dòng)態(tài)配置標簽
　　通過(guò)sidecar的模式我們讓log Container與Master Container共享一個(gè)日志目錄，這樣就promtail容器內就可以拿到了日志的文件，但是promtail還不知道要采集哪些日志，以及他的標簽是什么。
　　因為你可能只想采集.log的日志，也可能只想采集.json的日志，或者都有的服務(wù)這個(gè)配置可能是不同的，所以也不能寫(xiě)死，那如何解決這個(gè)問(wèn)題呢？
　　promtail 在 v2.10中新增加了一個(gè)feature ，就是可以在配置文件中引用環(huán)境變量，通過(guò)這個(gè)特性我們可以將promtail的path參數寫(xiě)成${LOG_PATH}，然后將服務(wù)的logpath以環(huán)境變量的方式設置進(jìn)去比如LOG_PATH=/var/log/commonlog/*.log
　　既然我們可以通過(guò)環(huán)境變量的方式在服務(wù)創(chuàng )建的時(shí)候設置path，那么標簽我們也可以動(dòng)態(tài)的設置進(jìn)去。那么我們都需什么維度的標簽呢？這個(gè)不同的公司肯定有不同的維度，但是必須遵循的一個(gè)原則就是可以唯一確定該pod。一般的維度有deployment、podid、node等。這些標簽在創(chuàng )建的時(shí)候就通過(guò)環(huán)境變量注入進(jìn)去，而podid 這些環(huán)境變量利用的是k8s 的 downward api 的方式注入的。
　　注意：這里不可用使用 promtail 的服務(wù)發(fā)現機制配置標簽，因為promtail 的服務(wù)發(fā)現的原理是請求 APIServer 獲取所有pod 的標簽。然后利用路徑進(jìn)行匹配，將標簽與日志關(guān)聯(lián)。在沒(méi)有掛載宿主機/var/log/pods目錄到promtail 時(shí)，即使拿到了標簽也無(wú)法與日志進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
　　2、? promtail 在數棧如何部署
　　為每個(gè)服務(wù)增加一個(gè)Log Container如果手工操作的話(huà)實(shí)在是太繁瑣了，而且不利于維護。最好的方式就將原本的服務(wù)抽象為是注冊一個(gè)CRD，然后編寫(xiě) k8s operator通過(guò)list&watch該類(lèi)型的對象，在該對象創(chuàng )建的時(shí)候，動(dòng)態(tài)的注入一個(gè)LogContainer，以及相應的環(huán)境變量和為其掛載共同目錄。
　　這樣當該CR創(chuàng )建的時(shí)候，promtail就作為sidecar注入了其中。并且讀到的環(huán)境變量就是operator 動(dòng)態(tài)設置的環(huán)境變量，靈活度非常高
　　
　　四、總結
　?。ㄒ唬禇Ｈ罩臼占瘍?yōu)勢
　?。ǘ??未來(lái)規劃
　　最后給大家分享一下數棧當前日志模塊可視化的效果，是不是超級酷炫？
　　
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　　優(yōu)采云云采集監控預警功能上線(xiàn)！
　　經(jīng)過(guò)多個(gè)版本內測，優(yōu)采云云采集監控預警功能已經(jīng)正式上線(xiàn)！
　　優(yōu)采云【云采集監控預警】聚焦監控近24小時(shí)云采集的任務(wù)概況、云節點(diǎn)配置情況以及問(wèn)題預警功能，為用戶(hù)提供云采集任務(wù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，并提供微信通知預警功能，幫助用戶(hù)迅速發(fā)現云采集過(guò)程中出現的各類(lèi)問(wèn)題并及時(shí)解決。
　　【云采集監控預警】頁(yè)面入口
　　
　　【云采集監控預警】頁(yè)面展示
　　1.任務(wù)概況
　　實(shí)時(shí)監控各類(lèi)任務(wù)和子任務(wù)運行情況數據，幫助用戶(hù)了解任務(wù)運行中資源的分配情況，協(xié)助進(jìn)行資源優(yōu)化。
　　
　　點(diǎn)擊數量可以進(jìn)入任務(wù)列表頁(yè)并查看任務(wù)詳情。
　　2.監控預警
　　監控近24小時(shí)內的任務(wù)，及時(shí)發(fā)現云采集過(guò)程中出現的各類(lèi)問(wèn)題。
　　2.1功能共包含9個(gè)預警指標，包括【已完成采集數量為0】、【超過(guò)10分鐘采集數量為0】、【數據重復率 ≥ 20%】等，指標分為高、中、低三個(gè)預警等級，用戶(hù)可以根據自己的實(shí)際需求調整預警指標參數及風(fēng)險等級。
　　
　　2.2在單個(gè)監控預警指標中，可以點(diǎn)擊指標右上角點(diǎn)擊【...】按鈕選擇打開(kāi)【預警開(kāi)關(guān)】。
　　
　　2.3進(jìn)入【預警設置】界面自定義設置預警指標，更高預警等級，還可以綁定【微信通知】實(shí)時(shí)獲取云采集監控預警通知，并指定某個(gè)任務(wù)或任務(wù)組進(jìn)行監控預警。
　　
　　2.4微信通知界面
　　
　　3.數據看板
　　查看實(shí)時(shí)/每日/近7天/近30天采集速度，跟進(jìn)對比采集情況，從數據波動(dòng)情況分析問(wèn)題所在。
　　3.1 可查看當前采集速度（分鐘級），獲取最新采集情況，可以切換選擇實(shí)時(shí)或者24小時(shí)；
　　3.2 可查看今日及昨日任務(wù)采集數量對比，同時(shí)可篩選任務(wù)組，查看任務(wù)組內的采集量情況；
　　3.3 可查看近7天/15天/30天的每日采集數據量，分析對比近期采集量趨勢。
　　目前優(yōu)采云【云采集監控預警】功能處于試運營(yíng)階段，所有旗艦版及以上版本的用戶(hù)均可以免費體驗，如果您在使用過(guò)程中有任何意見(jiàn)或建議，歡迎聯(lián)系我們的客服反饋。 查看全部

