主题简介：微服务架构的快速发展使得分布式链路追踪系统成为观测体系中越来越重要的组件。字节跳动的分布式链路追踪系统经历了数年的发展后，已复盖了字节的绝大部分在线业务，完成了对数万微服务和数百万微服务实例的在线链路追踪。在经典的指标观测分析和单请求链路追踪的基础上，如何从浩瀚如海的分布式链路数据中进一步挖掘出更高层次的信息，为业务的架构优化、服务治理、成本优化等场景提供更高效的数据支持，成为了下一步亟待回答的问题。本次分享主要介绍我们构建海量链路数据分析计算系统的实践经验，以及一些具体的落地场景。
字节链路追踪系统从数据接入侧、消费存储侧、到查询平台侧的整体架构如下图所示，更多细节可阅读之前的分享，上一次分享较为详细的介绍了如何从零到一构建一个分布式链路追踪系统。本文主要聊链路追踪系统中的链路聚合计算分析部分。
另外，管理驾驶舱Plus还以全链路SLA保障数据完整准确性，通过对私有化部署的硬件机器、底层组件、上层服务搭建了完整的监控和报警支持，最大程度保证服务可用性。谭待表示，在字节内部的实践显示，2022年字节跳动平均每日上线个新指标，对指标的定义、产出、加工、上线、查询进行全方位监控、巡检，保障数据完整性和正确性。而在火山引擎管理驾驶舱Plus中，完全实现了字节跳动内部体验的平移。
身份认证与行业深耕领域：嵌入式操作系统与嵌入式系统开发平台技术，基于微服务架构的云服务系统开发平台技术，居民身份信息联网核查与互联网+可信身份认证云平台技术，兼容IC卡、NFC、扫码、网证等介质的聚合支付平台技术，软件无线电技术、智能多天线联合接收技术，分布式交易链路可追踪技术、响应式Android开发平台技术、多租户模式下分布式平台技术。
通过多项目驱动，联通“网上+网下”，多模态搭建沉浸式育人平台。着力打造联动式课堂教学和步入式实践教学，依托智媒体、大数据、虚拟仿真和网络通信等信息技术，根据桌面式、沉浸式、分布式等多样化需要，通过教学主题专题化、教学方法虚拟化、教学推广融媒化，搭建以思政课微信公众号、网上精品课等为载体的共建共享学习平台，通过虚拟实验设备创设直观、生动、形象的数字化教学仿真场景，打造“指尖化课堂”“沉浸式课堂”，拓展高校思政课教学的时空与资源，实现理论教学与实践教学的良性互动。
Dapper论文有两个重要的意义，一是详细阐述了分布式链路追踪的设计理念，为后来的实现者提供了重要的理论指导；二是通过Dapper在Google生产环境的大规模落地实践，证明了分布式链路追踪技术的企业级价值，为分布式链路追踪的推广作出了不可磨灭的贡献。
A：云计算设施方面，国内大厂例如百度、阿里、字节均使用自研云计算服务。对于中小型企业，阿里云市占率最高，阿里云、京东云排名较为靠前。芯片方面，目前大规模使用英伟达芯片，主要原因在于其性能、服务链路积累及其市占率优势。目前自然语言处理、计算机视觉等领域均会使用英伟达GPU芯片等高性能芯片。针对搜索、推荐等场景，很多公司不采用GPU而采用CPU形式，例如字节在推荐等场景更多使用CPU芯片进行分布式计算环境搭建，成本会有所降低。但对ChatGPT来说，对大规模GPU芯片有所需求，国外大厂目前市占率非常高，国内自研有所推进但在此方面仍有所欠缺。
微服务架构的快速发展使得分布式链路追踪系统成为观测体系中越来越重要的组件。字节跳动的分布式链路追踪系统经历了数年的发展后，已复盖了字节的绝大部分在线业务，完成了对数万微服务和数百万微服务实例的在线链路追踪。在经典的指标观测分析和单请求链路追踪的基础上，如何从浩瀚如海的分布式链路数据中进一步挖掘出更高层次的信息，为业务的架构优化、服务治理、成本优化等场景提供更高效的数据支持，成为了下一步亟待回答的问题。
