阿里云链路追踪（前端链路追踪）

本文目录一览：

• 1、阿里云IoT云产品交流会：物联网痛点多，阿里能做什么？
• 2、真想不到！这样设计的微服务云架构，竟能够支撑全世界公司！
• 3、Istio是什么？
• 4、阿里云数据产品

阿里云IoT云产品交流会：物联网痛点多，阿里能做什么？

经历了互联网、移动互联网，人类正在迈入万物互联、万物智能的世界。5G、IoT、云计算、人工智能成为 社会 关注的对象，数字经济成为政策宣传的重点，各种概念和解释产生，使得当下有很多话题可以讨论。

数字经济背景下，企业竞争最核心的能力是什么。

不同行业发展数据智能的潜力有何不同？

企业如何高效进行物联网应用开发？

企业对云平台的使用体验如何

对于类似问题，阿里云IoT、ICA联盟一直希望与行业人士进行对话。上周，ICA联盟物联网万亿生态伙伴聚合沙龙在杭州举办，活动以“粘合行业碎片，共创IoT基石”为主题，以阿里云IoT云产品为话题，吸引近200名行业人士到场交流。

4位嘉宾依次上台分享

物联网需要化繁为简

物联网产业链很长，覆盖了感知层、网络层、应用层三大层次。它改变了传统的商业运作方式，让商业 社会 变得更加复杂。

首先，物联网让产品变得复杂。增加了传感器、模块等部件，需要进行更多的开发管理。

其次，物联网让需求变得复杂。企业从生产产品变成了提供个性化的服务。

就是这两个变化，让产业体会到很多新的发展痛点。

1. 物联网开发过程链路极长，从获客到交付典型过程常常要经历十几个环节。

2. 将软件研发、硬件研发、嵌入式研发，云产品的购买，施工/安装/维修费用计算在内，物联网开发成本极高。

3. 调查表示目前78%的用户需求为定制化需求，65%的物联网软件需要定制化开发，这导致软件复用性较低。

4. 设备联网、用户交互产生海量数据，众多场景亟需数据实时分析、可视化的能力，提升使用效率及用户体验。

新的形势促进了变化的发生，计算力的进步预示着满足更大的信息处理能力，更强的灵活性。

物联网平台在整个产业链中地位，也从当年行业所关注的“要不要上云”，随着企业自身数据资源日渐丰富，应用数据意愿的显著增强，过渡到了“如何高效地上云”。

物联网云平台，由此更直接地承担起IoT产业“基础设施”的角色，为物联网项目的规模化落地减负降压。

阿里云IoT 产品结构

阿里云 IoT 资深产品专家JASON CHEN从各个原子化产品角度，描绘了阿里云IoT的全局样貌。包含物联网操作系统AliOS Things、边缘计算Link Edge、网络管理平台Link WAN、开发平台IoT Studio、物联网设备接入与管理、物联网数据分析、物联网市场Link Market、物联网安全Link Security等功能在内，展现阿里云为各类IoT场景和行业开发者赋能的能力。

将各个基础产品分别阐述，体现出阿里云IoT强化基础设施角色，希望阿里云的产品技术变成合作伙伴解决方案一部分的心态。再次印证阿里云智能总裁张建锋在3月阿里云峰会上所提出的“被集成”口号，阿里云的重要转变已经发生。

以下，我们就将重新认识阿里云IoT云产品。

物模型

阿里云 IoT 技术运营专家薛圆在交流中表示，ICA联盟推出物模型，定义物联网设备模型与属性。通过对任意物联网设备建模，合作伙伴共创设备数据标准模型，确保数据标准的准确性、合理性，实现设备间的互联互通互懂。

类似将拼图碎片整理成更完整的拼图模块，物模型将实现碎片数据结构化、差异模型统一化、烟囱场景联动化、软硬一体标准化的目标，帮助用户缩短开发时间、标准化开发工具。

物联网数据分析

在任何商业活动中，数据都是一种资本，数据分析是可以产生创新收益的手段。

阿里云 IoT 高级产品经理腾春艳在对物联网数据分析产品介绍时表示，阿里云为物联网开发者提供数据分析服务，覆盖了数据存储、清洗、分析及可视化等环节，有效降低数据分析门槛，助力物联网开发。

在空间数据可视化方面，阿里云IoT提供二维、三维空间数据的可视化功能，致力用数据连接真实世界。比如对智能停车场的车场现状、排队数据、收入进行分析；比如定义电子围栏，当物品超出围栏范围时，配置报警；比如在物流追踪、设备管理等物联网低频定位场景下，展示设备轨迹；比如在三维空间可视化需求下，基于阿里云物联网平台构建监控、展示、控制为重点的BIM可视化系统，实现园区、建筑、楼层、房间、设备的逐级可视化。

