出品 | CSDN云原生
Apache SkyWalking是一个针对分布式系统的应用性能监控APM和可观测性分析平台，经过一年的更新，完成了从v8至v9的迭代。
2022年5月10日，在CSDN云原生系列在线峰会第4期“Apache SkyWalking峰会”上，Tetrate创始工程师、Apache基金会首位中国董事吴晟深入解析了SkyWalking v9的新功能。
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Full Stack APM概念
SkyWalking v9可以称得上全栈APM，因为它涉及APM、最终用户、手机端以及基础性平台的基础设施（比如Linux、Kubernetes）。
如上图所示，左侧是浏览器、语言、主流的Service Mesh、Kubernetes以及操作系统。右侧是v9的菜单，按照层级划分，从普通的General Service到自监控。总体架构是除了基础设施从上到下的维度之外，通过数据源分成了Tracing、Metrics、Logging和Event 4个入口，不同于传统意义Tracing、Metrics、Logging 3个核心的概念，现在是4个核心的概念。因为Event是触发变更的基础，所以在这个过程中间起到了很大的作用。v9版本真正完成了这样的一张构想图，从最开始的浏览器到下面的操作系统，实现全栈多种数据源集成。
v9到底更新了什么？其实从SkyWalking社区、核心团队的角度来看，只是新增了一种概念，叫做Layer，可以称之为“层”或者应用软件基础设施的抽象分类。Layer代表的是一个抽象的框架，在整个计算机科学领域里面可能是操作系统、Kubernetes，也可能是Agent安装的一个服务，或者是Service Mesh，比如Istio、Istiod、Envoy。所有收到的数据都可以归属为一个“层”，并且具有共通性。也可以简单地映射到菜单上面，不同服务可能有不同的归属。这样分是因为每一层的Metrics、Tracing或者一些核心的功能都会有些区别。
比如Service Mesh里面的可观测性可以直接出拓扑图，Tracing的情况下也可以完全无缝地出拓扑图，但如果上Agent，那么Tracing就需要和拓扑图一起出，这是比较典型的区别；另外一个典型例子是操作系统上面的一些指标更涉及本地，而Kubernetes更多的是从Pod、Service、Scaling等角度去看每个服务，等到了Agent、SDK的Tracing级别可能更关心的是线程池、分布式追踪、无侵入的探针以及基于Agent的剖析。
关于eBPF的剖析，可能是针对Linux或者基于Kubernetes上面的某些服务直接进行剖析而不需要依赖SDK能力。
全新的Layer
下面介绍SkyWalking官方首次在v9版本里面开放的Layer。
1. General Service
General Service可以理解为SkyWalking从1.0、2.0、3.0版本就有的语言探针，探针抓Tracing分析服务间的拓扑、各个线和点之间的指标、Trace、Log以及每个服务的整体运行情况。
如上图所示，下半部分表格提供了基于Service预览的指标的全局视图，这也是在9.0会贯穿始终要展示的Service的模式。右侧有Load、Success Rate、Latency，这些都是在有Agent时比较典型的Metric。只有针对Layer才会有的指标。
2. Service Mesh
Service Mesh里分成三类：
-
针对整个服务，也就是Meshed Services
-
Istio的性能，比如XDS的推送，或者Istiod的运行情况和消耗
-
Envoy的内存，以及Envoy的Access Log正文采集到的像触发HTTPS SSL拒绝的日志
Serverless这些年有一些越来越热的趋势，有人可能认为FaaS和Serverless是竞争关系。但从整个行业来看他们不存在很大的竞争关系。Open Function或者Function编程擅长解决的问题是特有的，不像Service Mesh是解决一个通用性的、已经存在了服务的管理路由等一系列问题。
3. FaaS - Open Function
SkyWalking和OpenFunction在内核级别做了非常好的集成。用OpenFunction去写任何函数式的程序时都不用管Tracing，只需按照OpenFunction的要求写，在OpenFunction上激活，所有的Tracing、指标、拓扑图都可以开箱即用。这是云原生平台在底层进行整合的，对应用开发者来说完全透明的模式。
不管是OpenFunction、Istio还是Enovy，都是在Kubernetes上运行。
4. Kubernetes-Cluster and ServiceHealth/Status
