基于ELK+Jmeter 打造大规模应用压测平台

序言

Elasticsearch

• Elasitcsearch 源于搜索查询，出色的性能，Free Schema、易用、扩展性强，已经逐步成为一个通用型的数据产品，适用于多种场景，尤其是NOSQL非事务性应用。

图示：db-engine权威综合排名目前第8

Elastic Stack

• 基于Elasticsearch，构建多种生态技术栈，解决方案，有来自官方的Elastic Stack，有来自社区的各种融合，也有来自云端厂商的产品方案。

图示：Elastic Stack 技术栈组合

微服务架构

• 互联网+移动互联网快速发展，应用形态多种多样，业务诉求复杂多变，前后端分离微服务架构理念应运而生，基于RESTful风格已成事实标准，对于应用响应性能要求越来越高，尤其是对于微服务API高并发高性能。

图示：微服务架构风格

jmeter

• 在微服务架构体系中，新增业务需求或者变更微服务API，在正式上线前，都需要进行压测，掌握关键性指标，便于持续优化或者架构方案调整。

• 业界有很多专注于微服务Api压测的方法、工具、产品等，其中jmeter可以作为一个亮点产品存在，功能特性强大，插件机制丰富，支持灵活多变的压测诉求。

图示：jmeter快速构建http测试

Elastic Stack + Jmeter

• Jmeter 优点很多，毕竟不是云原生时代的产物，在生态完整性方面节奏慢下来了，几乎已经停止；Elastic Stack 生态技术栈融合得非常好，最大的优点在于其开源开放性。
• 想象一种应用场景，基于Jmeter搭建企业级分布式的压测平台，压测结果数据采集到Elasticsearch，基于beats采集应用级日志、指标，基于APM Agent采集应用链路等数据，都存储于elasticsearch，基于Kibana构建可视化报表，这一切对于成熟的社区生态，可以很快在企业内部落地，并达到预期效果。
• 更多探讨，下周一晚上8点，直播课程，一起来交流

课程直播

您将收获：

• 了解大规模微服务全链路监控分析的当前技术应用
• 了解Elasticsearch最新的特性功能以及应用场景
• 了解Elastic Stack技术栈的生态组合
• 了解Jmeter如何与Elastic Stack融合
• 在线与Elastic Stack实战专家一对一交流

  

参考文献

• spring microservices 微服务官方参考 

https://spring.io/microservices

• elk stack 技术栈官方参考

https://www.elastic.co/cn/what-is/elk-stack

• apache jmeter 官方参考 

https://jmeter.apache.org/index.html

关于我们

讲师

李猛 Elastic King 数据领域专家

• Elastic Stack 国内顶尖实战专家
• ELastic Stack 技术社区分享嘉宾
• 国内首批Elastic 官方认证工程师21人之一
• 阿里云MVP（大数据领域）
• DBAPlus MVP（原创内容贡献者）
• GitHub：https://github.com/ynuosoft
• 咕泡科技 《Elastic (ELK) Stack 架构师成长路径》主讲老师。
• 2012年接触Elasticsearch，对Elastic Stack 技术栈开发、架构、运维、源码、算法等方面都有深入实战。
• 负责过多种 Elastic Stack 实战应用项目，大数据分析领域、机器学习预测领域、业务查询加速领域、日志平台分析领域、基础指标监控领域、全文分词检索领域等。
• 服务过多家企业、提供Elastic Stack 咨询培训以及调优实施。
• 多次在 Elastic Stack 技术社区分享，发表过多篇实战干货案例文章。
• 十五年IT技术实战从业经验，涉猎行业众多、电商、物流、传统企业等，擅长大数据、系统架构等领域。