本文主要是介绍贴合客户发展阶段 定义观测服务路径 -- DeepFlow金融银行业可观测性方案发布，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
金融信创是金融机构重点投入以及技术迭代的方向,经过多年阶段迭代,进入难度更大的核心系统、关键业务系统的更替阶段。近日,云杉网络凭借其在云原生可观测性领域的深厚积累,正式发布了DeepFlow金融银行业可观测性方案及服务,解决行业中普遍存在的分布式交易系统保障难、平台双轨多芯调优难、云上资源把控难、分布式数据库追踪难等挑战。方案基于DeepFlow可观测性平台以及总结金融客户发展特点,注重产品与服务结合,贴合不同客户建设发展阶段,深入落地观测场景,为客户提供完备的、值得信任的可观测建设路径。
方案价值
云建设及试运行阶段
不仅仅听云服务商的说法
在验证平台运行是否符合需求及预期过程中,DeepFlow最大的价值是独立、客观地支撑客户进行验证及优化平台,提供客观全栈运行数据,独立于云服务商进行性能评估及数据说明,尤其在网络路径、拓扑呈现、链路追踪、资源汇总时提供比对依据。
核心系统开发及调试阶段
提升非功能测试效率
优化交易响应时间是非功能测试中重要的目标,通常银行交易业务每笔交易需要在60-80ms中处理完成,每笔交易响应过程,需要经过多个微服务调用,涉及业务单元、公共服务、网络传输、负载均衡等。DeepFlow轻松串起每笔交易的调用追踪,并能有效关联至网络、资源、日志等维度数据,是每个开发调试人员向往的理想环境,以快速定位性能瓶颈的调用、资源等,快速发挥工程师的优化手艺。
信创数据库、信创处理器、信创系统等环境中,对于测试交易过程中,建立统一性能看板,详细记录从函数粒度占用CPU、到调用请求处理延时的性能数据,本质上改观分布式系统适配、评估平台,路线选型的效率瓶颈。
关键业务应用上线阶段
明察上线不同环境后的性能差异
通常关键业务上线是行里的重要事件,涉及开发中心、数据中心以及各服务商多部门协作。在上线阶段,人员都是各领域的专家,虽然开发环境、测试环境、试运行环境都是尽可能地统一规格进行建设,但经过使用运行,仍然存在不可避免的差别,导致上线系统在功能、性能上达不到预期。虽然多部门的专家都待命,但通常解决问题并不是很顺畅且多有反复。当试运行环境具备观测能力后,对于运行状态、测试交易进行实时记录,每个团队都有统一的数据视角,各技术栈专家,开发工程师可以快速获取上下文,锁定问题范围,专业的工程师都能在自身技术栈的范围内充分发挥作用,大大提升判断瓶颈、复现问题、修复补丁、验证测试等不同环节中的协作效率。
业务应用生产运行阶段
分钟级定界故障
系统正式上线生产环境后,进入生产运维保障侧后就是保障业务连续性。经过了大量严谨的测试和上线流程约束后,不会出现重大功能性故障。但既然是系统,由于外界、内部的因素,总不能保证100%稳定服务。大部分客户都是使用工单,进行运维侧处理各类运维故障的手段流程。避免工单无止尽地在部门间流转,分钟级定界问题,呈现可信的多维度观测数据,降低MTTR(Mean Time To Repair,平均修复时间)。
运维智能化阶段
不再是人工的智能
运维经验以及多技术栈的广度和深度,束缚着运维效率的提升。DeepFlow Agent、Server组件低代价完成收集及沉淀观测数据,并进行标记、关联及语义化编码。观测数据结合大模型后,即可使用DeepFlow智能体,将以上不同场景的数据分析工作,转移至群聊中的助理机器人、工单派送中的分发机器人、排障过程中的根因机器人,总结过程中的报表机器人来进行,提升运维质量及效率。
面向不同发展阶段的金融行业客户,”观测工具服务””观测数据服务““观测底座服务“以及”观测智能体服务”为客户持续输出从具体定界排障到智能化场景落地的能力。
可通过yunshan.net及DeepFlow.io了解本方案产品及服务信息。
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