利用 Flashduty 实现告警时关联查询

本文介绍如何使用 Flashduty 实现告警时的关联查询功能,方便 On-call 人员快速获取相关数据,提高响应效率。
利用 Flashduty 实现告警时关联查询

SQL DELETE 语句背后不为人知的黑科技

了解为什么DELETE语句不会立即释放磁盘空间,以及如何通过维护操作(如VACUUM和OPTIMIZE)来管理数据库的存储和性能。
SQL DELETE 语句背后不为人知的黑科技

利用 OpenTelemetry 集成 JMX 监控

JMX(Java Management Extensions)是 Java 平台提供的一套标准框架,用于对 Java 应用程序、设备、系统资源进行监控和管理。很多 Java 应用(如 Kafka、Hadoop、Tomcat 等)都通过 JMX 暴露运行时指标,方便运维人员进行监控和故障排查。本文介绍如何将 JMX 与 OpenTelemetry 集成,利用 OpenTelemetry 的强大功能来收集和处理 JMX 指标数据。
利用 OpenTelemetry 集成 JMX 监控

Flashcat和其他可观测性产品有何不同?

目前国内外市场上有众多可观测性产品,Flashcat和其他可观测性产品有什么不同?

10 个架构陷阱

达到首批百万用户是最好的压力测试——它会迫使那些微小的设计选择暴露出大问题。我见过一些团队快速推出功能,然后在流量、数据或边缘情况激增时碰壁。本文列出了我发现团队在早期最容易陷入的10个架构陷阱,每个陷阱在规模扩大后为何会变得有害,以及你现在就可以实施的明确、实用的解决方案。我会让内容简洁、坦诚且具有可操作性,并附上简短的代码片段和简洁的UML图,让这些想法更加具体。
10 个架构陷阱

夜莺监控设计思考(五)告警原理和处理流程深度剖析

这将是一个系列,讲解夜莺监控的设计思考,可以理解为原理+最佳实践+产品设计时的折中取舍。本篇聊聊夜莺最核心的逻辑:告警。涉及告警事件的产生、告警事件的后续处理、告警事件的通知。
夜莺监控设计思考(五)告警原理和处理流程深度剖析

夜莺监控设计思考(四)关于机器那些事儿

这将是一个系列,讲解夜莺监控的设计思考,可以理解为原理+最佳实践+产品设计时的折中取舍。本篇聊聊夜莺里跟机器相关的那些事,机器的数据采集、机器的归组打标签、机器的元信息、机器的告警分派等。
夜莺监控设计思考(四)关于机器那些事儿

夜莺监控设计思考(三)时序库、agent 的一些设计考量

这将是一个系列,讲解夜莺监控的设计思考,可以理解为原理+最佳实践+产品设计时的折中取舍。本篇介绍夜莺和时序库、agent 的一些设计考量。
夜莺监控设计思考(三)时序库、agent 的一些设计考量

夜莺开源走进星巴克:一场关于零售连锁可观测性的“实战真经”​

2025 年 9 月 19 日,30 多位来自零售连锁行业的技术专家,走进深圳星巴克中国创新科技中心,共同聚焦“可观测性如何在零售场景落地”的深度对话。
夜莺开源走进星巴克:一场关于零售连锁可观测性的“实战真经”​

可观测性策略:从指标到有意义的可靠性

探索如何通过战略性设计和文化转型实现可观测性,提升系统可靠性并推动业务成功。
可观测性策略:从指标到有意义的可靠性

AI 时代的可观测性:现代监控如何改变软件系统

探索人工智能如何革新可观测性实践,从被动监控转向主动洞察,提升系统可靠性和用户体验。
AI 时代的可观测性:现代监控如何改变软件系统

构建企业级可观测性:日志、追踪和指标完全指南

深入了解如何通过日志、追踪和指标构建强大的可观测性系统,提升调试效率和系统可靠性。
构建企业级可观测性:日志、追踪和指标完全指南

eBPF:云原生下一阶段背后的隐形力量

eBPF(扩展伯克利包过滤器)正悄然成为云原生技术栈中实现服务通信、可见性和保护的核心支柱。本文探讨了eBPF的基本概念、在云原生中的应用场景以及它为何被视为云原生2.0时代的关键技术。

掌握大模型系列一 - LLMs与Transformer入门

大型语言模型(LLMs)正在重塑我们与技术交互的方式,从对话式人工智能到代码生成、内容创作以及客户服务自动化。这个文章系列旨在从零开始带您逐步了解,从大型语言模型和Transformer的基础概念,到实际代码示例、微调、部署以及模型升级。
掌握大模型系列一 - LLMs与Transformer入门

可观测性的 AI-Ready 之路

任何方向要真正落地智能化,首先要完成数据建设,以达到AI-Ready状态,再用AI做最后一公里的催化剂。可观测性方向如何才能做到AI-Ready?本文介绍Flashcat完成AI-Ready建设的方法。
可观测性的 AI-Ready 之路

OBSERVABILITY 101 可观测性入门

可观测性是如今随处可见的流行术语之一。最近,我有机会花些时间去了解它——它的含义以及它为何重要。
OBSERVABILITY 101 可观测性入门

新手入行:如何提高数据库的性能?

数据库扩展对于处理海量数据和高流量的系统至关重要。扩展之所以必要,主要有几个原因。首先,随着数据量和并发用户请求的增加,性能会下降。曾经快速的查询可能会变慢,从而导致糟糕的用户体验。其次,应用程序需要高可用性。
新手入行:如何提高数据库的性能?

Kubernetes 变得 Boring,但这,很好

在科技领域,当一种工具或平台变得至关重要、不可或缺时,会出现一个有趣的现象:我们不再谈论它了。并非因为它已过时。不是因为它失败了。而是因为它确实能正常运行。这就是Kubernetes如今所处的境地。在开源领域亮相近十年后,Kubernetes 已经变得——容我直言——平淡无奇。但这是件非常好的事。

可观测性的未来:Actionable Observability

不久前,云原生社区宣告在可观测性方面取得了胜利。我们拥有三大支柱——指标、日志和追踪,以及一系列CNCF项目和开源工具来收集这些数据。但任何SRE(网站可靠性工程师)或平台工程师都会告诉你,仪表盘越来越多,警报不断触发,而实际问题也层出不穷。我们比以往任何时候都观察得更多,但对于所看到的信息,我们真的能更好地加以利用吗?一个令人不安的事实:可观测性已进入停滞期。我们已经掌握了数据收集的艺术,但现在真正的挑战是将海量遥测数据转化为实际行动。

Kubernetes 应用监控最佳实践

Kubernetes 已成为现代云原生应用的支柱,具备独特的灵活性和可扩展性。然而,由于其复杂性,在保持对 Kubernetes 应用的健康状况和性能的可见性方面存在重大挑战。有效的监控不仅对于维持集群运行至关重要,还能确保应用达到最佳性能并提供流畅的用户体验。本博客探讨了监控 Kubernetes 应用的最佳实践,这些实践能帮助你主动解决问题、优化资源分配并创造业务价值。

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