阿里巴巴旗下-淘票票 王伟 撰稿
业务的基本需求是需要实时大盘和报警功能，对要实时统计订票接口的各种状态进行统计和报警，包括：
订票成功率，从业务层面看是否系统运行正常。
订票接口状态，如响应时间，同比环比调用，等，从系统层面看是否系统运行正常。
以下篇幅从日志设计到配置，到最终大盘展示。
arms基本原理是采集日志通过实时流式计算出聚合数据监控业务，可以通过ecs，loghub，sdk等多种方式获得日志源，这里我们选择loghub，因为我们所有使用阿里云的ecs已经采集日志到日志服务上，只需要简单通过配置即可让arms从loghub上获取日志。
采集到loghub上的原始日志示例为:
按照我们定义的分隔符解析日志格式为json，格式示例如下：
其中:
• method是业务方法名，通过appname，apiname和method来唯一确定某个应用系统上某个接口的业务方法；
• success用来表示该业务方法执行成功与否；
• resultcode来用表示方法返回的错误码；
• runtime表示该方法执行的时间，单位为毫秒，可以用来统计哪些方法执行较慢，做后期优化；
• request为方法请求参数。
对以上已经存在的字段按照json切分器切分，为了计算成功率，还需要把成功数转换成数字类型，方便在数据集做累加来计算。
配置接口成功率，通过sum累加得到成功的数量successcount，通过count得到总数量totalcount，使用successcount/totalcount得到成功率，当然也可以额外计算平均接口耗时等参数，在通过下砖维度获取按维度的成功率。
由数据集可以直接配置报警，当成功率低于一定阈值的时候直接发出报警，实时监控线上业务，最大成都降低业务影响范围。
通过配置好的数据集就可以配置业务接口成功率大盘了，用来监控各个业务的实时稳定性。
我们通过arms对目前线上大部分业务性能指标如成功率，接口错误码分布，接口平均响应时间等性能参数做了实时监控，尤其在前段时间两次重大活动中及时发现线上性能问题，针对特定问题及时响应解决起了巨大的作用，提升了业务稳定性和业务响应速度。
除稳定性方面，我们也通过arms配置实时业务数据监控，通过按维度统计订单，用户访问等业务数据，根据不同时间段的业务数据快速调整业务运营和决策，对业务增长起了很好的推动作用。
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