惊喜!接入 skywalking 也能直接故障定位了

原文链接:https://databuff.com/resourceDetail/blog106

前言

skywalking 是一款开源的链路工具,经常被开发人员使用。然而其后端功能羸弱、上手门槛高、缺乏商业化支持、代码质量风险大,都成为其难以在客户生产环境大规模部署的原因。

databuff 作为一款商业化的可观测平台工具,为此专门开发了相关特性、用以接管skywalking,能够实现 一键接入skywalking、并直接给出故障定位的结果。你只需把skywalking agent的数据发送地址修改为databuff server。

今天笔者就给大家演示一下接入skywalking的过程与效果,其他方面不做过多阐述:

1)使用 databuff的datahub 模块,一键接入skywalking agent 数据;

2)使用 databuff 因果AI引擎,自动定位demo应用的故障原因;

接下来我们先构建一套测试环境,用以演示上述的功能效果。

01 测试环境说明

Demo环境和操作背景:

图1:测试环境部署拓扑

测试环境说明:

1)右边部署一套大模型demo应用,主要包含3个组件:LLM service(前端)、MYSQL、LLM;在应用上部署skywalking agent;

2)左边部署一套databuff 平台,平台包含datahub(pipeline)管道、因果AI分析引擎等功能模块;


    图2:测试Demo的应用界面

接下来, 我们按下面的步骤执行:

1.Pipeline创建:在databuff datahub 平台上创建Pipeline;

2.数据路由指定:配置 skywalking agent 文件,将数据接收地址指向 datahub ;

3.制造故障:在测试环境服务器上手动制造故障;

4.故障定位效果验证:在databuff 上查看告警,及故障定位效果;

02 操作演示

2.1 Pipeline 创建

模版一键创建Pipeline

DataHub产品中预定义多种快速接入的模版,直接使用,一键创建,快速对接数据。

点开创建的Pipeline,复制监听URL

至此,databuff 平台上接入skywalking的配置完成。

2.2 数据路由指定

配置skywalking 采集大模型应用服务的链路数据和JVM指标数据。

在skywalking Agent config中配置:

collector.backend_service=192.168.50.247:31800

然后直接启动服务,便可轻松接入。

服务启动命令:

# cd到大模型应用服务目录
cd /home/langchat/langchat-server/target
# java -jar启动大模型服务
java  -javaagent:/home/skywalking-agent/skywalking-agent.jar Dskywalking.agent.service_name=LLM_DEMO -jar langchat-server.jar

2.3 制造故障

在demo应用上,手动停止mysql8(mysql8为容器启动):

[root@host254 target]# docker stop mysql8
mysql8

这里我们手动关闭mysql 之后服务发出异常情况

2.4 故障定位效果验证

登录databuff平台,查看智能告警内容,并查看请求异常链路

点击告警详情中的根因分析,查看智能定位原因。

这里可以看出,我们的数据库MySQL实例异常,然后导致的接口调用异常。

2.5 其他

在完成故障注入与定位演示后,DataBuff 平台还提供了一系列辅助能力,帮助用户进一步理解应用运行状态和系统资源消耗。

2.5.1 查看接收数据

查看应用请求链路和服务JVM指标,调用情况和服务拓扑。

该大模型主要有LLM_DEMO 问答系统,MySQL,还有第三方远程服务

查看调用远程大模型API链路信息,可以查看大模型应用与远程大模型调用的状态,耗时,以及该服务的一些系统资源指标。

2.5.2 查看智能告警内容

查看智能告警内容,并可调用链路观测,查看请求异常链路

2.5.3 查看AI智能分析

如果开启大模型AI配置,根因分析结果后,还会给出推荐处置内容,不但知道哪里有问题,还知道如何进行操作修复。

本次演示,我们通过DataBuff平台的DataHub,通过深度整合SkyWalking链路数据,为企业提供全栈式智能可观测解决方案。对于很多已经部署了skywalking的客户,他们可以直接把数据路由到databuff平台,即将享受分钟级的应用性故障定位能力。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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