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

随着互联网架构的扩张，分布式系统变得日趋复杂，愈来愈多的组件开始走向分布式化，如微服务、消息收发、分布式数据库、分布式缓存、分布式对象存储、跨域调用，这些组件共同构成了繁杂的分布式网络。

在一次800多人的开发者调研中，当回答“现阶段构建一个高可用的分布式系统，您遇到的三个最大的难题是什么？”时，57%的开发者选择了全链路追踪。

6月12日，阿里云发布了链路追踪服务 Tracing Analysis，提供分布式系统的全链路追踪能力，帮助客户快速发现和定位分布式系统下的各种性能瓶颈，成本仅自建链路追踪系统的1/5甚至更少。

微服务架构下的分布式应用架构虽然知足了应用横向扩展需求，可是如何进行分布式应用诊断成为挑战。虽然，业内有链路追踪相关的开源解决方案，但存在着研发投入较高、自建成本较高、技术风险较大、运维难度较大的挑战。

链路追踪 Tracing Analysis源自阿里巴巴内部的通过大规模实战验证过的 EagleEye，基于 Opentracing 标准，全面兼容开源社区，可实现 Jaeger, Zipkin 和 Skywalking等开源方案在阿里云上的托管，客户无需搭建基础设施，节省运维投入和技术风险。同时，支持多语言客户端将应用的链路数据上报至链路追踪控制台，实现链路追踪的目的。

据介绍，链路追踪 Tracing Analysis 可用于链路拓扑分析，慢请求、异常请求、流量异常的问题发现和定位，并能够根据业务Tag 对业务进行统计。以某教育行业客户为例，链路追踪 Tracing Analysis 帮助客户将异常请求数从原先的3%下降到0.1%，排查5个以上线上问题。

此外，链路追踪 Tracing Analysis可帮助用户收集全部分布式微服务应用和相关PaaS产品的分布式调用信息，查看应用的依赖路径，用于业务分析和稳定性评估。以某金融行业客户为例，链路追踪 Tracing Analysis 帮助客户将将应用的平均响应时间从2秒下降到500毫秒。

值得注意的是，链路追踪 Tracing Analysis 省去了客户自建基础设施的本地存储费用，仅经过云端日志存储收取存储费用，整体的机器成本是自建全链路追踪系统的1/5或更少，并提供了天天1000请求数的无偿使用额度。

目前，阿里云链路追踪 Tracing Analysis已应用于金融、游戏、教育、零售、人工智能等多个行业，帮助开发者高效的分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈。

Q&A：

Q1：能够经过 API 拉取链路追踪的数据吗？
A1：支持，收集的链路能够经过OpenAPI的方式获取，也能够嵌入链路追踪的页面展现，也能够直接在日志服务中查看。

Q2：非阿里云服务，能够接入链路追踪？
A2：链路是追踪是开放的，只要客户的应用能够访问公网，就能够接入，和有没部署在阿里云上不要紧。

Q3：埋点对性能的影响有相关分析么？
A3：埋点数据是异步批量上报的，会对性能有影响有限，通常在1%左右，主要看埋点的量，埋的多会影响大一点。从目前的压测数据来看，对性能影响比较小。

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本文做者：中间件小哥

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