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这类异步调用为问题排查带来了比较大的挑战。”我从哪里来“、”我到哪里去“成为了微服务间消息传递需要额外关注的地方。

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比如某个用户的任务（函数）偶尔会执行超时（数据量导致），但是用户无法感知也无法自动化处理这类超时失败的场景。

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为保证用户函数因偶发的失败导致执行成功率下降，函数计算默认会为用户异步执行的函数错误进行 3 次重试。但在一些情况下，用户可能不希望进行重试，或希望进行更多的重试。

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用户也可以使用该工能将函数变为生产者，如划分数据集并串行的调用一系列函数按序执行。

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为了提供更加灵活的异步执行自定义策略，函数计算同时开放了异步配置的消息最大存活时间（MaxAsyncEventAgeInSeconds）以及最大重试次数（MaxAsyncRetryAttemps），用户可以通过自定义以上参数对异步调用进行配置及设置。

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笔者是飞天最早的研发人员之一，曾经参与从0到5000台飞天集群和操作系统的构建。

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神农通过采集大量的系统数据，帮助我们更好地理解系统、软件协作复杂性背后的关系。

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2015年我们研发了SLS，经过几年的锤炼和演进，正在向统一的可观察性中台发展。

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面对不同的存储对象的接口不统一，例如Log一般使用ES的API来包装，而Metric一般会用Prometheus协议或通过NoSQL接口直接调用等等。

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也可以通过预定义好一些维度，例如希望通过host+method组合来构建最小监控粒度，每隔1秒钟获得QPS，Latency等数据，那我们可以定义如下的MetricStore，当数据写入后，能够自动根据规则生成如下结果：