良品鋪子股份有限公司成功案例展示
項目背景 & 業務挑戰
近年來，線上業務量的驟增、渠道復雜度的提升、網絡安全的考驗，湖北良品鋪子食品有限公司信息技術中心不斷引進新的軟件架構和技術，而隨著信息系統的建設、技術架構的迭代、業務渠道的發展，隨之產生的運行維護問題亟待解決：
● WEB應用服務器的問題發現、統計和溯源依據只能通過對系統日志進行排查。效率低，準確率較差；
● 缺乏線上的代碼級堆棧調試工具和手段；
● 隨著Dubbo框架的深入使用，集群量、分布式服務的效率實時保障手段少，沒有對服務質量的監控和預警手段；
● 目前主要是故障事后處理，應用、網絡、數據庫、服務器是離散的，故障排查難度較高。
解決方案
產品選型：由于目前良品鋪子的線上各個業務系統，都采用較新的 Dubbo 架構、基于容器技術實現，因此傳統手段滿足現階段運維訴求的可能性較低，通過市場調研與產品對比測試，最終決定采用 OneAPM Ai 產品針對O2O外賣平臺、良品 APP、微信商城、會員中臺、OMS 服務的應用層性能監測，滿足業務問題發現、代碼問題定位、問題告警、微服務問題清晰劃分的目的。
產品功能驗證：
● Dubbo 分布式服務架構的自動梳理
● 應用性能狀態的實時統計
● 外部接口、內部接口的實時性能統計
● 分布式業務的時間段性能統計
● 分布式業務的單次執行性能追蹤
● 代碼級性能問題的精準追溯
● 代碼性能問題的優化前后對比
● 系統運行時錯誤的快速定位
● 業務代碼的完整堆棧監控
● 不同維度的數據報表統計
● 平臺易用性
● 平臺穩定性和兼容性
客戶收益
經過線上應用環境的深度使用，OneAPM Ai平臺區別于以往的服務器層、網絡層監控，深入自研系統的業務代碼，深度剖析應用代碼和其他應用組件，并且技術成熟、穩定、實用，在日常的功能加速迭代、系統運行維護、測試上線部署等場景中都有使用價值。
Ai 平臺的自動采集、自動發現、完整代碼效率展現等功能，在日常應用運維和故障處理時能提供有力的數據支撐。
此次試用的 Ai 平臺取代了我們以往的人工日志排查、數據表統計、經驗判斷等手段，在實時性、準確度、應用質量把控上都有較大的幫助。
