最佳实践：老虎如何吃下天 - 可观测性加大模型
可观测性接入大模型，关键不是把所有指标、日志、链路和事件直接交给模型，而是先让模型理解系统对象和数据查询通道。本文说明 Flashcat 如何通过灭火图和数据集成支撑 AI 根因定位。
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围绕可观测性、AI SRE、告警治理、On-call、Nightingale、Categraf、Prometheus、Kubernetes、Zabbix、用户案例和产品更新，沉淀一线工程实践、选型参考和稳定性治理方法。
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可观测性的 10 个最佳实践
本文讲解可观测性的重要性和 10 个最佳实践。帮助您的企业在复杂的 IT 环境中更好的生存和发展。
仪表盘变量（大盘变量）使用说明
夜莺监控仪表盘支持类似 Grafana 的变量功能，可用于切换数据源、筛选机器、联动磁盘路径等。本文用数据源变量、查询变量和 Host ident 变量说明常见配置方法。
又来一个挑战 Elastic 的，初识 SigLens
基于 SigLens 官网宣称和本地体验，初步了解 SigLens 在日志检索、Prometheus remote write、Elastic 兼容接口、告警能力和可观测性产品形态上的表现。
AI 和可观测性到底如何整合？
这一波 AI 浪潮跟以往都不同，各个行业都看到了新的可能性，都想把 AI 引入自己的场景，看看能迸发什么样的助力。笔者所在的监控、可观测性领域，也有各种尝试，比如：把事件交给 AI 直接分析，让 AI 帮忙编写 Promql 等，有没有其他重磅的应用场景？
夜莺监控手把手配置 ElasticSearch 日志告警
手把手演示如何用夜莺接入 ElasticSearch 并配置日志告警，覆盖夜莺部署、ES 数据源接入、日志检索验证、查询统计、阈值条件和通知规则绑定。
AI 加速可观测，为工程师打造智能Oncall分身
AI OnCall 通过大模型、可观测性数据、多智能体分析和工程师确认后的知识库，帮助工程师更快完成告警响应、问题分析和根因定位。
可观测性：每一个技术岗位的必备能力
可观测性是软件的一个特性，和可用性、可靠性类似的一个特性，每个软件工程师都应该关注，尤其是你需要自证清白的时候。可观测性是软件工程的最佳实践之一，埋点，或称为插桩，是时候作为软件工程的最佳实践之一了
夜莺监控自定义干净的告警通知
本文讲解如何在夜莺监控 Nightingale 中通过告警规则自定义字段和通知模板，隐藏冗长标签，只展示 summary 等关键信息，让钉钉告警消息更简洁、可读。
夜莺监控手把手配置 Prometheus 告警
手把手演示如何用夜莺配置 Prometheus 告警，包括搭建夜莺、接入数据源、编写告警规则、配置通知规则与消息模板，适合告警入门与落地实操。
监控重要事项：大规模系统的告警实践
大规模系统的告警应围绕可用性、延迟、计算资源和调用量设计，并根据 SLA、历史性能和客户影响设置严重性与阈值。本文整理重要告警的设计方法，帮助减少噪声并聚焦真实故障。
应用日志（Application Logging）记录的最佳实践
总结应用日志记录的 10 条最佳实践，覆盖日志聚合、事件选择、上下文、脱敏、结构化格式、日志级别、存储限制、冗余备份和工具选型。
增强您的可观察性：将 Logrus 与 Grafana Loki 集成
本文介绍如何通过 Logrus Hook 将 Go 应用日志直接发送到 Grafana Loki，并保留请求路径、方法、请求体、请求 ID 和耗时等上下文，方便在 Grafana 中使用 LogQL 查询和排障。
什么样的项目，可由运维负责稳定性？
项目是否可由运维共担稳定性，应先通过运维准入标准。建议从可用性、性能、可观测性和 SOP 四个方面评估，未达到标准的项目可以让运维介入，但不应让运维单独负责稳定性。
监控指标太多，VictoriaMetrics 如何自保？
VictoriaMetrics 面对突发指标暴增时如何自保：从业务沟通、按业务拆分、单机和集群选型、自监控、VMUI Explore、高基数治理、storage.maxHourlySeries 和 dedup.minScrapeInterval 等角度梳理实践。
夜莺监控新版，中心端连不通的时序库也可以告警了
夜莺 v8.0.0-beta10 支持中心端无法直连时序库时仍由边缘告警引擎执行告警，适合边缘机房、安全隔离和只能边缘访问中心的网络场景。
新发起一个开源项目，整理常用 Prometheus 告警规则，欢迎参与哈
sretalk/prometheus-rules 是一个整理常用 Prometheus 告警规则的开源项目，按 MySQL、Linux、Kubernetes、Prometheus、VictoriaMetrics 等目录组织规则，提供 Prometheus 规则格式和中英文版本，方便团队复用和共建。
使用 Vector 采集日志并直接发送到 ElasticSearch
本文演示如何用 Vector 采集夜莺日志、通过 remap 解析成结构化字段，并直接写入 Elasticsearch，适合机器规模不大、暂时不需要 Kafka 或复杂日志链路的小型 ToB 环境。
运维的价值为何经常被挑战？哪些工作更有价值？
运维价值经常被挑战，根因通常在于研发与运维的边界、平台化能力、生产规范和业务技术支持没有被说清楚。
ElasticSearch、Kibana 8.x 安装教程
记录在 Linux 测试机上安装 Elasticsearch 8.x 和 Kibana 8.x 的完整过程，包括非 root 部署、HTTPS、重置密码和首次登录配置。
