Elastic APM, 是一个建立在elastic stack上应用程序性能监控系统。ElasticAPM使您可以轻松快速地定位和修复性能问题
最近在研究APM，在国内用户中，我们很欣喜的看到有Skywalking这样的Apache顶级项目被广泛的使用。并且，Elasticsearch作为一个兼具高吞吐，海量数据存储，高效多维过滤，快速搜索的搜索引擎，也是最常被用作为Skywalking的底层存储引擎的。Elastic APM作为一个后起之秀，有这样的一个榜样珠玉在前，并且双方在开源生态上互相支持，也是我们非常乐于看到的。
本篇文章主要是解释如何使用ES的APM功能进行获取运行状态。其实官网有安装流程，我仅仅是把我安装的过程记录下。
作者介绍 吴容，腾讯云大数据 Elasticsearch 高级开发工程师 一、什么是Elastic APM？ Elastic APM是构建在Elastic产品生态上的一个应用性能监控系统。它通过采集http请求响应、db交互、第三方服务调用等详细性能数据来实时监控我们的软件应用系统。如图1所示，当图示系统中分布式缓存出现某种故障导致应用响应超时，Elastic APM能够实时监控并快速定位到是哪个服务导致的超时。因此有了APM，我们便可以高效的对服务性能问题进行定位、分析和修复。 图1. 应用系统请求链
Elastic APM是基于Elastic Stack构建的应用性能监控（APM）系统。它主要有如下用途：
微服务架构其实就是将单一的应用程序划分成为一组小的服务，其中每个服务都是独立的业务单元，同时又能够被独立开发、运行、测试以及部署。简单来说，它的本质其实就是拆分和独立，这也决定了微服务的部署应该是分布式的。微服务架构虽然解决了目前诸多的架构层面的问题，但在分布式部署的环境中，如何才能够有效监控每一个服务，并及时发现系统中的问题又成为了新的挑战。
2、为什么需要：对于单体应用，我们可以很容易地监控和分析它的性能。对于微服务，编程语言不同、服务器数量庞大、可能跨多个服务/区域，那么面对复杂的请求调用链路，就会有一系列问题，只有全链路监控才能处理，例如：
Skywalking 通过 java agent 的方式为 java 应用带来无侵入的分布式链路采集。
Skywalking是一个分布式追踪与监控，由国内开源爱好者吴晟开源，目前已是Apache顶级项目。
通过 OpenTelemetry 和 Elastic Search 之间的合作，这正是标准化势在必行的时刻。
我以前是很喜欢用Ansible的，特别是面对大数据系统与分布式微服务系统这种有多节点，多组件需要部署和维护配置的场景，Ansible能够帮我们很好的实现运维步骤的自动化和标准化。但对于Ansbile的使用，我一直也有一个不满意的地方，就是缺乏足够的可观测性，在排障与性能检测时，能够使用的手段比较原始，特别是碰到一些情况，比如：“上次明明运行得好好的，这次怎么出错了呢？”因为没有将运行日志保存的习惯或者没有便捷保存的方法，出现意想不到的问题时，无法快速发现原因，并且，因为没有具体的性能指标和基线，所以，很难对一个Ansible脚本进行优化。
Tracing 是在上世纪 90 年代就已出现的技术，但真正让该领域流行起来的还是源于 Google 的一篇 Dapper 论文。分布式追踪系统发展很快，种类繁多，但无论哪种组件，其核心步骤一般有 3 步：代码埋点、数据存储和查询展示，如下图所示为链路追踪组件的组成。
AIOps是Artificial Intelligence for IT Operations的简称，我们可以将之称之为智能化运维。
现代分布式链路追踪公认的起源，是 Google 在 2010 年发表的论文《Dapper : a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，这篇论文介绍了 Google 从 2004 年开始使用的分布式追踪系统 Dapper 的实现原理。
OpenTelemetry是一种开放的源代码规范，工具和SDK，用于检测，生成，收集和导出遥测数据（指标，日志和跟踪）,开放遥测技术得到了Cloud Native Computing Foundation（CNCF）的支持，该基金会支持一系列流行的优秀的开源项目，你可以去看一下CNCF景观图，https://landscape.cncf.io/ ，就明白了我的意思，这个SDK支持所有主要的编程语言，包括C#和ASP.NET Core。
监控是分布式系统的必备组件，能够起到提前预警、问题排查、评估决策等功效，乃行走江湖、居家必备之良品。
记一次完整的落地全链路监控项目的完整过程，我们来一起复盘下，我是如何进行技术选型的。
