博睿数据首家支持阿里云函数计算 为Serverless环境赋能
中国APM（应用性能管理）技术领导厂商博睿数据（股票代码：688229）今天宣布，已在业内率先与阿里云达成合作，成为首家支持阿里云函数计算的厂商，从而能够为阿里云用户的Serverless运行环境赋予完整的APM、应用全局监控和管理能力，助推云计算相关业务的发展。
发布于2017年的阿里云函数计算，是中国最早的Serverless云产品。其免运维、极速、自动、弹性扩缩容、按需付费等优势吸引了大批开发者和企业。2019年，CNCF基金会的调查问卷显示，46%的回应者选择了阿里云函数计算部署 Serverless 应用，位居中国第一。
然而，Serverless在简化开发者运维负担的同时，也对可观测性提出了诸多新的挑战。FaaS无实例的概念，运行环境和关键指标（如 CPU）的黑盒，细粒度单一责任多函数互相调用，函数访问其他云服务分布式链路追踪等都让传统开发者感到不适应，也加大了发现，调查分布式系统中问题的难度。
秉持“让IT运营更智能”的品牌理念，博睿数据认为，对APM技术的应用不应仅限于传统的服务器、虚拟机或容器之中，而在Serverless运行时更加需要 APM技术的全面监控与管理能力。
本文将重点介绍在函数计算运行环境内启动Bonree APM探针，并将函数计算指标收集至博睿数据产品服务端的过程，以提供完整的APM体验。
01、部署、测试函数
使用函数计算自定义镜像功能完成函数的构建和部署
FROM golang:1.12.17 RUN apt update && apt install -y zip && apt install -y vim ADD ./bonree-golang-sdk-v1.3.97444-x64 /go/src/bonree-golang-sdk-v1.3.97444-x64RUN cd /go/src/bonree-golang-sdk-v1.3.97444-x64/bonree-agent-sdk && sh ./install.shRUN go get github.com/bonreeapm/go && go get github.com/bonreeapm/go/common && go get github.com/garyburd/redigo/redis && go get github.com/go-sql-driver/mysqlRUN cd /go/src/bonree-golang-sdk-v1.3.97444-x64/github.com/bonreeapm/go/sample && go build -o /fc-app ./main.go && chmod -R 777 /opt/bonree-agent-sdk/ADD ./start.sh /start.shENTRYPOINT ["/start.sh"]
调用函数
while true; do curl https://{account-id}.{region}.fc.aliyuncs.com/2016-08-15/proxy/test-apm/bonree-golang/setURL; done
02、查看函数请求监控
函数计算具有事件驱动、请求粒度的成本计费，因此对于请求数量和延迟的追踪是FaaS监控的基础能力。博睿数据APM探针支持HTTP请求数量，状态，延迟的显示、报警。博睿数据APM提供的的百分位延迟（P95, P99）指标简化对函数计算的长尾、冷启动等事件的发现。
03、实例级别监控
函数计算默认不提供实例（函数容器）级别的监控，博睿数据基础监控无需额外配置即可对函数单个容器实例展示CPU、内存使用、连接数、文件打开数等指标进行监控。实例级别的监控可以清楚地观测到函数计算的冷启动、扩缩容时机和行为。单个实例级别的CPU、网络带宽、负载、文件打开数等指标也极大地丰富了函数计算的默认监控指标集，帮助开发者在Serverless黑盒中定位性能和可用性问题。
04、链路追踪
Tracing能力对于Serverless FaaS服务是可观测性的刚需，Serverless FaaS应用通常有以下特点：
函数责任单一
应用中涉及多个函数调用
函数会调用其他云服务或第三方服务
在函数计算中借助博睿数据APM探针可以实现无侵入，零代码改动对HTTP服务，SQL/NoSQL数据库，MQ进行链路追踪，分析长延迟链路，在复杂的分布式系统中快速定位，响应问题。
05、函数调用链Profiling
与基于传统常驻实例虚拟机或容器环境不同，函数计算实例拉起、销毁十分频繁。开发者不允许进行SSH或是exec进入容器中查看日志、性能profiling等操作。因此将细粒度的代码调用链可以简化调查问题难度。然而调用链埋点技术门槛偏高，博睿数据APM无侵入模式支持代码调用链，让分布式性能profiling在Serverless环境中变成可能。
Serverless FaaS对于运维效率提成和成本优化的同时，其请求级别的运行模式对可观测性提出了诸多新的挑战。阿里云函数计算使用中，博睿数据APM获得以下高级可观测能力：
百分位延迟
函数实例级别丰富指标（如：CPU、网络流量）
链路追踪Tracing
调用链Profiling
AI智能诊断
未来，博睿数据将与阿里云持续合作，双方继续探索、创新和优化Serverless运行环境中的可观测性，提升函数计算开发者发现、调查问题的效率，最终为云计算用户提供更加优质的服务和体验。
