随着容器虚拟化技术的发展,越来越多的企业架构逐渐转变为容器化部署。智能服务中心在向多媒体化、智能化、网络化发展过程中,也迫切的需要进行服务化转型。随着应用规模的扩大、功能模块和复杂性的增加、服务迭代速度的加快,通过人工方式管理集群的弊端不断扩大。如何有效的管理大规模的服务集群、降低系统的运维成本、保证服务的高效管理和灵活调度成为智能服务中心服务化转型中需要重点解决的问题。其次,业务逻辑越来越复杂、服务之间的依赖关系更加难以梳理,如何根据组件运行情况找到系统瓶颈、如何对故障进行快速定位和处理,保障服务质量和稳定性,也需要被重点关注。为了解决智能服务中心在服务化转型过程中存在的诸多问题,本文研究并实现了智能服务中心服务化部署监控平台,主要包括分布式链路追踪和基于Kubernetes和Docker的集群管理方案。分布式链路追踪使用性能消耗低、集成方便、易扩展的Skywalking实现了对应用代码级别的监控,结合系统监控数据,可以对集群状态、资源使用、业务性能进行全方位展示。主要从Agent探针的实现原理、自定义插件的研究与实现、链路数据的表示、采集、上报和处理等方面进行详细介绍。在此基础上,研究并实现了基于Redis的上下文传输方案,解决了异步消息通信的组件在链路追踪过程中出现的熔断现象。为了实现高效的服务部署,满足系统对需求变化的灵活响应,平台使用Docker容器技术对服务进行了容器化构建,结合Kubernetes容器编排框架,首先研究并实现了基于Jenkins的服务自动部署方案,为代码管理、应用构建、镜像生成、服务部署提供自动化、标准化流程;其次,实现了服务发现、服务升级、故障回滚、弹性伸缩等功能,针对不同的服务建立了完善的健康检查机制,保证在服务调度期间的服务质量和稳定性;然后,重点研究了基于自定义指标的弹性伸缩方案,向弹性伸缩组件提供了链路监控业务数据,以满足不同部署场景下的服务性能要求;最后,设计并实现了 Kubernetes的高可用部署架构,保证了平台服务管理功能的稳定。系统的测试结果显示,智能服务中心服务化部署监控平台在功能和性能方面能够满足预期要求,链路追踪通过请求调用链和服务拓扑,能够帮助开发人员梳理服务的依赖关系、分析系统性能,极大的提高了故障处理效率;集群管理方案为智能服务中心运维提供自动化能力,有效的提高了在大规模集群部署方式下服务部署、管理、维护的效率,降低系统的管理和维护成本,能够为系统的稳定运行提供可靠保障。