http://click.aliyun.com/m/1000005975/应用架构开始从单体系统逐步转变为微服务，其中的业务逻辑随之而来就会变成微服务之间的调用与请求。
资源角度来看，传统服务器这个物理单位也逐渐淡化，变成了看不见摸不到的虚拟资源模式。
从以上两个变化可以看到这种弹性、标准化的架构背后，原先运维与诊断的需求也变得越来越复杂。为了应对这种变化趋势，诞生一系列面向 DevOps 的诊断与分析系统，包括集中式日志系统（Logging），集中式度量系统（Metrics）和分布式追踪系统（Tracing）。
Logging，Metrics 和 Tracing
Logging，Metrics 和 Tracing 有各自专注的部分。
Logging - 用于记录离散的事件。例如，应用程序的调试信息或错误信息。它是我们诊断问题的依据。
Metrics - 用于记录可聚合的数据。例如，队列的当前深度可被定义为一个度量值，在元素入队或出队时被更新；HTTP 请求个数可被定义为一个计数器，新请求到来时进行累加。
Tracing - 用于记录请求范围内的信息。例如，一次远程方法调用的执行过程和耗时。它是我们排查系统性能问题的利器。
这三者也有相互重叠的部分，如下图所示。
通过上述信息，我们可以对已有系统进行分类。例如，Zipkin 专注于 tracing 领域；Prometheus 开始专注于 metrics，随着时间推移可能会集成更多的 tracing 功能，但不太可能深入 logging 领域； ELK，阿里云日志服务这样的系统开始专注于 logging 领域，但同时也不断地集成其他领域的特性到系统中来，正向上图中的圆心靠近。
关于三者关系的更详细信息可参考 Metrics, tracing, and logging。下面我们重点介绍下 tracing。
Tracing 的诞生
Tracing 是在90年代就已出现的技术。但真正让该领域流行起来的还是源于 Google 的一篇论文"Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure"，而另一篇论文"Uncertainty in Aggregate Estimates from Sampled Distributed Traces"中则包含关于采样的更详细分析。论文发表后一批优秀的 Tracing 软件孕育而生，比较流行的有：
Dapper(Google) : 各 tracer 的基础
StackDriver Trace (Google)
Zipkin(twitter)
Appdash(golang)
鹰眼(taobao)
谛听(盘古，阿里云云产品使用的Trace系统)
云图(蚂蚁Trace系统)
sTrace(神马)
X-ray(aws)
分布式追踪系统发展很快，种类繁多，但核心步骤一般有三个：代码埋点，数据存储、查询展示。
下图是一个分布式调用的例子，客户端发起请求，请求首先到达负载均衡器，接着经过认证服务，计费服务，然后请求资源，最后返回结果。