Kubernetes作为云原生最重要甚至最核心的一个基础设施，它的健康以及服务的状态也是重点监控的内容。Pod的数量、节点的数量、部署的数量以及CPU各方面的消耗这些视图可以帮助大家看到整个Service Mesh、Open Function或者是Helm operator部署在Kubernetes里面的运行情况。
Kubernetes、Service Mesh以前在Dashboard里面也有相关的Layer去控制，以前会纠结Service应该看哪个视图，现在只需先选到需要的视图，它就会展示跟这个视图有关的所有的Service。比如Kubernetes有Cluster或者Kubernetes Service两种角度的视图，从Cluster的角度看预览，或者通过Service角度看部署以及通过这两个不同的角度去看整个集群、Node、Service的整个健康情况。
5. Linux-Infra
Linux作为一个非常典型的基础设施，是所有的VM或者云上动态计算单元都非常关心的。SkyWalking提供了基于Linux的监控，但SkyWalking并不是一个封闭的实体，比如在Linux会和Prometheus或者Zabbix的成熟Agent直接进行集成。SkyWalking有自己独有的Agent，需要通过Agent得到一个效率极高的拓扑图的分析。在和Service Mesh集成时是和Istio、Envoy、Metric Service直接进行集成。在Linux上面也一样，通过基础设施平台最成熟的Metric的集成，直接拿到 Linux的指标。
6. Browser App
社区一直都非常关注Browser相关的监控，因为不管Vue、Angular JS以及各种各样的前端框架，Browser的Layer其实上充当了两种角色。
第一个是Trace，作为所有应用Trace的起点，它可以从用户端一直追踪到服务端进行多次调用的跳转，需要在Browser端运行。
第二个是浏览器里面的各种个性化的指标，比如TLL等对应用来说非常重要的指标。评估每一个页面是否运行流畅，这些指标都起到非常重要的作用。
v8作为浏览器性能是一个服务，生成Trace是另一个服务，原因是受制于v8的内核限制。v9因为Layer的引入，可以存在于不同的Layer，还可以有分布式的Trace。
7. Virtual Database
SkyWalking目前没有专注于监控物理的数据库，比如和MySQL、PostgreSQL直接集成。在虚拟数据库方面，实际是在应用探针里面探查到的数据，比如用Java、.NET、Golang Go2sky做探针时，会在里面做一些数据库的调用。在客户端角度看这些数据库调用的性能，称作Virtual Service。
8. So11y-Self Observability
So11y是自监控，比如当应用程序很复杂时，构建一个像SkyWalking监控系统，就会面临一个挑战，SkyWalking应该由谁来监管？如果用另外一套工具监控SkyWalking实际上是一个非常困难的事情，所以直接把Ceph提上来了。只需探一下SkyWalking的 Server然后再把数据回送到 SkyWalking内部。
有人会问SkyWalking为什么没有Tracing？因为SkyWalking的Server本质上是一个轻量化的流计算平台，如果去Tracing每一条记录，那么所带来的负担是非常重的，并且没有价值。所以So11y提供的全部是Metrics相关的，这些Metrics都是经过精心挑选并且在SkyWalking的内核里面直接做了集成，不是通过探针技术或者某种很隐晦复杂的方式。SkyWalking和Prometheus、Grafana是可以互相切换的过程，但Prometheus因为数据量承载能力限制，所以SkyWalking并没有把所有数据都导给Prometheus。
9. So11y-Satellite
Satellite的作用是负载均衡，那么怎么做负载均衡？Nginx、Enovy这些标准的负载均衡主要是基于连接的，但Agent一般是保持连接的。保持连接会出现连接均衡数据不均衡的问题，Satellite可以实现基于数据流量的负载均衡，能够完全识别SkyWalking所有原生的数据格式。
10. Dashboard Management
Dashboard Management实际上是在Layer概念出来之后才有的。SkyWalking提供了所有的Dashboard定制的能力，依然会原生提供大量的配置方便开箱即用，也可以根据Layer修改布局。
前文提到将近10种Layer，Layer实际上并不是一个非常严格的定义。如果大家想监控MySQL Server，也可以加一种Layer，用监控的技术栈把新的Server监控起来，把刚才提到的全栈的概念做得更丰富、更完善一些。
END
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