图：阿里云IoT数据分析产品架构

IoT Studio 物联网应用开发

如前文所述，物联网产业的痛点很多都落在了开发上。阿里云 IoT 产品专家曲文政在演讲中再次阐明IoT Studio作为物联网开发者生产力工具的产品定位与功能。

1. 一站式完成云端SaaS 搭建 ：用户可以通过IoT Studio轻松搭建出简单IoT SaaS系统，或构建出部分功能集成在原有的SaaS系统中

2. 可视化搭建，降低定制化成本 ：通过可视化搭建、服务编排的方式让一般嵌入式开发者经过简单培训也可以快速搭建出各种物联网应用；

3. 提供AI 等高阶能力： 将高阶能力输出给开发者，增加营收，扩展业务边界；

4. 后续提供更多解决方案模版： 通过模版的方式给用户提供即刻可用的IoT SaaS解决方案（包含硬件、嵌入式代码、页面/APP、服务）。

整体而言，IoT Studio作为开发工具，向上承接业务需求帮助用户快速搭建SaaS，向下汇聚能力将阿里体系的能力更快更好地输出给用户，是阿里云IoT产品中承上启下的关键一环。

图：IoT Studio 产品架构

结语

在 汽车 行业，定制化需求增多，产品的敏捷规划、全生命周期运维是厂商的关注焦点；在零售行业，企业追求着精准化营销的目标；在农业，看天吃饭需要向精准化种植转变……

未来的各行各业，在面对各种不确定的因素之时，都希望用数据说话，用数据管理、用数据决策。

在这样的产业愿景之中，阿里云IoT将继续践行技术和商业基础设施的角色，覆盖物联网云管边端开发环节，提供满足各类开发者需要的基础产品，助力合作伙伴创新模式，发展商机。

真想不到！这样设计的微服务云架构，竟能够支撑全世界公司！

想要设计出能支撑全世界公司使用的微服务云架构，得先深入了解微服务架构。

自从Dubbo被Spring Cloud取代后，微服务是越来越拉风了。而Spring Cloud Alibaba是阿里巴巴出品的Spring Cloud第二代实现，是阿里微服务的解决方案与精华沉淀，在业界广泛使用，使用微服务更是大势所趋。

近几年微服务更是面试的高频问点，几乎只要你去一家互联网公司就是必被问到的问题！

最近一个朋友去字节跳动面试，就体验了一把被完虐的感觉！

这位朋友言辞中有些许惭愧：面试官已经给了一些提示，但无奈自己准备得不充分，回答很不理想。他没想到，像Seata、Nacos，Sentinel，Eureka等这些在工作中都有涉及过的技术，面试官会问的这么深入——

1、微服务注册中心的注册表如何更好的防止读写并发冲突？

2、Eureka注册表多级缓存架构有了解过吗？

3、Nacos如何支撑阿里巴巴内部上百万服务实例的访问？

4、Nacos高并发异步注册架构知道如何设计的吗？

5、Sentinel底层滑动时间窗限流算法怎么实现的？

6、Sentinel底层是如何计算线上系统实时QPS的？

7、Seata分布式事务协调管理器是如何实现的？

8、Seata分布式事务一致性锁机制如何设计的？

9、Seata分布式事务回滚机制如何实现的？

10、Nacos集群CP架构底层类Raft协议怎么实现的？

11、NacosEurekaZookeeper集群架构都有脑裂问题吗？

12、如何设计能支撑全世界公司使用的微服务云架构？

你看完后可能会觉得现在互联网公司面试都这么严格了吗？我想告诉你的是，没有错！甚至会问的更多更深！据我所知，如果能回答的出其中的一半，就算是勉强及格了。如果十二条你都能全部回答出来，那你应该是妥妥的技术大牛了！可以放心去投大厂简历了！