为了帮助管理员监控 CI/CD 平台并对其进行故障排除，并帮助开发人员提高 CI/CD 管道的速度和可靠性，Elastic Observability 提供了持续集成和持续交付 (CI/CD) 流程的可见性。
可观测性通常在三个支柱的背景下定义 - 日志，指标和跟踪。现代云原生应用程序复杂而动态。为了避免意外和性能问题，您需要一个强大的可观测性堆栈。但是，可观测性是否仅限于收集日志，指标和跟踪呢？
柠檬(Lemon丶)大佬在一月份开业了柠檬研究院，研究院指导成员学习分布式和云原生技术，本月课题是分布式链路追踪，学习 Dapper 论文、Jaeger 的使用，以及完成一个兼容 Jaeger 的链路追踪框架。
在快速发展的大语言模型（LLM）世界中，确保最佳性能和可靠性比以往任何时候都更为关键。这就是'LLM 可观测性'的概念发挥作用的地方。这不仅仅是监控输出；更是深入洞察这些复杂系统内部运作的关键。
随着微服务架构的流行，服务按照不同的维度进行拆分，一次请求往往需要涉及到多个服务。互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块，有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心。因此，就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题。
作者：吴容，腾讯云大数据Elasticsearch高级开发工程师 在《腾讯云ES：图文详解！你想了解的ElasticAPM这里全都有》这篇文章中，我们对Elastic APM的组件架构、数据模型和工作原理有了比较清晰的认识，本篇文章将从实践的角度出发，演示如何使用Elastic APM来实时监控我们的SpringBoot服务。 一、创建ES集群 首先在演示的第一步，需要先创建出一个ES集群环境，这里我们到腾讯云ES控制台创建一个7.14.2白金版的ES集群。 图1. 腾讯云ES控制台创建ES集群 二、
SkyWalking架构的基本设计原则包括易于维护、可控和流式处理。 为了实现这些目标，SkyWalking后端采用以下设计。
Druid 是 MetaMarket 公司研发，专为海量数据集上的做高性能 OLAP (OnLine Analysis Processing)而设计的数据存储和分析系统，目前 Druid 已经在 Apache 基金会下孵化。Druid 的主要特性：
前几天，有个搞运营的小伙伴向我吐槽，熬了几个夜做出来的用户画像被老板说垃圾。不管是市场人员、运营人员还是产品经理，都躲不开“用户画像”，但经常听到伙伴们抱怨，这个词太大了，根本不知道从哪里下手。 老李给大家归纳了一套用户画像学习方法，从理论到实践，教大家怎么做好用户画像。 ◆ 什么是用户画像？ 简单来说，用户画像=给用户打标签。举个例子，如果你关注老李的头条，每天看的都是数据分析类的内容，那你就会被打上“数据分析”、“职场”等标签，下次打开头条，给你推荐的就是“如何转行数据分析”、“数据分析必备工具”等文章
APM，又称应用性能统计，主要用来跟踪请求调用链，每个环节调用耗时，为我们诊断系统性能、定位系统问题提供了极大便利。本系统采用的是Elastic Stack体系中的APM，主要是之前部门搞PCI认证，其中有一环ELK，而刚好ELK就是我搭建的，这里就顺便使用ELK体系的APM，没必要再另起一套了。
几天前，DeepMind开发的AlphaStar以10-1的战绩打败星际2职业高手，引发了极大的关注。
OpenTelemetry是一个云原生计算基金会 (CNCF) 沙盒项目，它提供了供应商中立的、特定于语言的代理、SDK 和 API，您可以使用它们从所有受监控的应用程序中收集分布式跟踪、指标和日志数据。OpenTelemetry 代理能够自动检测应用程序代码以显示性能数据，这些数据对于帮助您了解服务的健康状况非常重要——为应用程序开发人员提供了选择和选择哪些代理监控其应用程序的灵活性。
本文主要包含五个部分。第一部分对应用性能监控（APM）相关的概念进行了介绍，包括可观察性和应用性能监控；第二部分将Elastic APM和业界流行的APM产品Apache SkyWalking进行了对比；第三部分对Elastic公司推出的APM产品相关的组件和数据模型进行了介绍；第四部分介绍Elastic APM的使用实践，最后在第五部分进行了总结。
作者：熊彪，腾讯云监控高级工程师 前言 腾讯云应用性能观测（APM）是一款应用性能管理产品，基于实时的多语言应用探针全量采集技术，为用户提供分布式应用性能分析和故障自检能力。本文主要讲述了 APM 链路指标计算场景下，性能优化提升若干方案。通过上述方案，将 APM 指标计算的整体性能提升了 2-3 倍效果。 什么是 APM 指标计算？ 应用性能观测（APM）上报的原始数据是一个一个的链路 Span，要计算服务的错误率、平均响应时间、Apdex 等指标，需要将原始链路 Span 转换为相关的指标数据，再通过
