微服务容器 docker
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企业从来没有承受更大的压力来提供由Facebook，Google和Amazon这样的高标准提供的数字体验。 根据我们最近发布的2017年应用注意指数，消费者对应用程序的期望比以往任何时候都高。 如果您不满足那些期望？ 由于应用程序性能不佳，单次使用后有50％以上的应用程序删除了应用程序，而有80％（！）的应用程序未达到他们的期望后删除了该应用程序。
由于微服务和容器已被证明可以帮助企业更快地发布更好的软件，因此许多企业正在采用这些架构。 根据Gartner（“微服务创新见解 ”，2017年），微服务的早期采用者（如迪士尼，通用电气和高盛）已将开发交付时间缩短了多达75％。 但是，容器和微服务也带来了新的复杂性，这使得隔离那些可能降低应用程序整体性能的问题变得充满挑战。
更新的微服务iQ
今天，我们很高兴宣布Microservices iQ Integrated Docker Monitoring 。 借助Microservices iQ，您可以在基准业务指标，容器指标和基础主机服务器指标的基础上进行三方面的钻取，所有这些都在业务交易和单个窗格的范围内进行。
现在，与运行世界上最大的应用程序所依赖的基准度量标准一起，您可以单击以查看关键容器元数据以及单个容器或容器群集的关键资源指示器。 然后，您可以无缝切换到基础主机服务器的视图，以查看该主机上运行的所有容器及其资源利用率。
要对在容器内运行的特定微服务进行故障排除，最重要的决定是从哪里开始。 这就是Microservices iQ Integrated Docker Monitoring脱颖而出的地方。
容器是否由于同一主机上的另一个容器正在耗尽CPU，磁盘或内存而无响应？ 还是存在某个特定的代码路径所暴露的应用程序问题，此业务交易之后需要使用交易快照或其他传统工具进行诊断？
有时，问题的根源很容易发现，但往往不容易发现：这是Microservices iQ的另一项重要改进起作用的地方：热图。
热图
热图是复杂多维数据的强大可视表示。 您可能已经看到它们用来显示诸如气候和积雪随时间的变化，财务数据甚至每日流量报告之类的内容。 因为热图可以抽象化大量数据的复杂性以快速可视化复杂的数据模式，所以我们利用该技术来帮助解决管理微服务体系结构所涉及的最艰巨的挑战之一-为性能异常和异常值确定容器。
部署容器集群时，期望每个容器的行为相同。 从经验中我们知道并非总是如此。 尽管运行给定微服务的大多数容器可以在预期的基准范围内运行，但某些容器可能显示出缓慢或比平常更高的错误率，从而导致糟糕的用户体验，导致卸载应用程序。 经营业务关键型应用程序的Ops团队需要一种方法来快速识别发生这些异常值的时间和地点，然后查看这些节点的性能指标以寻找有助于消除噪音的潜在关联。
借助最新的Microservices iQ，我们在新的Tier Metrics Correlator功能中增加了对热图的支持，该功能显示了层中所有节点之间的负载失衡和性能异常，并通过热图突出显示了这些情况与关键资源指标之间的相关性（基础服务器或容器主机的CPU，磁盘，内存，I / O）。 得益于热图提供的独特可视化优势，使用多个仪表板和并排的指标比较需要花费数小时进行调查的问题通常立即显而易见。 可以将其想像成打开早晨的交通报告并找到一条未使用的高速公路，该高速公路将使您在一半时间内到达目的地。
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了解有关Microservices iQ更新， Docker监控以及与Atlassian Jira建立新合作关系的更多信息。
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翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2017/08/gain-deeper-visibility-docker-containers-microservices.html
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