可观测性

可观测性,类似软件可用性,是软件的一大特性。如果通过软件暴露的各类信息可以方便了解软件内部运行状态,我们就说软件具备很好的可观测性。

软件暴露的指标、状态页面、打印的日志、事件、吐出的链路追踪数据,Profiling,都是提升软件可观测性的手段;从软件运行环境中收集到的信息,比如从 OS 层面收集到的软件占用的 CPU、内存、句柄、IO 等,也是观测软件的有效手段,提升了软件的可观测性。

可观测性,亦可看做软件在线 debug 的能力,助力排查线上问题。当然,也可以用可观测性数据衡量成本、建立知识沉淀机制等等,可观测性数据在很多场景都有价值。

无需推翻既有的建设,这个可观测性产品思路清奇

市面上已经有很多开源、商业的可观测性类产品,比如 Zabbix、Prometheus、Nightingale、SigNoz、SkyWalking、ELK 等等,而且各类云厂商也会提供自己的可观测性套件,有些规划混乱的云厂商甚至会提供功能重叠的多套产品,这加剧了企业数据孤岛的现状。怎么解?
无需推翻既有的建设,这个可观测性产品思路清奇

面向故障处理的可观测性体系建设

可观测性不能只关注 metrics、logging、tracing 这些 raw data,还要能够从数据中提取特征,进而推导出观点,最终辅助洞察定位故障。能够辅助定位故障才是可观测性的核心目标,构建数据只是建设底座,离目标还差的很远,千万不要觉得有了数据,就完活了。
面向故障处理的可观测性体系建设

从监控系统到可观测平台的演进之路

可观测性(Observability)是一种软件开发和系统构建的哲学,是对系统内部状态及行为的度量和推断能力,通常包括日志、指标、链路追踪等多个度量维度。也就是说,在软件开发和运维领域中,可观测性是指对于一个复杂的系统,能够通过监控、日志、指标、追踪等手段,快速地发现、诊断、解决问题的能力。
从监控系统到可观测平台的演进之路

产品技术:基于方法论实现的Flashcat监控有哪些设计上的理念和方法?

Flashcat的设计初衷是实现一个从数据到平台到场景真正一体化的统一监控,成为服务稳定性保障,特别是故障处理的真帮手。
产品技术:基于方法论实现的Flashcat监控有哪些设计上的理念和方法?

可观测性与传统监控的区别和联系

什么是可观测性?相比传统监控,可观测性是“新瓶装旧酒”吗?他们有哪些区别和联系,从传统监控到可观测性,Gap 到底有多大?
可观测性与传统监控的区别和联系

监控都没做好,你还要可观测性...

很多公司听说可观测性好,就要上马可观测性项目,自研/采购,各种投入,结果发现效果很差,业务不认可,最终一地鸡毛
监控都没做好,你还要可观测性...

最佳实践:灭火图 - 故障发现和定位的入口

灭火图是发现服务健康与否的入口,也是整个故障定位信息系统的核心,从灭火图开始,可以下钻到具体的接口/基础设施/链路分析数据/问题特征/相关事件等关键维度,引导技术团队高效、精准的定位故障。
最佳实践:灭火图 - 故障发现和定位的入口

HUATUO 基于BPF的可观测能力建设及 GPU 大模型性能剖析

第三届 CCF·夜莺开源创新论坛,于 2025.7.4 在京举行,论坛上,众多可观测性领域的专家齐聚一堂,共同分享、探讨监控、可观测性、AI 相关的议题。来自“滴滴出行”的内核专家张同浩,带来了主题为《HUATUO 基于BPF的可观测能力建设及 GPU 大模型性能剖析》的分享,笔者在现场作为观众受益良多,现将其内容整理如下,供大家参考。
HUATUO 基于BPF的可观测能力建设及 GPU 大模型性能剖析

突破指标上限:Zepto 借助 Mimir 实现的可观测性演进

在 Zepto,我们的可观测性平台经历了从 Prometheus + Thanos 到 Grafana Mimir 的重大转变。本文将深入探讨这一演进过程中的挑战、解决方案以及我们如何实现高效的多租户指标存储。
突破指标上限:Zepto 借助 Mimir 实现的可观测性演进

使用 Grafana、Loki、Fluent Bit、Mimir 和 OpenTelemetry 构建完整的可观测性技术栈

在本文中,我们将使用 Grafana、Loki、Fluent Bit、Mimir 和 OpenTelemetry 构建一个完整的可观测性技术栈。我们将逐步介绍如何配置这些工具,以实现日志和指标的收集、存储和可视化。
使用 Grafana、Loki、Fluent Bit、Mimir 和 OpenTelemetry 构建完整的可观测性技术栈

可观测性 Observability 3.0 是个啥

可观测性 3.0 是个啥?本文介绍了可观测性 3.0 的背景、目标和实现方式,强调了成本效率和智能数据收集的重要性。
可观测性 Observability 3.0 是个啥

十年磨一剑,运维监控、可观测性领域创业,拼的是产品细节和交付能力

从 2014 年开发 Open-Falcon 到后来开发 Nightingale 再到现在创业,算下来,在这个领域摸爬滚打 10 多年了。本文梳理了创业的原因、领域选择、痛点解决、产品区别等问题。
十年磨一剑,运维监控、可观测性领域创业,拼的是产品细节和交付能力

可观测性2.0?还是只是日志的卷土重来?

最近行业内讨论 Observability 2.0 又多起来了,怎么算是 2.0?如果我没记错,最原始的观点应该是 Honeycomb 的 CTO 提出来的。她说:三大支柱(指标、日志、链路追踪)时代是 Observability 1.0 时代,三类数据分散存储,不好统一分析,而 Observability 2.0 时代是三类数据统一存储,甚至不再归类为三类数据,而是统一归为“宽事件”数据,每个事件有很多字段和标签。

可观测性第四大支柱:配置数据的监控

业内经常讲可观测性有三大支柱:指标、日志、链路追踪,本文作者认为,还有第四大支柱:那就是配置类数据。配置类数据的变更也会影响系统的稳定性,也值得被监控,方便我们快速排查问题。
可观测性第四大支柱:配置数据的监控

产品技术:