隨著互聯網架構的擴張，分布式系統變得日趨復雜，越來越多的組件開始走向分布式化，如微服務、消息收發、分布式數據庫、分布式緩存、分布式對象存儲、跨域調用，這些組件共同構成了繁雜的分布式網絡。

在一次800多人的開發者調研中，當回答“現階段構建一個高可用的分布式系統，您遇到的三個最大的難題是什么？”時，57%的開發者選擇了全鏈路追蹤。

6月12日，阿里云發布了鏈路追蹤服務 Tracing Analysis，提供分布式系統的全鏈路追蹤能力，幫助客戶快速發現和定位分布式系統下的各類性能瓶頸，成本僅自建鏈路追蹤系統的1/5甚至更少。

微服務架構下的分布式應用架構雖然滿足了應用橫向擴展需求，但是如何進行分布式應用診斷成為挑戰。雖然，業內有鏈路追蹤相關的開源解決方案，但存在著研發投入較高、自建成本較高、技術風險較大、運維難度較大的挑戰。

鏈路追蹤 Tracing Analysis源自阿里巴巴內部的經過大規模實戰驗證過的 EagleEye，基于 Opentracing 標準，全面兼容開源社區，可實現 Jaeger, Zipkin 和 Skywalking等開源方案在阿里云上的托管，客戶無需搭建基礎設施，節省運維投入和技術風險。同時，支持多語言客戶端將應用的鏈路數據上報至鏈路追蹤控制臺，實現鏈路追蹤的目的。

據介紹，鏈路追蹤 Tracing Analysis 可用于鏈路拓撲分析，慢請求、異常請求、流量異常的問題發現和定位，并可以根據業務Tag 對業務進行統計。以某教育行業客戶為例，鏈路追蹤 Tracing Analysis 幫助客戶將異常請求數從原先的3%降低到0.1%，排查5個以上線上問題。

此外，鏈路追蹤 Tracing Analysis可幫助用戶收集所有分布式微服務應用和相關PaaS產品的分布式調用信息，查看應用的依賴路徑，用于業務分析和穩定性評估。以某金融行業客戶為例，鏈路追蹤 Tracing Analysis 幫助客戶將將應用的平均響應時間從2秒降低到500毫秒。

值得注意的是，鏈路追蹤 Tracing Analysis 省去了客戶自建基礎設施的本地存儲費用，僅通過云端日志存儲收取存儲費用，總體的機器成本是自建全鏈路追蹤系統的1/5或更少，并提供了每天1000請求數的免費使用額度。

目前，阿里云鏈路追蹤 Tracing Analysis已應用于金融、游戲、教育、零售、人工智能等多個行業，幫助開發者高效的分析和診斷分布式應用架構下的性能瓶頸。

Q&A：

Q1：可以通過 API 拉取鏈路追蹤的數據嗎？
A1：支持，收集的鏈路可以通過OpenAPI的方式獲取，也可以嵌入鏈路追蹤的頁面展示，也可以直接在日志服務中查看。

Q2：非阿里云服務，可以接入鏈路追蹤？
A2：鏈路是追蹤是開放的，只要客戶的應用可以訪問公網，就可以接入，和有沒部署在阿里云上沒關系。

Q3：埋點對性能的影響有相關分析么？
A3：埋點數據是異步批量上報的，會對性能有影響有限，一般在1%左右，主要看埋點的量，埋的多會影響大一點。從目前的壓測數據來看，對性能影響比較小。

原文鏈接
本文為云棲社區原創內容，未經允許不得轉載。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的一键托管，阿里云全链路追踪服务正式商用：成本仅自建1/5或更少的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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