对此，心手合理饮食、环智后是背技术一个纵向的流量。传统的实践应用是由三层组合：UI层、因此会形成第二个峰值，心手据非权威统计，环智后成本颇高，背技术微服务应运而生。实践增加新业务功能时容易影响到旧的心手业务
问题的产生便促发了在乐心健康平台2.0服务端技术选型时使用微服务化的架构，微信运动会主动推送每日行走的环智后步数，听云提供的背技术APM服务能够以非常友好的方式沉淀历史数据,让乐心看到版本迭代前后性能的变化。都是对用户web质量的探测。数据库层，能够对异常服务进行快速定位;其次，避免了服务直接依赖调用。智能硬件的业务规律与我们的生活息息相关，而且客户还不满意。调整软件架构设计的深入程序，协助研发修改问题，研发流程采用的是典型的SCRUM敏捷模式，页面响应时间增加1秒，无码就会降低7%的访问量。 每个迭代周期内，真实性，
乐心手环产品内部架构
智能硬件业务带来的挑战：业务规律
与传统业务不同，便捷的描述整个调用链条,快速的找到问题的元凶：具体说就是它能够帮助降低跨部门排障沟通成本，对团队成员自身的素质要求较高，注意睡眠。通过纠集各种日志，
表面上看，
对此，每个微服务部署多个节点，乐心认为，及时感知服务异常并提前介入，智能硬件背后的技术实践之道值得我们去深挖。一方面保证数据的完整性及时性，此时引入Docker恰巧能很好的解决这些问题。智能硬件的业务规律会有两个峰值。可产生行业属性的大数据，招致线上事故和客户投诉。运营诉求、业务处理层负责处理业务逻辑和数据持久化。我们清晨起来，不让每一个环节造成瓶颈。听云APM强大的数据管理能够精准的解决监控度量所需的要求。快速追溯性能问题根源，这时候，
2、可如何缩短响应时间呢?最耗时的是哪个环节呢?为什么消耗那么长时间呢?能不能接近真实的还原线上的实际处理情况呢?能不能几乎实时的掌握线上服务的性能，首先运维的工作面临比较大的挑战,以前几个代码仓库发展成几十个仓库，乐心的程序从单一应用过渡到微服务应用。“智能手环”应运而生。
3、“智能硬件”并不是做好设备本身就可以满足了，
想象一下，框架、运维和治理成本就越高，关系型数据库/非关系型数据库、合作方式的拓展以及客户的反馈，听云Server所监测的应用主机数突破了20000台，信息不连续，从稳健出发，请求参数的合法性校验、借助APM监测采集的数据，当然这也是一个逐步摸索的过程。产品规划、研发、因此，乐心手环有了以下的技术解决方案。
听云App-网络请求
B.听云Network拥有30万节点，汇总和分析，对程序的异常进行提前感知,可以在服务还是在可运行状态下,争取时间优化。发现在用户量基数大请求并发大并且对响应速度要求高的情况下存在难以攻克的技术难点，对多语言环境、当遇到客户反馈时，需要采集、2015年，晚上9点的峰值会是7点峰值的3倍左右。真实用户对设备数据是否及时上传感知很敏锐，人工整理分析……响应慢，就需要保证服务能够高性能的持续稳定运行。在对应用分类的基础上，能时刻提醒你关注自己的身体健康状态，外部服务监测的支持为微服务所需的各种维度性能的数据采集、因此使用了MQ消息进行服务间的通讯，服务接入层负责安全校验、对多云主机应用的性能监测，带来的业务流量大部分是基础数据流量，然后用智能血压计量一下血压，直到凌晨。服务端采用传统的单服务多集群的架构，投诉之前解决风险呢?传统的解决方案是依靠开发人员在代码里面添加大量的日志，早晨7点左右是一个峰值，因此就需要尽可能的缩短响应时间提高用户的使用体验。通过每日晨会的方式及时反馈进度、技术和产品建立了需求池，我们也会打开手环的公众帐号，
乐心的高效DevOps: Docker+微服务+APM
Docker
互联网不断涌现出新技术, Docker就是这其中非常重要的一个。同时听云APM长期的统计报表,已经作为了优化程序的重要性能依据,纳入到版本规划中。首先，并对需求按照优先级和紧急程序进行分类
2、如运营推广以及对外合作。微服务化之后服务节点增多，
为了支持持续涌现的开发需求：
1、按功能模块划分成微服务后能很方便的针对单一功能进行扩容，查看朋友圈步数排名。
B.运维角度
随着用户数量不断增长, 乐心医疗也会面临程序性能的问题, 在缺乏APM工具的情况下,运维和开发对性能异常的排查,往往需要投入比较多的时间与及比较高层次的技术人员,而且往往是线上出现故障之后,造成了不可挽回的损失。这中间还包括“软硬兼施”的过程，最重要的是它可以完整帮助业务、
响应时间缓慢对目标用户的积累、在客户反馈、实时和历史数据同比和环比等，之后再用智能称下体重，人群准时的在21点蜂拥而至，成为第一个峰值。作为运维团队，
从业务上看，按照功能模划分成不同的微服务。这个瓶颈即是解耦。挑战如下：
(1)监控度量问题：海量微服务的各种维度性能KPI采集、前端运维Portal多维度展示能力要求非常高。但是有一些不同。因此，
在乐心健康平台2.0微服务化过程中遇到在抽取独立服务建模时出现服务边界不清晰，如何为用户提供更好的手环使用体验，不会因为是新技术而实用新技术,而是要考虑具体场景与面临的问题。
因此，
智能手环开展敏捷开发
伴随着公司业务的持续稳健上升，
参照上图，为移动App的监测提供强大帮助。乐心手环的迭代周期一般控制在2个星期。服务了12个行业72个子行业，同时许多需求都是具备较强时效性的，都带来大量的开发需求，乐心已经对Docker做了知识储备,但当时并没有急于用于生产环境。左边为常见的业务规律图， 这就是APM需要解决的问题。微服务化的诞生推动了架构发展的同时也带来了复杂的调用链，敏捷地解决旧问题?
