智能化压测-应用稳定性基石

1. 智能化压测-应用稳定性基石杨晓芬（倚梦）阿里云智能技术专家

2. 01 稳定性挑战 Contents 目录 02 智能化压测 03 未来展望

3. TimeOut 业务受损

4. 教训 2009年，交易和商品系统挂了，很多商家的外部图片空间压挂了服务器容量，网络带宽容量，系统保护都是没有的 200 9 2010年，零点峰值出现了大量的购买失败，但是服务器没有大面积宕机 201 0 2011年，临时通知所有有问题的商家下架商品沟通会，商家对双十一的最大期望：系统稳定 2012年，系统超卖问题，0点系统显示交易成功率不到50%，各种系统报错 201 1 201 2 系统不稳定

5. 传统备容入口流量预估量级购物车应用详情数据库消息中间件下单缓存单机预估大促态单系统业务峰值扩容&缩容单机压测峰值设置限流

6. 单集群ready并不代表全局ready

7. 智能化压测 New Future on Cloud 02

8. 平台化覆盖阿里各种业务生态的全/单链路大促保障的核武器 10000+ 400+

9. PTS 特点确定性一样的业务模型 CRM 一样的业务量级一样的业务场景一样的用户规模一样的流量来源一样的线上环境

10. PTS 解决方案 OPENAPI 一样的环境压测流量一样的业务模型压测数据压测场景数据调度任务调度压测执行安全防护层控制中心过程监控引擎调度性能分析压测报告数据与任务分发流量入口层流量入口层后端应用层后端应用层中间件层中间件层存储层存储层 PTS 一线城市压测引擎一样的流量来源业务二线城市压测引擎三四线城市压测引擎全球各地压测引擎全国各地CND节点真实贴近用户行为正式流量云监控/ARMS 自有监控

11. PTS 解决方案 1 Web服务器正常流量压测流量应用 Logs filter 中间件存储过滤器缓存过滤器正常表 2 压测可识别压测流量识别之后的传递影子表 3 应用系统识别和兼容压测流量 4 缓存和存储将压测数据存储到影子区域（表）正常区域影子区域

12. 智能化压测压测前压测中压测后业务模型构造智能压测根因定位灵活架构识别一键式定位低成本压力模型探测专家建议

13. 智能化压测 360监控录制器模型构造场景编辑数据工厂智能探测 Timing瀑布流在线调试容量水位应用层监控根因分析系统层监控压测模式智能压测 API Monitor 安全层监控定时压测 AHAS 限流降级问题自动修复流量漏斗监控 Jmeter 容量规划流量定制 CDN 联通运营商移动运营商阿里云VPC 阿里云内网专有云电信运营商业务架构识别安全防护层流量入口层后端应用层中间件层存储层弹性伸缩专家建议

14. 智能化压测架构自动识别架构识别安全层/网络层/应用层/存储层压力模型探测稳定值极限值破坏值问题根因定位性能瓶颈根因探测问题自动修复

15. 应用场景金融/保险太太太芒果TV 中国太平广发银行中国平安其他汇付天下中国人寿太平茅台保险联通汽车之家 CCTV 懂球帝太平趣头条保险逻辑思维太平优酷保险蜻蜓FM

16. 未来可期数据模型智能构造用户使用路径线上日志 UI-object技术压测过程全链路数据智能压测压测结果全链路监控智能分析自动调速容量建议自动停止问题修复自动探测峰值专家建议一键启动，自动修复无人值守压测（PTS）

17. THANK YOU!

18. 高可用架构专场 Session on High Availability Architecture

19. 高可用架构专场 Session on High Availability Architecture

20. 高可用架构专场 Session on High Availability Architecture