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操作。 将解压后的xcframework静态库添加到您的项目工程中。请注意，待导入的xcframework静态库必须和工作空间在相同的磁盘空间里。如果不在，您可以选择注意勾选“Copy items if needed”和“Create groups”，将待导入的xcframework库工程文件复制到工作空间。
在使用APM服务过程中用户开启APM数据采集开关后，APM仅采集应用的业务调用链数据、资源信息、资源属性、内存检测信息、调用请求的KPI数据，不涉及个人隐私数据。所采集的数据仅用于APM性能分析和故障诊断，不会用于其他商业目的。 数据类型 采集数据 传输方式 存储方式 数据用途 时限 调用链数据 调用链Span数据
隐私数据。所采集的数据仅用于APM性能分析和故障诊断，不会用于其他商业目的。下表为数据采集范围和用途。 数据类型 采集数据 传输方式 存储方式 数据用途 时限 调用链数据 调用链Span数据 通过https加密结合AKSK鉴权的方式传输 APM服务端按照Project隔离存储 调用链前台查询展示
10000笔/分钟/租户 20000笔/10秒/租户 表2 数据采集 数据类型 采集数据 传输方式 存储方式 数据用途 时限 性能指标数据 JVM相关数据、异常、数据库、SQL语句以及中间件调用相关的数据。 通过WSS方式传输 APM服务端按照租户隔离存储 指标查看页面展示 免费版7天，企业版30天，到期彻底删除。
kage四种方式。 表1 类型说明 选择项 参数 说明 类型 CPU Time 每个方法在CPU上的运行时间。 Allocated Memory 已分配的堆内存（包括已被回收和未被回收的部分），使用场景包括频繁GC等。 Latency trace相关线程的方法执行的总耗时。包括方
接入OpenTelemetry类型 根据应用类型选择接入对应的接入方式，按照步骤接入。请注意，同一个应用下的组件名称不能重复。 JAVA应用接入 图8 JAVA应用接入 PHP应用接入 方式一 非侵入式接入 图9 PHP应用接入方式一 方式二 侵入式接入：参考官网。 GO应用接入 使用GRPC协议上报数据
根据界面提示，创建静态阈值模板。 输入模板名称，选择资源类型，设置指标名称、统计方式、阈值条件等参数，选择告警级别，选择是否发送通知。 资源类型：当前支持JVM和SQL两种类型。 统计方式：指标数据按照所设置的统计方式进行聚合。 阈值条件：阈值告警的触发条件，由判断条件（>=、<=、>、<）和阈值组成。例
），调用的越深，火焰层数越高，最底部（火焰尖）是正在执行的函数，上方是他的父函数。 火焰图X轴（横轴）表示CPU占用时长、trace相关线程的方法执行的总耗时、已分配的堆内存大小或者已分配但未被回收的堆内存大小。以CPU占用时长为例，占用的CPU时间越长，在火焰图X轴上的距离越长。
本节以查询服务列表为例，详细描述接口调用的流程。该示例中的实例是在已部署的SpringCloudDemo服务上，实现调用查询服务列表接口的过程。Spring Cloud是一个基于Spring Boot实现的微服务架构开发工具。它为微服务架构中涉及的配置管理、服务治理、断路器、智能路由
以建议在app.js中执行埋码代码，也可以在项目的任何位置执行。引入SDK方式分为：文件引入方式和npm方式引入。 采用npm方式集成SDK。 运行安装SDK的命令，安装SDK软件包。 从页面复制用于埋码的代码放置到app.js文件中。 自定义上报统计 （可选步骤）。 方法名称 参数说明
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如果您暂时没有自己的应用，可以使用我们提供的示例应用进行操作，以了解APM服务。本章从全流程角度介绍如何将示例应用接入APM。 操作流程 步骤一：准备环境 开通APM。若您首次登录APM，在界面弹框中单击“免费开通”，可以免费开通APM。 购买ECS，ECS的操作系统需为APM支持的操作系统。
DubboProvider监控 介绍APM采集的dubbo服务端监控指标的类别、名称、含义等信息。 表1 DubboProvider采集参数 参数名 数据类型 应用类型 默认值 Agent支持的起始版本 Agent支持的终止版本 描述 invocationDetail radio
Kubernetes如何接入APM 通过修改deployment.yaml接入APM 通过安装Helm方式接入APM 父主题： 接入APM
errorCode 业务code的正确值 配置业务状态码的正确值。所有非正确的值都会将调用链设置为错误。 - 慢请求阈值定义 全局请求响应时间阈值，默认值为800，超过800ms以上的请求定义为慢请求，调用链的采样会提高慢请求的采样率。 - url配置 单独定义url的响应时间阈值，该url
用性能和故障的云服务，提供专业的分布式应用性能分析能力，可以帮助运维人员快速解决应用在分布式架构下的问题定位和性能瓶颈等难题，为用户体验保驾护航。 APM作为云应用诊断服务，拥有强大的分析工具，通过拓扑图、调用链、事务分析可视化地展现应用状态、调用过程、用户对应用的各种操作，快速定位问题和改善性能瓶颈。
上报量计算方式 Opentelemetry/Skywalking 数据量 = 指标数据量 + 调用链数据量 Profiler数据量 = 剖析数据量 计费周期 开源探针和SDK以及Profiler数据上报后，会经过聚合、分析等计算处理，最终存储到APM平台，因此APM统计的数据量并非原始数据量。
拓扑 拓扑图展示服务之间一段时间的调用关系，可以是从调用方统计的，也可以是从被调用方统计的，并且可以查看这个调用关系的趋势图。通过拓扑图，一方面可以自动梳理服务之间的调用关系，同时也可以从全局视角查看服务之间调用是否正常，快速定位问题所在。可以清晰地展示应用间关系、调用数据（服务、实例指标）、健康状况等详细内容。
按钮。 复制“业务埋码探针”中的代码到入口的HTML中，当执行到埋码的代码时会自动引入SDK并自动埋点。请注意，埋码的代码中appId不能为空。 表2 配置参数说明 参数名称 是否必填 默认值 描述 appId 是 - 前端站点ID，每个站点有自己的appId。 apiRepo 否
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