istio-jaeger-spring boot调用链配置 虽然,istio ingress controller已经生成了jaeger 记录所需要的信息,但是多个分布式之间没法清晰记录相互之间的依赖关系.所以相关的项目还需要加入特殊配置. 如:有四个服务 portal.service-a.service-b.service-c,它们之间的关系如下 portal调用服务service-a和service-c,service-a调用service-b 服务加入特殊处理前Jaeger ui记录的结果…

虽然,istio ingress controller已经生成了jaeger 记录所需要的信息,但是多个分布式之间没法清晰记录相互之间的依赖关系.所以相关的项目还需要加入特殊配置. 如:python-hello.service-a.service-b 它们之间的关系如下: python-hello调用service-a.service-a又调用service-b. 配置前: 访问python-hello服务:http://192.168.181.99:30022/python-sa-nohead…

大家都知道istio可以帮助我们实现灰度发布.流量监控.流量治理等一些功能. 每一个功能都帮助我们在不同场景中实现不同的业务.那么其中比如流量监控这种复杂的功能Istio是如何让我们在不同的应用中实现呢? 因篇幅所限,我们今天重点介绍Istio里面实现这些功能的关键技术--调用链跟踪. 虽然 Istio 代理能够自动发送 Span 信息,但还是需要一些辅助手段来把整个跟踪过程统一起来.应用程序应该自行传播跟踪相关的 HTTP Header,这样在代理发送 Span 信息的时候,才能正确的把同一个…

1.安装 kubectl apply -n istio-system -f https://raw.githubusercontent.com/jaegertracing/jaeger-kubernetes/master/all-in-one/jaeger-all-in-one-template.yml2.访问事例 使用BookInfo示例生成调用链跟踪  BookInfo的应用程序启动和运行后,通过访问http://$GATEWAY_URL/productpage一次或多次生成调用链信息  …

本文将结合一个具体例子中的细节详细描述Istio调用链的原理和使用方式.并基于Istio中埋点的原理解释来说明:为了输出一个质量良好的调用链,业务程序需根据自身特点做适当的修改,即并非官方一直在说的完全无侵入的做各种治理.另外还会描述Istio当前版本中收集调用链数据可以通过Envoy和Mixer两种不同的方式. Istio一直强调其无侵入的服务治理,服务运行可观察性.即用户完全无需修改代码,就可以通过和业务容器一起部署的proxy来执行服务治理和与性能数据的收集.原文是这样描述的: Istio…

调用链原理和场景 正如Service Mesh的诞生是为了解决大规模分布式服务访问的治理问题,调用链的出现也是为了对应于大规模的复杂的分布式系统运行中碰到的故障定位定界问题.大量的服务调用.跨进程.跨服务器,可能还会跨多个物理机房.无论是服务自身问题还是网络环境的问题导致调用上链路上出现问题都比较复杂,如何定位就比单进程的一个服务打印一个异常栈来找出某个方法要困难的多.需要有一个类似的调用链路的跟踪,经一次请求的逻辑规矩完整的表达出来,可以观察到每个阶段的调用关系,并能看到每个阶段的耗时和调用详…

当网关和服务在实施全链路分布式灰度发布和路由时候,我们需要一款追踪系统来监控网关和服务走的是哪个灰度组,哪个灰度版本,哪个灰度区域,甚至监控从Http Header头部全程传递的灰度规则和路由策略.这个功能意义在于: 不仅可以监控全链路中基本的调用信息,也可以监控额外的灰度信息,有助于我们判断灰度发布和路由是否执行准确,一旦有问题,也可以快速定位 可以监控流量何时切换到新版本,或者新的区域,或者新的机器上 可以监控灰度规则和路由策略是否配置准确 可以监控网关和服务灰度上下级树状关系 可以监控全链…

当网关和服务在实施全链路分布式灰度发布和路由时候,我们需要一款追踪系统来监控网关和服务走的是哪个灰度组,哪个灰度版本,哪个灰度区域,甚至监控从Http Header头部全程传递的灰度规则和路由策略.这个功能意义在于: 不仅可以监控全链路中基本的调用信息,也可以监控额外的灰度信息,有助于我们判断灰度发布和路由是否执行准确,一旦有问题,也可以快速定位 可以监控流量何时切换到新版本,或者新的区域,或者新的机器上 可以监控灰度规则和路由策略是否配置准确 可以监控网关和服务灰度上下级树状关系 可以监控全链…

要写这篇博客其实我的内心是纠结的,老实说,我对zabbix的了解实在不多.但新公司的需求不容置疑,当我顶着有两个头大的脑袋懵懵转入运维领域时,面前摆着两百多组.上千台机器等着写入zabbix监控的需求(这种心境你们随意感受下就好),也尝试从网上查各种现成的资料,希望能找到解救自我的一些蛛丝马迹,然而发现大家在使用zabbix的时候都局限在“主机.查询组.模板的增删改查上”,甚至还贴心的封装成“类”以供调用.却不符合我要对Action进行配置的需求.几经挣扎,还是结合官网解释+自我臆测得到了想要的…

背景是这样的,项目需要,必须将训练的模型通过C++进行调用,所以必须使用caffe或者mxnet,而caffe是用C++实现,所以有时候简单的加载一张图片然后再进行预测十分不方便 用caffe写prototxt比较容易,写solver也是很容易,但是如何根据传入的lmdb数据来predict每一个样本的类别,抑或如何得到样本预测为其他类的概率?这看起来是一个简单的问题,实际上,在pytorch中很容易实现,在caffe中可能需要修改c++代码,用起来不是很方便直观,所以能否通过python调用已…