这份一线互联网公司Java面试核心知识点涵盖内容广，尤其是对微服务这一块收纳众多一线互联网面试题以及实操教程，具体内容如下：

1、亿级流量电商网站微服务架构详解

2、Nacos注册中心实现电商微服务拆分实战

3、Ribbon多实例服务负载均衡调用实战

4、Sentinel服务高可用限流熔断降级实战

5、微服务架构下的分布式事务Seata实战

6、路由限流安全认证网关Gateway实战

7、Nacos分布式配置中心详解

8、微服务调用链路追踪Pinpoint详解

9、微服务自动化监控PrometheusGrafana详解

10、阿里京东后端微服务中台架构实战

1、Nacos服务注册与发现源码深度剖析

2、Nacos心跳机制与服务健康检查源码剖析

3、Nacos注册表如何防止多节点读写并发冲突

4、Nacos高并发支撑异步任务与内存队列剖析

5、Nacos集群CP架构底层Raft协议实现源码剖析

6、从脑裂问题剖析NacosEurekaZookeeper架构异同

7、阿里云超大规模注册中心SaaS架构剖析

8、Sentinel底层滑动时间窗限流算法深度剖析

9、利用Sentinel的Metric机制计算线上系统实时QPS

10、Seata分布式事务回滚机制剖析

1、微服务架构分布式事务详解

2、十分钟快速实战阿里分布式事务框架Seata

3、Seata中AT模式模型架构与数据模型设计

4、Seata事务管理器实现原理详解

5、Seata全局事务与分支事务源码剖析

6、Seata数据源代理扩展源码剖析

7、Seata事务隔离级别底层源码剖析

8、Seata事务超时、二阶段失败解决方案源码剖析

9、生产环境AT模式与TCC模式性能差异分析

微服务这单个章节就包含了这么多内容，还涵盖其他面试题内容，具体如下

Istio是什么？

Istio是由Google、IBM和Lyft开源的微服务管理、保护和监控框架。Istio为希腊语，意思是”起航“使用istio可以很简单的创建具有负载均衡、服务间认证、监控等功能的服务网络，而不需要对服务的代码进行任何修改。你只需要在部署环境中，例如Kubernetes的pod里注入一个特别的sidecar proxy来增加对istio的支持，用来截获微服务之间的网络流量。

特性：

使用istio的进行微服务管理有如下特性：

流量管理：控制服务间的流量和API调用流，使调用更可靠，增强不同环境下的网络鲁棒性。可观测性：了解服务之间的依赖关系和它们之间的性质和流量，提供快速识别定位问题的能力。

策略实施：通过配置mesh而不是以改变代码的方式来控制服务之间的访问策略。

服务识别和安全：提供在mesh里的服务可识别性和安全性保护。

未来将支持多种平台，不论是kubernetes、Mesos、还是云。同时可以集成已有的ACL、日志、监控、配额、审计等。

正是 Istio 的出现使 “Service Mesh”（ 服务网格 ） 这一概念开始流行起来。在深入介绍 Istio 的细节之前，让我们首先简单地了解一下 Service Mesh 是什么，以及它的重要性体现在哪里。我们都已经了解单体应用所面对的挑战，一种显而易见的方案是将其分解为多个微服务。虽然这种方式简化了单个服务的开发，但对于成百上千的微服务的通信、监控以及安全性的管理并不是一件简单的事。

直至目前，对于这些问题的解决方案也只是通过自定义脚本、类库等方式将服务串联在一起，并且投入专门的人力以处理分布式系统的管理任务。但这种方式降低了各个团队的效率，并且提高了维护的成本。这正是 Service Mesh 大显身手的时机

Istio以及Service Mesh的未来

阿里云数据产品

1.客流数字化

（1）周边潜客

（2）到店客流

（3）店内动线

客群画像：结合电商及阿里生态丰富的数据资源，深度刻画人群画像。

行为路径分析：全链路分析目标用户的线上及线下的消费行为与位置轨迹。

周边潜客挖掘：结合人群画像与位置信息，挖掘周边及商圈目标潜客。

2.客户链接

（1）线上营销

（2）线下营销

（3）效果评估

多渠道人群推广：基于丰富的用户位置信息，通过阿里妈妈、手淘、短信等多渠道对周边人群做触达。

效果分析：全链路跟踪营销触达用户的消费行为，跟进分析触达后的效果。

3.市场研究

（1）门店区域行业分析

（2）市场潜力分析

产品陈列优化：分析区域内行业属性，指导门店产品陈列。

营销策略指导：分析门店服务范围内人群特征，基于目标人群画像，指导销策略。

研发策略优化：根据门店周边区域内行业属性及变化趋势，指导品牌商进行研发策略的优化。

4.经营辅助（营销选址）

（1）人群流动分析

（2）目标人群区域分析

开店选址：结合城市人群流动信息，及目标用户的分析，为品牌商挑选最优的开店地址。

营销选址：分析目标人群流动信息，及集中区域，指导营销地址选择。