本文讲的是Instana：将微服务监控带入到服务级别【编者的话】对微服务进行监控是部署微服务的一个重要部分，德国的一家初创公司Instana给出了他们的解决方案。
基础设施与应用程序 监控 的挑战已经成为微服务时代的一个普遍话题。
德国创业公司 Instana 从一个整体的角度看待微服务监控的 挑战 ，将服务器级别，应用程序级别和网络级别的视图结合到一起。最终系统管理员真正应该考虑的是服务质量。
“我们相信市场需要一个能照顾到整个应用架构的生产级别的监控工具-不单单是碎片，而是监控整个服务。 自动保持与持续发生的所有更新更改同步，识别每个层的问题，并将问题与我们关注的服务质量相关联，帮助你真正理解问题到底在哪，从而能够高效的解决问题“。 -- Pete Abram s ，Instana COO。
甚至新近出现的大多数的监控工具关注的仍然是“在一个大屏幕里面填满一大堆图表， 一个可怜的家伙紧盯屏幕试图找到问题“。 Instana 产品营销经理 Enrico Bruschini 提到。
在微服务环境下产生的数据量级面前，这种方式在也不奏效了。Instana引入了机器学习和人工智能来发掘数据的意义。
“因为我们理解应用的服务质量，我们可以看见所有的请求是如何经过整个架构的“， Abrams说。你甚至可以下钻到看到在给定情况下代码是如何运行的。
它的基础是一个后端数据流引擎和基于它的机器智能。从它收集数据起，到处理和展现到用户只用3秒。“这是完全连续并且高度实时的”。他继续说道。
Instana从Google得到灵感使用一个标准的关键性能指数（KPI）模型来判断系统的健康度。对于每个服务，它计算负载，延迟，错误率，饱和度，实例数等。当任何一个KPI的度量值发生显著偏移时，那就是一个服务质量的问题出现了，触发一个事件报警。当一个事件出现，它会收集与之相关的所有更改和与更改关联的所有数据。
“没有必要去手工的采集数据，创建图表，试图视觉上的关联数据--这些对你都是开箱即用“， Bruschini 说道。
它的 Timeshift 功能让你能够回到某个时间点查看更复杂场景下的细节。
“如果你想回去查看某个请求的问题，如果你使用采用，看10%或者20%的请求，极有可能最后你得不到你想要的...所以我们开发了一种方式你可以跟踪贯穿你的程序的运行的每个调用，你可以及时回搠查看到底发生了什么。 通过这种跟踪你可直接看到代码。“ Bruschini说。
Instana支持超过90种技术栈，包括Docker，Mesos，Kubernetes， Cassandra, Elasticsearch等等。
为了帮助用户，他们发明了虚拟助手 Stan ，一个人工智能机器人。它会持续学习你的应用环境，对问题提前分析，并给出建议。
基于大多数APM工具需要领域专家来理解这些工具产生的数据的情况，这家公司创造了Stan来帮助分析几千台服务器的几百项度量值，指导你发现真正的问题，并给出解决问题的行动建议。
“我们不会创造一个全能的助手“，Abrams说，但是他补充说，Stan给技术栈带来很多独特的能力。
Stan可以支持传统的LAMP（Linux、Apache、MySQL、PHP/Python/Perl），Java/RDBMS的三层架构，以及新的Spark、Akka、Kafka等。
它的客户包括 Booxware, 一个博彩行业的软件平台，云文档管理平台CenterDevice, 汽车共享服务DriveNow, 和Enevo, 使用传感器来优化垃圾车的路径。
它在2016年6月得到Target Partners的600万美金的A轮融资。
“Instana 团队一直以来给我们留下了深刻印象，他们对应用性能监控的需求的理解 和对这个产业方向的远景“。 Berthold von Freyberg说道， Target Partners合伙人。
根据Gartner报告，IT性能管理市场有26亿美金，并以每年15.8%的速度成长。 这个市场逐渐升温中，很多新的公司正加入其中：Sysdig、SignalFX、Sensu、Nagios等。
基础设施与应用程序 监控 的挑战已经成为微服务时代的一个普遍话题。
德国创业公司 Instana 从一个整体的角度看待微服务监控的 挑战 ，将服务器级别，应用程序级别和网络级别的视图结合到一起。最终系统管理员真正应该考虑的是服务质量。