张武概括了这一实践的“三部曲”：降低接入门槛，提升支撑规模，实现落地价值，在解决异构系统兼容、规模扩展、性能优化之后，实现可观测、虚拟环境治理等能力。先进云原生实践带来的拓扑图、监控数据、分布式链路追踪等完善的可观测能力，基于此券商能够更好地了解系统运行状态，及时发现和解决问题，进而保证业务稳定性，这是微服务框架所不能提供的。而源自统一平台的服务间的加密、认证、授权等功能，也能确保应用程序和券商敏感数据的安全性。
高质量的科技内容，对于品牌有着巨大价值。但是同时，如何搭建系统、落地的科学传播组织体系，也是考验品牌运营能力的关键。因此，Bio-MESO肌活AI多维智测系统的上线，恰好补足了品牌从理论实践到真正为消费者做实事儿的关键一环：《指南》中科学内容的输出明确地赋能业务，帮助了品牌做好消费者的护肤认知边界。其次，数智化的运维系统、专业护肤搭子“活宝”IP的陪伴式护肤科普互动，将更好地落地业务，帮助促进市场渗透同时，不断提高品牌信任度和影响力。
分布式运维平台实现系统运行全景掌控。通过搭建数字化运维支持体系，建立全方位的运维管控机制，解决传统分布式系统在运维方面存在的调用追踪难、故障定位难、运行分析难等问题，实现调用关系可视化、监控管理一体化、运维管控智能化。以全链路跟踪，做到调用路径可视、交易信息完整、模块依赖清晰、错误原因明确、步骤耗时精准、问题定位便捷，推动分布式系统由被动运维发展为主动运维、数据运维，并积极向智能运维探索前进。
云计算设施方面，国内大厂例如百度、阿里、字节均使用自研云计算服务。对于中小型企业，阿里云市占率最高，阿里云、京东云排名较为靠前。芯片方面，目前大规模使用英伟达芯片，主要原因在于其性能、服务链路积累及其市占率优势。目前自然语言处理、计算机视觉等领域均会使用英伟达GPU芯片等高性能芯片。针对搜索、推荐等场景，很多公司不采用GPU而采用CPU形式，例如字节在推荐等场景更多使用CPU芯片进行分布式计算环境搭建，成本会有所降低。但对ChatGPT来说，对大规模GPU芯片有所需求，国外大厂目前市占率非常高，国内自研有所推进但在此方面仍有所欠缺。
然而在过去的几年，随着微服务产品的成熟和技术的标准化，这一现状得到了极大地改变，我们看到越来越多的金融企业使用微服务产品改造其核心系统。工商银行通过Dubbo将基于JEE的单体架构改造成微服务架构，中信、光大、广发银行基于Seata的分布式事务能力，来解决交易数据间要求极高的数据一致性难题。中原银行的微服务平台以开源项目SkyWalking（APM应用性能管理）为基础，建立了分布式链路追踪系统，为微服务提供分布式追踪、度量聚合和可视化等一体化解决方案。微服务在金融这类严苛的行业下的实践，也充分证明其技术的成熟度和标准化。
在每一个时态，或者说阶段，都有详细的操作指南，如在设计态，华为根据在国内外金融行业核心相关领域的实践经验，参考核心技术领域对于云原生分布式转型的技术能力和工程能力要求，结合最佳实践和团队的专业知识，总结形成4阶段22步的实施方法。这个实施方法明确了方案规划、平台建设、核心系统建设、系统运维4个阶段以及关键的22步技术集成关键动作，以及如何解决核心系统建设过程中存在的架构设计难、服务治理难、全链路运维难、业务高可用难、数据库改造难、性能提升难等六大难题。
在本届进博会上,泰森除了向中国消费者展示更多的高蛋白美食之外,泰森食品也继续向中国消费者传递品牌“可持续发展”的理念。在现场,泰森还通过搭建沙盘模型实景还原了泰森食品进口加工的全链路运营流程,并结合ar技术增强现实互动,带领观众沉浸式体验先进的食品工业新科技,同时分享泰森食品在中国市场的数字化转型实践和阶段性成果,最终让更多观众感受到泰森食品的科技化与智能化。