从零入门 Serverless | 函数计算的可观测性
作者 | 夏莞 阿里巴巴函数计算团队 本文整理自 《Serverless 技术公开课》 ,关注“Serverless”公众号,回复“入门”,即可获取 Serverless 系列文章 PPT。 **导读:**本文主要分为三个部分:概述中介绍可观测性的基本概念,主要包括 Logging、Metrics、Tracing 三个方面;然后详细介绍函数计算上的 Logging、Metrics、Tracing;最后以几个常见场景为例,介绍在函数计算中如何快速定位问题并解决问题。 概述 可观测性是什么呢?维基百科中这样说:可观测性是通过外部表现判断系统内部状态的衡量方式。 在应用开发中,可观测性帮助我们判断系统内部的健康状况。在系统出现问题时,帮助我们定位问题、排查问题、分析问题;在系统平稳运行时,帮助我们评估风险,预测可能出现的问题。评估风险类似于天气预报,预测到明天下雨,那出门就要带伞。在函数计算的应用开发中,如果观察到函数的并发度持续升高,很可能是业务推广团队的努力工作导致业务规模迅速扩张,为了避免达到并发度限制触发流控,开发者就需要提前提升并发度。 可观测性包括三个方面:Logging、Metrics、Tracing Logging 是日志,日志记录了函数运行中的关键信息,这些信息是离散且具体的,结合错误日志与函数代码可以迅速定位问题。 Metrics 是指标,是聚合的数据