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　　3.1 可查看當前采集速度（分鐘級），獲取最新采集情況，可以切換選擇實(shí)時(shí)或者24小時(shí)；

　　3.2 可查看今日及昨日任務(wù)采集數量對比，同時(shí)可篩選任務(wù)組，查看任務(wù)組內的采集量情況；

　　3.3 可查看近7天/15天/30天的每日采集數據量，分析對比近期采集量趨勢。

　　目前優(yōu)采云【云采集監控預警】功能處于試運營(yíng)階段，所有旗艦版及以上版本的用戶(hù)均可以免費體驗，如果您在使用過(guò)程中有任何意見(jiàn)或建議，歡迎聯(lián)系我們的客服反饋。 查看全部

　　優(yōu)采云云采集監控預警功能上線(xiàn)！
　　經(jīng)過(guò)多個(gè)版本內測，優(yōu)采云云采集監控預警功能已經(jīng)正式上線(xiàn)！
　　優(yōu)采云【云采集監控預警】聚焦監控近24小時(shí)云采集的任務(wù)概況、云節點(diǎn)配置情況以及問(wèn)題預警功能，為用戶(hù)提供云采集任務(wù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)，并提供微信通知預警功能，幫助用戶(hù)迅速發(fā)現云采集過(guò)程中出現的各類(lèi)問(wèn)題并及時(shí)解決。
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　　1.任務(wù)概況
　　實(shí)時(shí)監控各類(lèi)任務(wù)和子任務(wù)運行情況數據，幫助用戶(hù)了解任務(wù)運行中資源的分配情況，協(xié)助進(jìn)行資源優(yōu)化。
　　
　　點(diǎn)擊數量可以進(jìn)入任務(wù)列表頁(yè)并查看任務(wù)詳情。
　　2.監控預警
　　監控近24小時(shí)內的任務(wù)，及時(shí)發(fā)現云采集過(guò)程中出現的各類(lèi)問(wèn)題。
　　2.1功能共包含9個(gè)預警指標，包括【已完成采集數量為0】、【超過(guò)10分鐘采集數量為0】、【數據重復率 ≥ 20%】等，指標分為高、中、低三個(gè)預警等級，用戶(hù)可以根據自己的實(shí)際需求調整預警指標參數及風(fēng)險等級。
　　
　　2.2在單個(gè)監控預警指標中，可以點(diǎn)擊指標右上角點(diǎn)擊【...】按鈕選擇打開(kāi)【預警開(kāi)關(guān)】。
　　
　　2.3進(jìn)入【預警設置】界面自定義設置預警指標，更高預警等級，還可以綁定【微信通知】實(shí)時(shí)獲取云采集監控預警通知，并指定某個(gè)任務(wù)或任務(wù)組進(jìn)行監控預警。
　　
　　2.4微信通知界面
　　
　　3.數據看板
　　查看實(shí)時(shí)/每日/近7天/近30天采集速度，跟進(jìn)對比采集情況，從數據波動(dòng)情況分析問(wèn)題所在。
　　3.1 可查看當前采集速度（分鐘級），獲取最新采集情況，可以切換選擇實(shí)時(shí)或者24小時(shí)；

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　　3.3 可查看近7天/15天/30天的每日采集數據量，分析對比近期采集量趨勢。

