专题演讲嘉宾：陈翼

近年来云原生可观测性领域变得非常活跃，有人会问，可观测性不就是监控吗？不全是。引用可观测性业界大咖 Baron Schwarz 给出的定义："监控告诉我们系统的哪些部分是不工作的，可观测性告诉我们那里为什么不工作了"。

目前可观测性的三大支柱依然是 Trace（追踪）、Log（日志）、Metric（指标）

Trace 追踪方面，当前主流开源方案面临 TraceSDK 接入成本高，JavaAgent 接入风险高等问题，而后端存储又面临因高 TPS 写入带来的高成本问题，我们对比 Skywalking、Pinpoint、Opentelemetry、ElasticAPM 等开源解决方案后，最终选择 Skywalking 作为我们的基础原型，在 JavaAgent 现有基础上抽取我们埋点 TraceSDK，提供两种埋点方式供业务接入，同时服务端采用 TiDB 作为追踪数据的存储，并持续优化例如 Batch 写入、写入前压缩、写入前合并等手段，最终实现微众银行全链路追踪方案。

Log 日志方面，当前主流开源方案 ELK 面临存储成本高、日志高峰容易丢数据、数据脱敏等一系列问题，我们从最初的 ELK 定制最终转向 LOKI+Grafana 的日志系统方案，并加入 WeMQ 消息中间件缓存模块、MSS-LOGIMPORT 日志导入模块来解决日志存储成本、数据定制脱敏等问题，最终实现微众银行低成本日志平台方案。

Metric 指标方面，当前云原生主流指标方案是 Prometheus，我们主要实现 Prometheus + JavaAgent 结合，来实现行内指标数据统一采集、统一存储查询并基于 WeMQ 实现指标数据共享和指标告警。

演讲提纲：

1. 云原生可观测性背景
2. 云原生可观测性之追踪
   • 追踪系统的核心挑战
   • 微众银行追踪技术选型
   • 微众银行追踪定制改造
   • 微众银行追踪最终效果
3. 云原生可观测性之日志
   • 日志系统的核心挑战
   • 微众银行日志系统技术选型
   • 微众银行日志定制改造
   • 微众银行日志系统最终效果
4. 云原生可观测性之指标
   • 指标系统的标准实现
   • 微众银行指标系统实现方案
5. 未来展望

你将获得：

• 通过 Skywalking 的改造实现追踪数据采集的落地，实现高性能数据写入以及节省存储成本
• 通过开源系统 LOKI 的改造，实现低成本日志系统