“服务化”是实现“快”的一个非常重要的手段 。 把大量通用功能下沉为服务 ， 并对服务不断进行拆分 ， 再根据不同的业务形态 ， 快速组装出前端应用 ， 通过服务组装和聚合的方式实现更快的开发速度 ， 前端也能变得更轻 。 把服务拆得越细 ， 服务的粒度越小 ， 可组装性就越好 。 只有这样 ， 我们才能在业务有需求的时候 ， 利用大量的“小服务”快速构建出一个前端业务应用 ， 支持业务的快速试错 。
随着近几年容器技术的快速发展 ， 服务封装及部署的成本越来越低 。 一方面 ， 服务被拆的越来越小 ， 成了“微服务” ， 另外一方面 ， 随着业务的发展 ， 平台规模越来越大 。 “大平台、微服务”已经成了我们这个时代的一个典型技术特征 。 量变导致质变 ， 我们的开发模式、测试模式、运维模式都会受到冲击 。
这就很有意思了 ， 业务的发展决定了我们一定会走上微服务之路 ， 根据康威定律 ， 我们的组织架构、管理策略、研发模式都要做出相应的调整 ， 才能保证微服务架构的平稳落地 。
这一阶段的服务治理不再局限于线上的治理 ， 也要同步延伸到线下领域 ， 实现线上线下一体化及立体化的治理 。 面对越来越复杂的环境 ， 我们不仅要实现治理自动化 ， 更要实现治理智能化 ， 大量的算法被利用于服务质量及服务关系的洞察及服务管控上 ， 只有这样 ， 才能应对层出不穷的新的问题 。
【微服务治理整体架构：三位一体的体系】这里直接给出微服务治理的整体架构图 ， 微服务的治理既要进行线上的治理 ， 也要进行线下的治理 ， 通过线上线下两大维度进行治理指标的采集 ， 并把它汇总到数据仓库中 ， 进行统一的度量和分析 。
这些度量指标中 ， 有相当一部分线上的性能及异常指标会被转化为运维事件 ， 一旦触发我们预先设置的阈值 ， 就会被进一步转化成“管控指令” ， 并通过调度中心下发 ， 进行服务的弹性伸缩、扩容缩容操作 ， 或者进行服务的限流、降级、容错、路由调整等管控操作 。
另外一部分度量指标 ， 包括架构、开发、测试、运维、过程协作效率等指标会通过治理委员会（泛指 ， 治理成员的集合）进行人为的深入分析 ， 并制定出治理决策 ， 这些治理决策会通过相关的管理措施进行落地 。
这样 ， 我们就通过服务的度量、管控、管理这三大举措 ， 构建起一个三位一体、围绕服务治理的闭环体系 。
从前面的介绍可以看到 ， 微服务治理体系中 ， 针对微服务的度量是进行微服务管理和管控的前提和基础 ， “只有看得到 ， 才能管得到” ， 接下来 ， 我们就来重点介绍如何构建微服务的度量及分析体系 。
管理学大师彼得.德鲁克说过“如果你不能度量它 ， 你就无法改进它” ， 强调的就是度量的重要性 。
【微服务全生命周期度量指标采集】
度量的第一步 ， 就是度量指标的采集 。
前面介绍了 ， 微服务的治理囊括了线上及线下体系 ， 同样的 ， 服务治理度量指标的采集也要线上线下同步进行 。
在线上 ， 可以通过服务注册中心获取到服务的注册信息及服务的管控指令信息 ， 通过各个微服务主机节点上的主机日志、应用及服务日志、APM监控的调用链日志 ， 可以获取到相关的性能及异常指标信息 。
线下的指标就更多了 ， 通过需求管理系统 ， 可以采集到UserStory及各类需求的基本信息；通过项目管理系统可以采集到开发人员、开发团队、开发任务的基础信息；通过测试相关的管理系统可以采集到测试用例及测试bug的相关定义信息及过程指标信息；通过源码仓库及软件版本仓库可以采集到最终研发产出物的基本信息 。
软件研发是一个强调协同的群体行为 ， 产品、开发、测试、运维需要紧密合作 。 为了达到更高效的配合 ， 我们经常会采用一些协作模式 ， 比如针对开发和测试之间的配合 ， 会采用持续集成（CI）；针对产品、开发、测试的协作 ， 会采用敏捷协作模式；另外 ， 我们可能还会使用一些DevOps的Pipeline 。 不管我们采用何种协作模式 ， 都可以从其相关的过程管理系统中抽取出相关的过程指标事件 ， 比如一个任务什么时候完成设计、什么时候开始进入开发、什么时候完成开发…等等 ， 这也是一大类很重要的治理度量指标 。
有了以上这些线上线下指标 ， 就可以将它们统一汇总到数据仓库 ， 进行进一步的深度度量和分析 。
我们介绍的指标已经很多了 ， 也很全了 ， 但是不是有了这些就足够了呢？总感觉还少了些什么…
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