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　　監控近24小時(shí)內的任務(wù)，及時(shí)發(fā)現云采集過(guò)程中出現的各類(lèi)問(wèn)題。
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　　3.數據看板
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　　采集系統上云后，業(yè)務(wù)app只需在前端打開(kāi)
　　采集系統上云后，業(yè)務(wù)app只需在前端打開(kāi)一個(gè)服務(wù)器后端數據接口即可。云計算可以支持所有云產(chǎn)品共享，無(wú)論客戶(hù)是做批量還是一對一訂單，系統都可以提供服務(wù)。單獨部署一套erp，自己做成本太高，再者一個(gè)產(chǎn)品對多個(gè)廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)其實(shí)并不適合，造成產(chǎn)品不匹配，甚至無(wú)法運作。
　　服務(wù)器架構的客戶(hù)都不多，多數是要做批量的。怎么做一套erp服務(wù)呢？現在最火的是云數據庫云平臺，如aws，亞馬遜，阿里云。兩個(gè)都要支持多語(yǔ)言，ruby，python，java，php等。要部署在云上，還要支持5g帶寬。再發(fā)展的大一點(diǎn)，可以做newsstand或社交云，slack或instaclip也可以，也是多語(yǔ)言。實(shí)際也可以有amazonec2，azure等多云產(chǎn)品。
　　basecampstuffingrowth還是一樣的，
　　當然不需要，第一平臺化客戶(hù)多，不需要考慮多平臺復用。第二大公司在推大客戶(hù)戰略，不大量建設自己的產(chǎn)品，怎么去和小公司競爭？第三資本都去挖大佬，開(kāi)發(fā)人員沒(méi)錢(qián)拿，更沒(méi)多少錢(qián)搞這么多東西。
　　單獨部署不太可能。任何一套服務(wù)器平臺都是為了快速收集數據，內置一些計算資源以便快速獲取數據。如果我是你的話(huà)，我把系統拆分成一個(gè)個(gè)小系統，每個(gè)系統自己專(zhuān)注于自己領(lǐng)域的數據收集。然后再通過(guò)這些系統再快速獲取數據，收集后的數據有了過(guò)濾器和分類(lèi)器， 查看全部

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　　1.任務(wù)概況
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　　2.監控預警
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　　2.2在單個(gè)監控預警指標中，可以點(diǎn)擊指標右上角點(diǎn)擊【...】按鈕選擇打開(kāi)【預警開(kāi)關(guān)】。
　　
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　　2.4微信通知界面
　　
　　3.數據看板
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　　點(diǎn)擊數量可以進(jìn)入任務(wù)列表頁(yè)并查看任務(wù)詳情。
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　　【云采集監控預警】頁(yè)面展示
　　
　　1.任務(wù)概況
　　實(shí)時(shí)監控各類(lèi)任務(wù)和子任務(wù)運行情況數據，幫助用戶(hù)了解任務(wù)運行中資源的分配情況，協(xié)助進(jìn)行資源優(yōu)化。
　　
　　點(diǎn)擊數量可以進(jìn)入任務(wù)列表頁(yè)并查看任務(wù)詳情。
　　2.監控預警
　　監控近24小時(shí)內的任務(wù)，及時(shí)發(fā)現云采集過(guò)程中出現的各類(lèi)問(wèn)題。
　　2.1功能共包含9個(gè)預警指標，包括【已完成采集數量為0】、【超過(guò)10分鐘采集數量為0】、【數據重復率 ≥ 20%】等，指標分為高、中、低三個(gè)預警等級，用戶(hù)可以根據自己的實(shí)際需求調整預警指標參數及風(fēng)險等級。
　　
　　2.2在單個(gè)監控預警指標中，可以點(diǎn)擊指標右上角點(diǎn)擊【...】按鈕選擇打開(kāi)【預警開(kāi)關(guān)】。
　　
　　2.3進(jìn)入【預警設置】界面自定義設置預警指標，更高預警等級，還可以綁定【微信通知】實(shí)時(shí)獲取云采集監控預警通知，并指定某個(gè)任務(wù)或任務(wù)組進(jìn)行監控預警。
　　
　　2.4微信通知界面
　　
　　3.數據看板
　　查看實(shí)時(shí)/每日/近7天/近30天采集速度，跟進(jìn)對比采集情況，從數據波動(dòng)情況分析問(wèn)題所在。
　　3.1 可查看當前采集速度（分鐘級），獲取最新采集情況，可以切換選擇實(shí)時(shí)或者24小時(shí)；
　　
　　3.2 可查看今日及昨日任務(wù)采集數量對比，同時(shí)可篩選任務(wù)組，查看任務(wù)組內的采集量情況；
　　
　　3.3 可查看近7天/15天/30天的每日采集數據量，分析對比近期采集量趨勢。
　　
　　目前優(yōu)采云【云采集監控預警】功能處于試運營(yíng)階段，所有旗艦版及以上版本的用戶(hù)均可以免費體驗，如果您在使用過(guò)程中有任何意見(jiàn)或建議，歡迎聯(lián)系我們的客服反饋。 查看全部