关于前端:用户与产品竞品对比方案

背景

为了更好的 被动 感知用户级竞品 PK 指标，如：是火币关上速度快还是币安关上速度快呢？是火币 WebSocket 连贯快还是币安的快呢？

目前这些都是疑问句，啄木鸟感知地图里很重要一块就是竞品数据比照，当初咱们依赖第三方检测平台（如：Boce、听云），但数据不能很好的满足咱们需要，并且数据必定是间接在咱们本人手上最 平安，正所谓《数据在手，天下我有》。

指标

• Docker 化部署
• 插件化治理
• 任务调度式收集
• 自定义指标

架构图

运行环境

基于 Docker 运行，运行时为 Node.js，能够实现：

1. 基于 Puppeteer 无头浏览器式收集数据，如：性能指标、WebSocket 指标、接口指标等
2. 基于 Ping 实现：域名可用性、TTL、丢包率的探测

购买多个节点服务器，如：阿里云 ECS 1U1G 北京、杭州、上海等节点装置 Woodpecker Docker Agent，其实能够了解为“肉鸡”的概念，咱们在近程的 Master 里治理这些 Agent 装置的插件、状态，并在工作触发时候发到对应的节点中，由节点实现数据采集、上报的工作。

留神的是，Agent 中只是在 ECS 中运行着一个 Docker 容器，而 Master 治理 / 操作的也是这个容器，不会对宿主做操作，不会越权（如：SSH ECS，咱们认为这些操作是 OPS 解决的领域）。

Master

1. 插件治理

以代码模式（Node.js）分模块治理，在工作里抉择插件，并配置插件所需参数，插件列表如：

1. Ping 插件

   • 配置：域名 /IP、超时、次数

2. 网站页面性能指标插件

   • 配置：链接、视图宽高、UserAgent
3. Huobi Global WebSocket 专测
4. Binance WebSocket 专测
5. 其实能做的很多很多 …

2. Agent 治理

查看所有 Agent 的状态、散布，对其装置 / 卸载插件，并对其进行地区散布、标签等信息管理。

3. 工作治理

以工作队列式向对应 Agent 发送数据，工作配置大略如：

• 工作名称
• 所属 Agent，如：bj01、sg03、hz03
• 工作距离：单次、1s、1m、1h、1h

• 执行插件：

  1. Ping – {url: ‘www.baidu.com’, timeout: 1000, count: 5}
  2. Web Performance – {url: ‘https://www.huobi.me/zh-cn/ex…’}
  3. Web Performance – {url: ‘https://www.baidu.com’}
  4. Global WebSocket
  5. Binance WebSocket

Agent

应用 Docker 后盾运行一个容器，如：

docker run \\
    -d \\
    --name woodpecker-agent \\
    -p 8080:8080 \\
    -e ACCESS\_KEY\= 生成的令牌 \\
    hub.Woodpecker.vip/pk/agent:v1.0.0

该 Agent 提供的 OpenAPI：

• IP:8080/open/v1/status – 以后 Agent 状态
• IP:8080/open/v1/plugin/install – 装置插件，上传插件数据到 Agent
• IP:8080/open/v1/task/exec – 应用数据执行工作

Woodpecker

日志收集服务，由 Agent 采集完后推送到该服务，由该服务入库。

留神

1. 以上均应用内网传输，如：Master -> Agent -> Woodpecker -> DB
2. 频繁采集第三方网站时可能面临被封 IP 的危险