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## 总览

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# 概览

   SkyWalking一个开源可观测性平台，用于收集、分析、聚合和可视化来自服务和云原生基础设施的数据。SkyWalking提供了一种简单的方法，可以让你清晰的查看分布式系统、甚至是跨云环境中。它更像是现代化APM(Application Performance Manager),专为云原生、基于容器和分布式系统而设计的。



## 为什么要使用SkyWalking？

   SkyWalking提供了在许多不同场景下观察和监控分布式系统的解决方案。首先，与传统方式不同，SkyWalking为服务实例提供自动语言探针，例如在Java，C#和NodeJS中。与此同时，他正准备为Go,C++提供手动语言探针SDK。此外，更多语言需要，运行时代码风险可控，云原生基础设施变得更加强大，SkyWalking使用Service Mesh基础网探针收集数据，来理解整个分布式系统。通常它为**服务**、**服务实例**、**端点**提供可观察性能力。

    

   `服务`、`服务实例`和`端点`的概念在今天到处使用，所以我们首先要清楚它们在SkyWalking中的含义。

             

- **服务**  表示提供相同行为请求的一个`服务集合`或`服务组`工作负载。当你用语言探针或SDK时，你可以定义服务名称。或是SkyWalking使用你定义的名字在Istio这类平台中。

- **服务实例**  表示`服务组`中的每个工作负载都称作`服务实例`。就像`pods`在Kubernetes中一样，它不需要是OS中的单个进程。然而，如果您正在使用语言探针，一个服务实例则实际上是OS中的单个进程。

- **端点**  表示某个服务传入请求的路径，例如HTTP URI路径或gRPC服务类+方法签名。

 

通过使用SkyWalking，您可以观察`服务`和`端点`之间的拓扑关系和每个`服务实例`的metrics，并为`服务实例`和`端点`设置警报规则。

   

除此之外，您还可以通过使用Zipkin、Jaeger、OpenCensus以及SkyWalking的语言探针或者SDK进行分布式全链路跟踪。

   

## 架构



   SkyWalking在逻辑上分为四个部分：探针，平台后端，存储和UI。

   

   <img src="https://skywalkingtest.github.io/page-resources/6_overview.png"/>



- **探针**  基于不同的来源是不同的。它们收集数据并根据SkyWalking需求重新格式化。

- **平台后端**  是一个后端服务，支持集群部署。它用于聚合，分析和驱动从探针到UI的流程。它还提供可插拔能力为不同的数据源（如Zipkin）、存储器实现和集群管理。您甚至可以使用[观察分析语言](oal-cn.md)自定义聚合和分析。

- **存储**  是开放的。您可以选择现有的实现，例如ElasticSearch、H2或Sharding-Sphere管理的MySQL集群，也可以实现自己的。当然，非常感谢您为新的存储实现做出贡献。

- **UI**  酷炫且非常强大，你也可以自己定制UI匹配后端。

   

## 接下来目标是什么？

   

   * 了解SkyWalking的[项目目标](project-goals-cn.md)
 
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