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标签: Walkingfunny 共 14 个结果.
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普通 Java 环境下的设置 Java 探针在 JDK 8-17 下可用。 获取 Java 探针的发行版 dist 包，v9.1.0版本，在 Apache 官方发布里。下载后在包内找到 agent 文件夹。 在 config/agent.config 里设置 agent.service_name，可以是任意英文字符串。 在 config/agent.confi
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Walkingfunny 支持源码部署与容器化部署。下面是具体的部署流程。 源码部署 环境要求 操作系统: AMD 或 x86_64 的CPU架构，操作系统版本 Centos 7.9 或 Ubuntu 20.04。 JVM: 系统需要安装 jre 11 环境 防火墙: 系统防火墙建议关闭 部署安装 Walkingfunny 服务组件有：ClickHous
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安装探针 SkyWalking .NET Core Agent： dotnet add package SkyAPM.Agent.AspNetCore 设置环境变量 Windows平台 dotnet new mvc -n sampleapp cd sampleapp // 应用项目文件夹 dotnet add package SkyAPM.Agent.AspNetCore set ASPNETCORE_HOSTINGSTARTUPAS
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Python探针为Python服务提供了原生的链路追踪/指标/日志能力。 安装 Python探针要求被监控的版本为Python 3.7+。 你可通过本节后面的多种方法来安装Python探针。 如果已安装了探针，请按照对应的方式来启动探针：非侵入式 所有可用配置参数请见这里 如果还未安装探针，请从下面选择合适的方法来安装探针。 通过 PyPI 安装 如果想尝试还未发布的最新功能，请阅读这篇指南来从源码构建。 Python探针模块
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引入 HTML 探针包并初始化即可。 步骤如下： 将在线探针包下载，放入本地工程，探针包地址为 https://www.webfunny.cn/resource/walkingfunny.min.js 初始化探针：在项目的 HTML 模板的 head 标签最顶部引入探针。具体如下代码所示。 <head> <script type="text/javascript"> ClientMonitor.regist
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OAP即 Observability Analysis Platform，可观测性分析平台，是Walkingfunny的主服务。因为本系统会采集并处理数量众多的指标、追踪等数据，为了保证所有数据采集处理的稳定性，特对OAP服务进行自监控。 本模块用于展现OAP服务实例的详情，包括业务指标（如指标数、追踪数等）和性能指标（如CPU使用率、JVM性能指标等）。 监测OAP服务实例的具体指标如下：CPU使用率，JVM内存已用量，JVM GC数，JVM
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MySQL 本模块用于展现MySQL服务和实例的性能详情。 监测MySQL服务的具体指标如下：QPS，TPS，select 频率，insert 频率，update 频率，delete 频率，慢查询频率，可用连接数，废弃连接数，内部错误连接数，最大错误连接数，运行线程数，连接线程数，创建线程数，已缓存线程数。 下图是MySQL服务的详情页。 监测MySQL实例的具体指标如下：QPS，TPS，命令 select 频率，命令 insert 频率，命
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Linux 本模块用于展现Linux服务的性能详情。 监测Linux服务的具体指标如下：CPU总使用率，CPU平均使用率，CPU负载(1分钟)，CPU负载(5分钟)，CPU负载(15分钟)，RAM内存总量，RAM内存可用量，RAM内存已用量，Swap内存可用量，Swap内存总量，Swap内存使用率，文件系统挂载点使用率，磁盘写速率，磁盘读速率，网络入速率，网络出速率，TCP当前连接数，TCP TIME_WAIT数，TCP已分配数，Sockets
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常规服务 本模块用于展现常规后端服务及实例的性能详情，包括但不限于Java、Python、.Net等。 监测常规后端服务的具体指标如下：请求频率、成功率、响应时间百分位数、平均响应时间。 下图是常规服务的详情页。 监测Java虚拟机实例的具体指标如下：JVM CPU使用率、JVM最大非堆内存、JVM非堆内存、JVM最大堆内存、JVM堆内存、JVM young垃圾回收时间、JVM old垃圾回收时间、JVM normal垃圾回收时间、JVM y
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本模块用于展现浏览器端真实用户体验相关的性能详情。 从以下几个方面监测浏览器服务： 概览：浏览器应用的综合概览，包括运营数据、会话分析、页面访问量排行、错误分析等多方面的数据； 性能分析：对应用性能的分析，包括性能趋势对比、页面完全加载排行、页面加载瀑布图、XHR & Fetch分析； 资源分析：从多个角度分析资源的相关指标，包括资源分类统计、资源请求方式统计、资源请求状态统计、资源耗时的平均值和趋势图等； 错误分析：包括页面错误率趋
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日志分析列表页的顶部是所有服务在指定时间范围内日志条数的统计趋势数据。 日志分析列表展示了每条日志记录的触发时间、服务、实例、端点、内容、标签，并支持按照以下条件来进行过滤：服务、实例、端点。 下图是日志分析的列表页。 下图是日志分析的详情页。
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Walkingfunny会在每一次请求的源头生成一个链路ID（TraceID）并透传整个调用过程，通过 TraceID 即可将整个调用链路串联起来。 链路追踪列表页的顶部是所选服务在指定时间范围内链路的统计趋势数据，包括服务请求数、服务成功率、服务响应时间等。 链路列表展示了每个链路的触发时间、服务、端点、链路ID、持续时间，并支持按照以下条件来进行过滤：服务、实例、端点、状态、链路ID、最短持续时间（ms）、最长持续时间（ms）。 下图是链路
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产品概述 Walkingfunny 是一款支持千亿级数据存储的综合应用性能监控分析平台。它基于 SkyWalking，完全兼容 SkyWalking 的探针生态，并结合 Clickhouse 强大的列式存储引擎对存储模型进行了深度优化，低成本轻松实现千亿的数据查询。 Walkingfunny 为开发者提供了调用链路还原、服务性能指标统计、服务链路拓扑等工具，可以帮助开发者快速分析和诊断各种架构下的性能瓶颈，提高从一体式到微服务时代下的开发诊断效
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