汇总:探码基于Web大数据8个子系统的研究方向

　　汇总:探码基于Web大数据8个子系统的研究方向

　　扫码科技基于云计算开发的Web大数据采集系统——利用众多云计算服务器协同工作，可以快速采集大量数据，避免计算机硬件资源的瓶颈，另外，随着各行业对数据采集的需求越来越大，传统post采集无法解决的技术问题也逐渐得到解决，以检测码Kapow/Dyson采集器为代表。新一代智能采集器可以模拟人类的思维和操作，从而彻底解决ajax等技术难题。

　　网页一般是为人们浏览而设计的，所以检测Web大数据采集模拟人类智能的系统采集器的工作非常顺利，不管是什么背景技术，当数据一直显示时人类智能 采集器 可以在它出现在您面前时开始提取。最终发挥计算机的能力，让计算机代替人完成网页数据采集的工作。而利用大数据云采集技术，计算机的计算能力也得到了充分发挥。目前，这种采集技术已经得到越来越广泛的应用。各行各业只要从互联网上获取一些数据或信息，就可以使用这些技术。

　　Web大数据采集系统分为8个子系统，即大数据集群系统、数据采集系统、采集数据源研究、数据爬虫系统、数据清洗系统、数据合并系统，任务调度系统，搜索引擎系统。

　　大数据集群系统

　　本系统可存储TB级数据采集，实现数据持久化。数据存储采用MongoDB集群方案，在集群上有两个特点：

　　

　　数据采集系统

　　本系统配置了 Kapow、PhantomJS 和 Mechanize采集 环境，运行在 Docker 容器中，容器由 Rancher 编排。

　　采集数据源研究

　　该系统是“数据爬虫系统”启动前不可缺少的一环。经过研究，我们找到了需要采集的页面，要过滤的关键词，要提取的内容。

　　数据爬虫系统

　　爬虫程序是独立的个体，结合需要的数据采集系统服务器，通过Rancher安排，在DigitalOcean中自动启动爬虫程序，根据输入的参数抓取指定的数据，然后通过API大数据集群系统。

　　数据清洗系统

　　

　　本系统采用Ruby on Rails + Vue技术框架，实现Web的前端展示，展示爬虫程序抓取的数据，方便我们清理。数据清洗系统主要由两部分组成：

　　数据合并系统

　　本系统通过Ruby on Rails + Vue技术框架实现Web前端展示和数据合并。数据清洗完毕后，数据合并系统会自动匹配大数据集群中的数据，并通过熟悉度评分关联可能熟悉的数据。匹配结果通过web前端展示，可以手动或自动合并数据。

　　任务调度系统

　　本系统通过Ruby on Rails + Vue技术框架、Sidekiq队列调度、Redis调度数据持久化实现Web前端任务调度系统。通过任务调度系统，可以动态开启和关闭，定时启动爬虫程序。

　　搜索引擎系统

　　本系统通过 ElasticSearch 集群实现搜索引擎服务。搜索引擎是PC端检索系统快速从大数据集群中检索数据的必备工具。通过ElasticSearch集群运行3个以上的master角色保证集群系统的稳定性，2个以上的client角色保证查询的容错性。，两个或多个Data角色保证了查询和写入的及时性。通过负载均衡连接Client角色，分散数据查询压力。

　　完美:应云而生，一文看懂端到端的可观测体系构建 | Q推荐

　　作者 | 张亚文

　　2021年初，可观察性的概念在国内市场上鲜有提及，但到了2021年下半年，与可观察性相关的讨论和实践开始层出不穷，知名公司Grafana甚至直接整合原来的监控工具。改成可观察性栈，推送了一系列服务。可观察性真的能解决传统监控系统面临的诸多问题吗？如何构建一个可观察的系统？本期亚马逊云技术技术讲座特邀观察云CEO蒋硕淼分享《构建端到端可观察系统的最佳实践》。

　　1 为什么可观测性突然“出圈”

　　可观察性似乎是一个新词，但它的起源比我们意识到的要早得多。可观测性首先由匈牙利出生的工程师鲁道夫卡尔曼提出，用于线性动态系统。从信号流图中，如果所有内部状态都可以输出到输出信号，则系统是可观察的。Burt Wiener 1948 年出版的《控制论——动物和机器的控制与交流科学》一书中也提到了可观察性。控制理论中的可观察性是指系统可以从其外部输出推断其内部状态的程度。

　　随着云计算的发展，可观察性的概念逐渐进入计算机软件领域。为什么最近可观测性如此火爆？

　　姜硕淼认为，这很大程度上是由于系统复杂度增加所致。IT系统的本质是一个数字系统。过去系统本身结构简单，多为单体结构，基础设施相对固定，可以通过监控查看系统。然而，随着云原生时代的到来，管理对象逐渐从单一主机到云端，再到云原生分布式复杂系统。传统的面向基础设施的监控、简单的日志、简单的APM都无法解决问题。，因此，需要建立系统的完全可观测性。

　　可观察性中使用的主要数据类是指标、日志、链接。它们通常被称为“可观察性的三大支柱”。

　　三大支柱至关重要，正是通过这三个维度的数据，开发人员才能确定应用系统的状态。与传统监控相比，可观察系统具有诸多优势。

　　传统监控面向已知问题，只能检测并通知那些可能发生的已知故障，如：CPU>90%。主要监控对象为IT对象，仅针对服务器端组件，解决基本运维问题。

　　可观察性可以帮助发现和定位未知问题。其核心是不断采集系统产生的各种核心指标和数据，通过数据分析保障和优化业务。比如发现某城市的小程序客户端支付失败率很高，从而判断是否是代码层面导致这样的异常。可观察性主要不仅监控IT对象，还监控面向云、分布式系统、APP/小程序的应用和业务。

