用数据说话：字节跳动分布式链路分析的实践与落地场景

后端

2023-08-20 07:50:22

分布式链路数据分析：字节跳动的实践探索

在当今的数据洪流时代，分布式系统已成为互联网服务不可或缺的基础设施。然而，随着系统规模的不断膨胀，传统单请求链路追踪和指标观测已难以满足日益复杂的数据分析需求。

从浩瀚如海的分布式链路数据中挖掘价值，已成为亟待解决的难题。字节跳动凭借其在海量数据处理和分析方面的深厚积累，构建了强大的链路数据分析计算系统，并将其应用于多个业务场景，取得了显著成效。

分布式链路数据分析的挑战

分布式链路数据分析面临着诸多挑战：

数据量巨大： TB、PB甚至EB级别的链路数据对存储、处理和分析提出了极高要求。
数据异构性强： 日志、指标、事件等不同类型数据的统一处理难度大。
数据时效性要求高： 实时或近实时处理和分析，以保障数据的准确和价值。
数据挖掘难度大： 隐藏在链路数据中的业务信息需要复杂的数据挖掘算法才能提取。

字节跳动的实践经验

针对这些挑战，字节跳动构建了以下系统架构：

数据采集： 部署采集代理，实时采集链路数据。
数据存储： 采用分布式存储平台，弹性伸缩，满足海量数据存储需求。
数据处理： 分布式计算框架，清洗、转换、聚合链路数据。
数据分析： 可视化分析工具、机器学习分析工具等，帮助用户快速发现异常和瓶颈。

落地场景

字节跳动的链路数据分析计算系统已广泛应用于多个业务场景：

性能优化： 发现性能瓶颈，提高系统整体性能。
故障诊断： 快速定位故障根源，及时修复，减少系统故障影响。
安全分析： 发现安全漏洞，及时修复，保障系统安全。
业务洞察： 提取用户行为信息，提升业务运营效率。

代码示例

以下是使用字节跳动链路数据分析计算系统的一个示例代码：

import logging

from oceanus.oceanus_client import OceanusClient

# 日志配置
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
)

# 创建 Oceanus 客户端
oceanus_client = OceanusClient(
    endpoint="oceanus-endpoint",
    project="my-project",
    token="my-token",
)

# 查询链路数据
result = oceanus_client.query(
    start_time="2023-03-08T12:00:00Z",
    end_time="2023-03-08T13:00:00Z",
    filter="service=web AND method=GET",
    metrics=["latency"],
)

# 打印查询结果
for row in result:
    logging.info(row)