同济大学计算机系硕士。具有超过 10 年的互联网分布式系统研发和架构经验,曾就职于 eBay 云平台研发,负责云资源调度维护过10W台物理机资源公平调用 & OpenStack Ceilometer 生态对接。之前在 Paypal 风控基础设施研发团队,负责在线 ML 实时高性能计算支持 PB 级别特征变量&模型计算。目前在字节跳动基础架构研发部门,负责智能运维方向,包括海量时序数据库、日志生态、分布式调用链路和可观测平台 Argos 研发。

同济大学计算机系硕士。具有超过 10 年的互联网分布式系统研发和架构经验,曾就职于 eBay 云平台研发,负责云资源调度维护过10W台物理机资源公平调用 & OpenStack Ceilometer 生态对接。之前在 Paypal 风控基础设施研发团队,负责在线 ML 实时高性能计算支持 PB 级别特征变量&模型计算。目前在字节跳动基础架构研发部门,负责智能运维方向,包括海量时序数据库、日志生态、分布式调用链路和可观测平台 Argos 研发。
随着字节跳动业务快速发展,字节后端微服务规模膨大,对于后端整体的可观测性平台提出极高的要求:承载海量的时序(每秒10亿打点量)、日志、链路数据消费存储和查询,快速梳理微服务间链路关系,智能化检测服务异常状态,提供一站式的易用平台帮助业务排障。
本次分享会带来字节跳动在后端全栈(微服务监控/容器/物理层)可观测性平台产品、数据接入以及自研的底层组件(时序数据库,分布式调用链路,智能异常检测)等介绍,展现我们的思考和理解。
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