　　在分享中，姜硕淼提到，随着基础设施的发展，传统的监控将逐渐被可观察性所取代。

　　他将构建可观察性的价值总结为以下五点：

　　2 开源还是SaaS，建立可观察性的正确方法是什么？

　　与传统的监控系统相比，建筑可观测性具有很多优势和价值。那么如何建立可观察性呢？

　　

　　首先，要尽可能采集所有组件系统所有相关方面的基础数据，包括云、主机、容器、Kubernetes集群、应用程序和各种终端。实时采集这些数据的成本并不高，但如果不采集，一旦系统故障需要排查分析，就无法有效评估当前状态。

　　二是明确构建系统可观测性的责任。谁是这个组件的builder，谁负责定义这个组件的SLI，谁负责采集所有相关的基础数据并构建相应的dashboard，谁负责相关组件的SLO，需要追究责任。

　　第三，开发人员负责可观察性。作为软件质量工程的一部分，开发人员应该公开他们自己的开发系统的可观察性数据。如果说单元测试是为了保证最小的代码单元的可用性，那么开发者标准化可观察性基础数据的公开。将是生产系统可靠性的必要条件。

　　四是要建立统一的指标、日志、链接规范，统一团队的工具链。即采用相同的指标命名约定、相同的日志格式、相同的链接系统。如果遵循 OpenTelemetry 标准后仍然存在差异，可以定义一个统一的 TAG 规范连接整个系统，例如：所有错误都是 state:error。

　　五是要不断优化提升整体可观测性。对于整个系统的可观察性，包括数据采集、视图构建、TAG系统建立，这些步骤都需要时间，过去的方法不能使用，因为覆盖或构建的仪表盘在事故中没有发挥作用。处理问题。每个未观察到的故障都是进一步增加可观察范围的绝佳机会。

　　从可观测性构建的路径不难看出，过程非常复杂。那么，主流的施工方式有哪些？姜硕淼介绍了两种最常见的可观测性构建方式，即通过开源构建和使用SaaS产品构建。

　　得益于开源生态系统的蓬勃发展，可观测性的建设有很多选择。开源方式搭建需要搭建者对从前端数据采集到后端数据处理的相关知识有非常详细的了解，包括数据展示、报警等周边功能。因此，这种方法适用于实力足够或学习和时间成本相对充足的团队。

　　使用成熟的 SaaS 产品构建可观察性是比开源更有效的方法。姜硕淼以云观测产品为例，介绍了这种方式的四大优势。

　　如前所述，可观测性的构建是基于“云”。不仅如此，观测云本身也是一个完整的云原生产品。观测云中的整套产品，包括数据平台，都部署在亚马逊云技术的EKS上，并基于容器进行编排。观测云的整体架构非常简单，就是将海量数据通过代理统一，进入数据平台，再通过平台的能力提供完整的可观测性。整个系统分为核心平台层、Web层和数据访问层。核心平台层完全由观察云自研，不开源。Web 上层在核心数据处理平台上有一套与平台对接的 API。姜硕淼说：“对于客户来说，更推荐直接选择观望云的SaaS产品。如果客户愿意，也可以完全隔离部署在亚马逊上，也很方便，但整体成本比直接上要高一些。”采用 SaaS 产品。

　　为什么选择亚马逊云技术？主要基于以下几点考虑：

　　除了作为一个完整的云原生产品之外，云观测系统还有几个非常有趣的设计。首先，在 采集 方面：

　　其次，在存储查询端，观察云统一查询语法，用户无需关心底层数据存储，简单易用。

　　

　　第三，在分析方面，Observation Cloud实现了所有数据的串联，并构建了统一的查看器，以类似于多维分析和列表的方式对原创数据进行分析。用户可以构建自己的查看器。另外，由于数据量较大，为避免前端对用户浏览器造成过大压力，观察云可以采集按指定百分比数据，并提供SLO/SLI面板帮助客户构建自己的应用系统整体可靠性。措施。

　　3 构建端到端可观察系统的实际案例

　　在对概念和技术层面进行了详细介绍后，姜硕淼以一个电商客户为例，讲解了如何构建端到端的可观察系统。

　　案例中电商客户面临的问题是：从客户下单到入库再到最终财务核算的交易流程，一个订单需要近10个接口调用，任何一个环节都可能出现问题，比如程序问题，网络异常、库存卡顿等。目前还没有有效的监控工具来监控订单过程。问题一般由门店员工报告，然后运维人员参照流程按顺序排查问题。他们非常被动，工作量很大。每天运维人员需要检查业务接口是否已经完成。

　　为这个客户搭建一个端到端的可观察系统的过程大致分为四个步骤： 第一步是对被观察对象的集成访问进行梳理。使用Observation Cloud产品，整个接入过程大约30分钟即可完成。

　　第二步，统一查看分析。具体步骤是：首先监控用户体验，然后查看行为下连接到后端的链接，点击具体链接进入链接查看器，最后查看对应链接的日志。

　　第三，通过查看器实现业务的可观察性。

　　第四，通过SLO监视器进行预警。

　　电商客户通过观察云完成端到端的可观察性构建后，将订单流程中的节点状态可视化，可以通过订单号检索到订单流程的节点状态，其中流程为卡住了，什么错误信息一目了然。从用户界面、网络、后端服务到依赖的中间件和操作系统，任何故障都可以提供清晰的追溯和分析。不仅如此，观测云还提供实时异常监控和告警，确保问题能够及时发现和处理。

　　除了电商领域的应用，观云的SaaS产品也适用于很多应用场景。观测云官网有完整的系统可观测性建设最佳实践。有兴趣的小伙伴可以直接去观察云官网查看相应的文档。