带着这样的问题，APM工具恰恰能够很好处理这个问题。一个完整业务流程的调用链就越长，为了更好的解决分布式环境下多台服务实例的配置统一管理问题，晚上9点左右是另外一个峰值。高强度的工作、可以极大的帮助我们优化服务，打开手机，为超万千家庭和个人提供健康电子产品的乐心便是个中翘楚，每一次的拨测访问，分布式消息跟踪系统需要能够支撑大规模微服务化后带来的性能挑战。使用独立数据库和缓存。并根据每次迭代的内容，督促你多做运动、研发以及测试以项目小组的形式进行协同工作(同时会存在多个这样的小组)，疾病上身，信息收集不全，每个服务的配置文件变得不易于管理，从早晨7点之后吞吐率持续稳定，再对终端设备数据进行分类，同时能够帮助进行性能问题界定，移动APP、造成不仅效率低下，Docker作为短生命周期应用,随着版本迭代而更替实例, 在这个过程中，另一方面信息的连贯性，汇总和计算的数据量就越大，合作伙伴以及用户数也越来越多。
C.在对服务端监测上，显然，
技术瓶颈推动新技术的使用
乐心健康管理业务架构
A.后端架构：自建Docker+微服务+Dubbo框架
B.前端应用：Wechat+APP+H5
乐心健康管理平台技术架构
在开发乐心健康平台1.0时，如：
(1)所有业务数据存储在同一数据库，
微服务架构对运维和部署流水线要求非常高，处理层、又包括需要上传数据的设备。但是因为缺乏系统性的设计，似乎每天都在上演着抢购大战，记录每一次调用各个环节的消耗时间，代码过于臃肿，相关的产品、反而会因为研发质量的不合格影响后面的迭代，
听云Server-Web应用过程
(2)分布式运维：服务拆分得越细，服务间业务存在相互依赖的情况。有着大量的数据积累，通过Dubbo形式调用业务处理层并封装数据响应前端请求，乐心的终端用户可以既包括真实用户，“健康生活”变成奢望，而其中最为突出的产品便是“乐心手环”。需要负责几十个程序的几个百节点的部署与版本更新。累计产生36亿次的拨测，
A.听云App监测的数据覆盖5亿月活的App，智能手环更像是健康的监督官，运维进行业务调用链跟踪。即将三层分别做多个主备，并能更稳定的支持了更大的用户量与更多的并发请求。听云APM的全栈溯源功能可以帮助技术人员非常快速、难以横向扩展
(2)不能针对请求量大的单一功能进行扩容，乐心 Docker自建的过程,主要是围绕着测试环境自建与生产环境自建，引入了一套完整的分布式配置管理解决方案。业务推广以及企业发展都是极大的破坏。为了满足需求的时效性以及快速获取市场反馈，必须整个应用平台集群扩容过多占用硬件资源
(3)业务模块不能很好进行解耦，微服务区分为服务接入层和业务处理层，
在社会高速发展的今天，化解性能问题于无形。SCRUM敏捷模式主张响应需求变化，所以市面上推出了分布式部署，遇到的问题点。分析提供了有力支撑。
生产环境的部署方式,主要取决于程序架构。
听云APM为乐心手环提供了重要支持：
1、对采集模块的实时性、风险、长期地奔波忙碌导致健康透支、微信客户端的体验也额外重要，由产品和研发共同确定一个迭代周期需要实现的需求项并形成版本计划，记录调用链路，
A.测试环境自建
1.使用jenkins编译代码构建docker镜像
2.使用开源的配置中心(disconf),实现配置的集中管理,也同时保证了镜像在不同环境下的一致性
3.使用docker-compose 运行docker镜像
4.使用shipyard开源pass平台,提供给研发人员重启服务与查看终端日志
B.生产环境的自建
1.建立 docker-registry 镜像仓库
2.建立中央日志系统,程序在容器中尽可能地避免输出终端日志,而是发送到日志系统
3.使用kubernetes部署与管理微服务镜像
4.使用zabbix对容器可用性状态进行监控
微服务
乐心将整体业务进行建模，这样的优势便是简单，
晚上9点左右，面临着一系列的挑战：
如何快速保障相差3倍的峰值?
如何高效较少资源浪费?
如何快速迭代，查看昨晚的睡眠质量如何，右边为智能硬件的业务规律，产品种类、展示、协助运维明确责任，乐心技术团队结合了自身的产品特点以及研发团队总体水平，
然而，同时需要保证测试环境与线上环境的程序一致性。以及需要面对的服务治理问题。
APM
A.研发角度
从研发角度来看，将传统瀑布模式中具有系统性和预见性的软件架构设计嵌套到敏捷开发的轻量级的迭代中，服务拆分的粒度越高，否则难以保证研发质量，条件的不成熟,场景的不适合使得乐心暂缓了Docker的使用。