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avg变量的定义 avg什么意思( 五 )

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呼叫链跟踪系统(3):空中漫步介绍Skywalking是国内开源爱好者吴声(前OneAPM工程师 ， 目前在华为)开的 ， 提交给Apache孵化器的产品 。还吸收了Zipkin/Pinpoint/CAT的设计思想，支持无创埋葬 。这是一个基于分布式跟踪的应用程序性能监控系统 。此外 ， 社区还开发了一个名为OpenTracing的组织，旨在推广一些呼叫链监控的规范和标准 。
天行健项目的建立和发展在初期具有很大的偶然性 。天巡3.2之前的版本和后来的5.x、6.x版本在技术栈和设计上有巨大的差异，这就是原因 。2015年成立并开源的时候，SkyWalking是一个分布式系统的培训系统，用来辅助公司新员工学习分布式系统的复杂性，以及如何搭建监控系统 。天巡3.2.x是第一个里程碑版本，确立了以轻量级架构为核心的设计理念，彻底抛弃了HBase等大数据存储技术 。SkyWalking多语言探针协议1.0也是在那个时候建立的，并且一直得到SkyWalking的支持 。
2017年12月，SkyWalking成为中国首个入驻Apache孵化器的个人项目，充分体现了Apache对项目社区和项目未来的认可 。
2018年是项目快速发展的一年 。2018年，项目组发布了SkyWalking5 ， 得到了华为、阿里巴巴等大厂的支持 ， 初步开始大规模应用 。2018年底 ， 天行社区迎来了第一个生态子项目——天行的 。NETCore Probe，标志着正式接受SkyWalkingTracing和Header协议，围绕这一协议开始了社区生态建设 。
2019年，为了迎合下一代分布式网络架构ServiceMesh ， SkyWalking项目发布了新一代内核，版本升级为SkyWalking6 。SkyWalking6总结了前三年开源社区发展的经验、需求和未来规划 。通过大量的顶层设计，它以面向协议、轻量级和模块化为核心思想，为传统的探针监控和ServiceMesh提供了一致的解决方案 。
2020年，延续了SkyWalking6的大量特性和设计，社区推出了SkyWalking7，在某个特定的技术方向上进一步加强 。
SkyWalking是一个高度组件化的APM项目，用于微服务、集装箱化和分布式系统 。早在SOA开始兴起的2010年，应用系统开发者就注意到系统的调试过程变得越来越复杂 。当在线运行的程序出现故障时，使用传统日志进行故障排除很难找到它们所面临的问题 。之后，随着微服务的兴起，IOE和分布式架构的广泛采用，程序性能的监控和问题定位变得越来越迫切 。这就是天行项目诞生的起点 。受GoogleDapper论文的启发，SkyWalking整合了多位初创成员在APM和互联网公司的工作经验，建立了一套基于分布式跟踪的应用性能监控解决方案 。同时 ， 根据中国大业务流和系统R&D团队的特点 ， 天巡首次提出支持生产流环境下100%跟踪采样 。SkyWalking也是唯一提出这种支持的APM系统 。
(1)1)人行天桥的适用场景
天行者不是一个简单的跟踪系统 。
天巡首先是一个应用性能监控工具 ， 它的目标是应用性能 。很多人将SkyWalking、Zipkin和Jaeger视为开源世界的竞争对手，但事实上，这三个社区的核心成员并不这么看 。SkyWalking具有在语言探测场景中自动化分布式跟踪的能力 ， 但是这种能力服务于应用程序性能监控 。它提供了高性能的自动探测解决方案 ， 并支持轻量级拓扑分析和性能指标应用等功能 。Zipkin和Jaeger都专注于追踪自己，获得尽可能详细的呼叫链，并建议在高流量时开始采样 。深入使用后，你会发现两个系统提供的跟踪结构差别很大 。
天巡不是基于大数据的APM系统 。
说到APM，就不得不推进APM项目Pinpoint，这个项目是韩国Naver公司在2012年开设的 。Pinpoint曾经是GitHubstar数量最多的APM项目，直到2019年被SkyWalking超越 。乍一看大家会觉得针尖和天行功能差不多 。毕竟都是在APM领域，但是两者采用的技术栈体现了本质的区别:Pinpoint基于HBase；SkyWalking使用包括Elasticsearch在内的多种存储 ， 但不支持任何大数据技术 。
天巡在3版之后的版本中彻底抛弃了大数据技术栈 。根本原因在于，作为Ops的核心系统之一，轻便和灵活被放在了第一位 。天行是基于监控数千亿的流量 。而是不能成为整个大型分布式系统部署和运维的难点 。但是大数据技术适得其反，会大大增加运维和部署的难度 。
同时，SkyWalking在5000TPS以上下的超优秀表现也是和Pinpoint的一大区别 。无论是官方测试还是大量的网上性能对比 ， 都能反映出巨大的差异 。在设计之初，SkyWalking还旨在确保探针能够在单进程10,000 TPS系统中提供稳定的100%采样和合理的性能消耗(增加不到10%) 。高起点也要求天巡能够完全掌控自己的技术栈和计算模型，这样才能完全满足APM计算的要求 。

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