APM顾名思义就是”Application Program Monitoring“,应用程序监控。对应用程序进行监控，包括用户得实质行为进行监控。
在2021年4月份，Elastic刚刚入围了Gartner的APM魔力象限。如Elastic同时新晋入围的，还有阿里云：
我一般用它来编辑markdown，实时预览需要安装插件，后文会有preview插件。
APM是指应用程序性能管理或?应用程序性能监控 。您可能会争辩说它们是同一回事，或者也许管理层推断出它们更主动，而仅在应用程序性能方面进行监控。无论哪种方式，APM都是帮助优化和监视应用程序性能的必备
异步编程模式的英文全称是The Asynchronous Programming Models，简称是APM。简单说明一下为什么要异步编程，以及异步编程带来的好处有：
随着云技术和分布式技术的不断发展，目前应用系统的结构也变得逐渐复杂了，起来想要处理如此复杂的应用系统结构，必须要借助应用性能监控系统apm的帮助才可以，下面为大家简单罗列应用性能监控系统，apm的主要功能以及应用性能监控系统apm如何选择。
Elastic APM实现链路追踪，首先要引用开源的APMAgent（APM代理），然后将监控的信息发送到APMServer，然后在转存入ElasticSearch，最后有Kibana展示；具体流程如下图所示：
在国内，APM很火，一部分是受资本市场的推动，另外一部分是它给人感觉找到了核心痛点，解决了IT中的大麻烦。可我觉得需要冷静的看，APM就是你的IT能力的一面镜子，特别是服务端代码级APM。
现在的网络信息是非常不稳定的，有时候稍有不慎，就可能会遭到攻击，所以进行监控非常有必要，apm 应用性能监控是什么？相信这是很多人的疑惑，下面就将为大家详细介绍这方面的内容。
Elastic APM 是一个应用程序性能监控系统。它可以请求的响应时间、数据库查询、对缓存的调用、外部 HTTP 请求等的详细性能信息，可以实时监控软件服务和应用程序。这可以帮助我们快速查明和修复性能问题。
随着iOS16系统的正式推出，用户升级到iOS的量级也在不断增加，最近一段时间有用户反馈在iOS16系统上播放视频、音频有明显的发热和卡顿。所以我们也把iOS16的性能测试提到了日程上了，但是由于我们之前使用的性能测试工具已经无法支撑日常工作了。
01. 云函数 + APM，进一步提升 Serverless 可观测性 Serverless 产品免运维、弹性扩缩容的产品特性，意味着由平台来进行请求的调度、资源的分发，也意味着用户在进行问题定位、异常排查时需要依赖平台提供的可观测性功能。腾讯云 Serverless 云函数 SCF 在可观测性上，已经与日志服务合作提供了专业可靠的日志功能，与云监控团队合作提供了指标丰富的监控功能。 对于具有更细粒度、更定制化的可观测性诉求的场景，近日 云函数 SCF 与腾讯云应用性能观测 APM 团队合作，推出了云函数
本文主要研究一下skywalking的sharding-sphere-plugin
在我们介绍完Atom最基础的部分之后，我们要了解如何真正尽可能使用它了。在这一章中我们会介绍如何为了添加新功能而寻找并安全新的包，如何寻找并安装新的主题，如何以一种更高级的方法处理文本，如何以任何你想要的方式自定义编辑器，如何使用git做版本控制，以及其它。
前言 随着微服务架构的流行，一次请求通常涉及到多个组件及应用，往往需要根据整个请求的链路信息进行问题排查。 因此，企业通常会引入可帮助其了解系统行为、用于分析性能问题工具- APM （应用性能监控）。以便在发生故障时，进行调用链路追踪，快速定位和解决问题。 目前 APM 开源及商业化产品已经比较成熟，但搭建 APM 平台是自建还是上云呢？本文通过成本和产品功能的角度，给大家提供 APM 选型方案的建议。教您如何实时了解并追踪应用性能情况，低成本打造最佳用户体验。 自建成本分析 在成本问题上，小编粗略的计算了
MPSoC的DDR控制器的数据通道上集成了 AXI performance monitors (APM)。具体情况，可以参考Xilinx UG1085 (v2.2)中Chapter 15的“Figure 15‐1: PS Interconnect”或者Figure 17-1。
「DeepMind 击败人类职业玩家的方式与他们声称的 AI 使命，以及所声称的『正确』方式完全相反。」
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