背景

近年来，随着阿里新业务、新技术的快速发展，传统的业务总量“监控大盘”已经越来越不能满足监控需求，主要表现在以下几个方面：

缺乏全局视角：“监控大盘”主要反映的是单个业务或应用的运行状态，缺少全局的业务视角能反应整个“业务域”的上下游整体的运行情况。比如交易系统成功率下跌，想看看是不是优惠出问题了，但是不知道“优惠”的业务监控在哪里，只能依赖"优惠"的同学去排查，钉钉电话沟通，大家一起拼凑信息，上下游协调成本很高。

监控标准不统一：一直以来“业务监控”都是自定义的，依赖开发人员的个人经验，往往系统、业务监控混在一起，没有标准，业务之间不能比较；各系统监控能力参差不齐，很容易出现业务链路中的监控断层；业务监控缺少一套行之有效的方法论，新人或者新业务对于业务要怎么监控，不知道如何下手、不知道自己配的监控是否覆盖全面，只有等到故障发生以后才去补监控。

缺少业务视角：随着阿里业务飞速发展，特别是“大中台”的建设，使得传统的“总量”监控已经不能满足需求，比如一个“交易”中台业务就会有数十个“业务方”调用，单纯的总量监控会把小调用量的业务淹没，必须按每个业务方的“业务身份”进行监控。对于像“盒马”、“淘鲜达”这样的新零售业务，这样的问题更加突出，一家门店出现交易异常对于“交易总量”来说是微不足道的，但是对这件门店的客户体验来说是灾难性的。

监控配置成本高：“业务监控”一直都是由“开发人员”纯手工打造，需要经过日志埋点、监控配置、报警阈值设置，整个过程费时费力，缺乏自动化、智能化监控的手段，这也是造成各系统监控能力参差不齐的重要原因，一些新业务因为无力投入大量精力配置监控，导致业务监控能力缺失。

全景式监控

业务全链路监控从业务的视角出发，监控整个业务流程的健康状况，无需多个系统切换，直观看到全局和上下游，方便快速发现、定位问题。

建立了完整的“业务监控模型”，为业务建立起一个从“宏观”到“微观”的全景式业务监控体系，结束了业务监控没有标准，只能纯手工打造的历史。业务监控模型主要包括3部分：

监控流程

以“监控模型”为基础，我们总结出了一套如何做好“业务监控”的方法论，并将其沉淀到产品中。

通过业务全链路监控，可以做到对业务域的监控标准化和全覆盖，避免了自定义监控覆盖不全面、不标准、配置工作量大的问题，使得老板、PD、运营、监控值班等用户都可以快速了解业务是否有问题。

黄金指标

引入Google的黄金指标概念，改变了业务监控完全依赖自定义的现状，为业务监控树立了标准。

由于饱和度更多反应的是应用的层面情况，所以业务监控使用流量、耗时、错误这三个指标就能很好的回答“业务”是否健康的问题，在“业务全链路监控”中每个业务活动和系统服务都会标配这三个监控指标。

除了黄金指标以外，还可以根据各自业务的不同特点，定义各种分维度的辅助指标，比如：按不同的业务身份，按商家、按门店分，不同的错误码等等，用于进一步细化和定位

业务维度

配置化埋点

监控SDK使用AOP切面技术实现了配置化埋点能力，业务系统引入监控SDK后，通过简单的一个配置文件即可完成监控埋点，自动完成数据的拦截、计算、上报，与业务代码完全解耦。

链路自动生成

自动生成应用核心链路、黄金指标、业务维度大盘，无需用户配置，用户还可以通过可视化编辑页面对链路进行调整。

智能基线预警

通过机器学习快速预测指标的合理范围，一旦超出边界就会自动触发报警，无需配置阈值。

智能基线预警已经在业务自定义监控中得到了验证（已经有超过1200指标接入），准确率和召回率相对于人工配置都有大幅提高，现在我们将该技术引入“业务全链路监控”，实现对业务活动的智能异常检测，全程无人参与。

实战

实战1-交易全局链路

交易域的全局业务链路，链路中列出交易的关键“业务活动”，省略了每个业务活动的“系统服务”等细节，主要用于全链路压测，大促投屏等需要关注全局状态的业务场景，已在6.18大促中得到实际应用。

实战2-交易核心链路

交易是整个电商的核心，我们通过“链路自动生成”能力生成了核心业务链路，其中绿色节点为“业务活动”，黄色节点为“业务活动”依赖的“系统服务”。

通过业务链路可以很方便了解交易活动的运行状况，一旦业务活动出现问题也可以更加直观的发现与下游依赖的关系。

实战3-POS服务端链路

POS是整个新零售场景线下支付场景的交易核心，下线支付场景对交易系统提出更加严格的可靠性要求，通过POS业务链路可以很好的监控POS交易各环节的运行情况，及时发现交易异常。

同时POS链路添加了“商家”、“门店”的业务维度，可以实时切换“盒马”，“大润发”等不同商家的POS交易情况，实现针对每个商家精细化监控。

原文发布时间为：2018-08-27

本文作者：劲节

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