金融信創(chuàng)是金融機(jī)構(gòu)重點(diǎn)投入以及技術(shù)迭代的方向,經(jīng)過(guò)多年階段迭代,進(jìn)入難度更大的核心系統(tǒng)、關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)的更替階段。近日,云杉網(wǎng)絡(luò)憑借其在云原生可觀測(cè)性領(lǐng)域的深厚積累,正式發(fā)布了DeepFlow金融銀行業(yè)可觀測(cè)性方案及服務(wù),解決行業(yè)中普遍存在的分布式交易系統(tǒng)保障難、平臺(tái)雙軌多芯調(diào)優(yōu)難、云上資源把控難、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)追蹤難等挑戰(zhàn)。方案基于DeepFlow可觀測(cè)性平臺(tái)以及總結(jié)金融客戶(hù)發(fā)展特點(diǎn),注重產(chǎn)品與服務(wù)結(jié)合,貼合不同客戶(hù)建設(shè)發(fā)展階段,深入落地觀測(cè)場(chǎng)景,為客戶(hù)提供完備的、值得信任的可觀測(cè)建設(shè)路徑。
方案價(jià)值
云建設(shè)及試運(yùn)行階段
不僅僅聽(tīng)云服務(wù)商的說(shuō)法
在驗(yàn)證平臺(tái)運(yùn)行是否符合需求及預(yù)期過(guò)程中,DeepFlow最大的價(jià)值是獨(dú)立、客觀地支撐客戶(hù)進(jìn)行驗(yàn)證及優(yōu)化平臺(tái),提供客觀全棧運(yùn)行數(shù)據(jù),獨(dú)立于云服務(wù)商進(jìn)行性能評(píng)估及數(shù)據(jù)說(shuō)明,尤其在網(wǎng)絡(luò)路徑、拓?fù)涑尸F(xiàn)、鏈路追蹤、資源匯總時(shí)提供比對(duì)依據(jù)。
核心系統(tǒng)開(kāi)發(fā)及調(diào)試階段
提升非功能測(cè)試效率
優(yōu)化交易響應(yīng)時(shí)間是非功能測(cè)試中重要的目標(biāo),通常銀行交易業(yè)務(wù)每筆交易需要在60-80ms中處理完成,每筆交易響應(yīng)過(guò)程,需要經(jīng)過(guò)多個(gè)微服務(wù)調(diào)用,涉及業(yè)務(wù)單元、公共服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)傳輸、負(fù)載均衡等。DeepFlow輕松串起每筆交易的調(diào)用追蹤,并能有效關(guān)聯(lián)至網(wǎng)絡(luò)、資源、日志等維度數(shù)據(jù),是每個(gè)開(kāi)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(kù)、信創(chuàng)處理器、信創(chuàng)系統(tǒng)等環(huán)境中,對(duì)于測(cè)試交易過(guò)程中,建立統(tǒng)一性能看板,詳細(xì)記錄從函數(shù)粒度占用CPU、到調(diào)用請(qǐng)求處理延時(shí)的性能數(shù)據(jù),本質(zhì)上改觀分布式系統(tǒng)適配、評(píng)估平臺(tái),路線選型的效率瓶頸。
關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用上線階段
明察上線不同環(huán)境后的性能差異
通常關(guān)鍵業(yè)務(wù)上線是行里的重要事件,涉及開(kāi)發(fā)中心、數(shù)據(jù)中心以及各服務(wù)商多部門(mén)協(xié)作。在上線階段,人員都是各領(lǐng)域的專(zhuān)家,雖然開(kāi)發(fā)環(huán)境、測(cè)試環(huán)境、試運(yùn)行環(huán)境都是盡可能地統(tǒng)一規(guī)格進(jìn)行建設(shè),但經(jīng)過(guò)使用運(yùn)行,仍然存在不可避免的差別,導(dǎo)致上線系統(tǒng)在功能、性能上達(dá)不到預(yù)期。雖然多部門(mén)的專(zhuān)家都待命,但通常解決問(wèn)題并不是很順暢且多有反復(fù)。當(dāng)試運(yùn)行環(huán)境具備觀測(cè)能力后,對(duì)于運(yùn)行狀態(tài)、測(cè)試交易進(jìn)行實(shí)時(shí)記錄,每個(gè)團(tuán)隊(duì)都有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視角,各技術(shù)棧專(zhuān)家,開(kāi)發(fā)工程師可以快速獲取上下文,鎖定問(wèn)題范圍,專(zhuān)業(yè)的工程師都能在自身技術(shù)棧的范圍內(nèi)充分發(fā)揮作用,大大提升判斷瓶頸、復(fù)現(xiàn)問(wèn)題、修復(fù)補(bǔ)丁、驗(yàn)證測(cè)試等不同環(huán)節(jié)中的協(xié)作效率。
業(yè)務(wù)應(yīng)用生產(chǎn)運(yùn)行階段
分鐘級(jí)定界故障
系統(tǒng)正式上線生產(chǎn)環(huán)境后,進(jìn)入生產(chǎn)運(yùn)維保障側(cè)后就是保障業(yè)務(wù)連續(xù)性。經(jīng)過(guò)了大量嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臏y(cè)試和上線流程約束后,不會(huì)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(wù)。大部分客戶(hù)都是使用工單,進(jìn)行運(yùn)維側(cè)處理各類(lèi)運(yùn)維故障的手段流程。避免工單無(wú)止盡地在部門(mén)間流轉(zhuǎn),分鐘級(jí)定界問(wèn)題,呈現(xiàn)可信的多維度觀測(cè)數(shù)據(jù),降低MTTR(MeanTimeToRepair,平均修復(fù)時(shí)間)。
運(yùn)維智能化階段
不再是人工的智能
運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)以及多技術(shù)棧的廣度和深度,束縛著運(yùn)維效率的提升。DeepFlowAgent、Server組件低代價(jià)完成收集及沉淀觀測(cè)數(shù)據(jù),并進(jìn)行標(biāo)記、關(guān)聯(lián)及語(yǔ)義化編碼。觀測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合大模型后,即可使用DeepFlow智能體,將以上不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析工作,轉(zhuǎn)移至群聊中的助理機(jī)器人、工單派送中的分發(fā)機(jī)器人、排障過(guò)程中的根因機(jī)器人,總結(jié)過(guò)程中的報(bào)表機(jī)器人來(lái)進(jìn)行,提升運(yùn)維質(zhì)量及效率。
面向不同發(fā)展階段的金融行業(yè)客戶(hù),”觀測(cè)工具服務(wù)””觀測(cè)數(shù)據(jù)服務(wù)““觀測(cè)底座服務(wù)“以及”觀測(cè)智能體服務(wù)”為客戶(hù)持續(xù)輸出從具體定界排障到智能化場(chǎng)景落地的能力。
可通過(guò)yunshan.net及DeepFlow.io了解本方案產(chǎn)品及服務(wù)信息。
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