“我们相信市场需要一个能照顾到整个应用架构的生产级别的监控工具-不单单是碎片，而是监控整个服务。 自动保持与持续发生的所有更新更改同步，识别每个层的问题，并将问题与我们关注的服务质量相关联，帮助你真正理解问题到底在哪，从而能够高效的解决问题“。 -- Pete Abram s ，Instana COO。
甚至新近出现的大多数的监控工具关注的仍然是“在一个大屏幕里面填满一大堆图表， 一个可怜的家伙紧盯屏幕试图找到问题“。 Instana 产品营销经理 Enrico Bruschini 提到。
在微服务环境下产生的数据量级面前，这种方式在也不奏效了。Instana引入了机器学习和人工智能来发掘数据的意义。
发现， 理解， 研究
Instana通过安装在每个主机上的代理来做本地发现：基础架构和相关依赖。它以一秒的间隔搜集数据并使用数据来构建一个包含所有组件的3D模型（他们称为Dynamic Graph），代表一个健康的架构的样子。
“因为我们理解应用的服务质量，我们可以看见所有的请求是如何经过整个架构的“， Abrams说。你甚至可以下钻到看到在给定情况下代码是如何运行的。
它的基础是一个后端数据流引擎和基于它的机器智能。从它收集数据起，到处理和展现到用户只用3秒。“这是完全连续并且高度实时的”。他继续说道。
Instana从Google得到灵感使用一个标准的关键性能指数（KPI）模型来判断系统的健康度。对于每个服务，它计算负载，延迟，错误率，饱和度，实例数等。当任何一个KPI的度量值发生显著偏移时，那就是一个服务质量的问题出现了，触发一个事件报警。当一个事件出现，它会收集与之相关的所有更改和与更改关联的所有数据。
“没有必要去手工的采集数据，创建图表，试图视觉上的关联数据--这些对你都是开箱即用“， Bruschini 说道。
它的 Timeshift 功能让你能够回到某个时间点查看更复杂场景下的细节。
“如果你想回去查看某个请求的问题，如果你使用采用，看10%或者20%的请求，极有可能最后你得不到你想要的...所以我们开发了一种方式你可以跟踪贯穿你的程序的运行的每个调用，你可以及时回搠查看到底发生了什么。 通过这种跟踪你可直接看到代码。“ Bruschini说。
Instana支持超过90种技术栈，包括Docker，Mesos，Kubernetes， Cassandra, Elasticsearch等等。
Stan，人工智能助手
为了帮助用户，他们发明了虚拟助手 Stan ，一个人工智能机器人。它会持续学习你的应用环境，对问题提前分析，并给出建议。
基于大多数APM工具需要领域专家来理解这些工具产生的数据的情况，这家公司创造了Stan来帮助分析几千台服务器的几百项度量值，指导你发现真正的问题，并给出解决问题的行动建议。
“我们不会创造一个全能的助手“，Abrams说，但是他补充说，Stan给技术栈带来很多独特的能力。
Stan可以支持传统的LAMP（Linux、Apache、MySQL、PHP/Python/Perl），Java/RDBMS的三层架构，以及新的Spark、Akka、Kafka等。
创新的APM
2015年四月，脱离于德国IT咨询公司Codecentric , Instana成立。它最近将业务总部设在了San Mateo, Calif., 工程总部仍在德国的Solingen。它的客户包括 Booxware, 一个博彩行业的软件平台，云文档管理平台CenterDevice, 汽车共享服务DriveNow, 和Enevo, 使用传感器来优化垃圾车的路径。
它在2016年6月得到Target Partners的600万美金的A轮融资。
“Instana 团队一直以来给我们留下了深刻印象，他们对应用性能监控的需求的理解 和对这个产业方向的远景“。 Berthold von Freyberg说道， Target Partners合伙人。
根据Gartner报告，IT性能管理市场有26亿美金，并以每年15.8%的速度成长。 这个市场逐渐升温中，很多新的公司正加入其中：Sysdig、SignalFX、Sensu、Nagios等。
原文链接：Instana Brings Microservices Monitoring to the Service Level（翻译：姚洪）
原文发布时间为：2017-05-21
本文作者：姚洪
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原文标题：Instana：将微服务监控带入到服务级别
