6月12日，阿里链路追踪服务 Tracing Analysis 正式商用，提供分布式系统的全链路追踪能力，帮助客户快速发现和定位分布式系统下的各类性能瓶颈，降低了客户自建全链路系统的技术投入和风险，且云上的托管成本仅自建链路追踪系统的1/5甚至更少。
据链路追踪 Tracing Analysis 技术专家竹影介绍，微服务架构下的分布式应用架构虽然满足了应用横向扩展需求，但是如何进行分布式应用诊断成为挑战。虽然，业内有链路追踪相关的开源解决方案，但存在着研发投入较高、自建成本较高、技术风险较大、运维难度较大的挑战。
那么，链路追踪 Tracing Analysis 是如果提供分布式下的应用诊断服务，又有哪些特点呢？
产品架构
链路追踪的产品架构如下图所示。
主要工作流程为：
- 客户侧的应用程序通过集成链路追踪的多语言客户端 SDK 上报服务调用数据，并支持Jaeger, Zipkin 和 Skywalking等多种开源社区的 SDK，且支持 OpenTracing 标准。
- 数据上报至链路追踪控制台后，链路追踪组件进行实时聚合计算和持久化，形成链路明细、性能总览、实时拓扑等监控数据，并可以据此进行问题排查与诊断。
- 调用链数据可对接下游阿里云产品，例如 LogSearch、CloudMonitor、MaxCompute 等，用于离线分析、报警等场景。
分布式调用链查询诊断
链路追踪 Tracing Analysis 可用于链路拓扑分析，慢请求、异常请求、流量异常的问题发现和定位，并可以根据业务Tag 对业务进行统计。以某教育行业客户为例，链路追踪 Tracing Analysis 帮助客户将异常请求数从原先的3%降低到0.1%，排查5个以上线上问题。
分布式拓扑动态发现
链路追踪 Tracing Analysis可帮助用户收集所有分布式微服务应用和相关PaaS产品的分布式调用信息，查看应用的依赖路径，用于业务分析和稳定性评估。以某金融行业客户为例，链路追踪 Tracing Analysis 帮助客户将将应用的平均响应时间从2秒降低到500毫秒。
值得注意的是，链路追踪 Tracing Analysis 省去了客户自建基础设施的本地存储费用，仅通过云端日志存储收取存储费用，总体的机器成本是自建全链路追踪系统的1/5或更少，并提供了每天1000请求数的免费使用额度。
目前，阿里云链路追踪 Tracing Analysis已应用于金融、游戏、教育、零售、人工智能等多个行业，帮助开发者高效的分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈。
发布会Q&A
Q1：可以通过 API 拉取链路追踪的数据吗？
A1：支持，收集的链路可以通过OpenAPI的方式获取，也可以嵌入链路追踪的页面展示，也可以直接在日志服务中查看。
Q2：非阿里云服务，可以接入链路追踪？
A2：链路追踪是开放的，只要客户的应用可以访问公网，就可以接入，和有没部署在阿里云上没关系。
Q3：埋点对性能的影响有相关分析么？
A3：埋点数据是异步批量上报的，会对性能有影响有限，一般在1%左右，主要看埋点的量，埋的多会影响大一点。从目前的压测数据来看，对性能影响比较小。
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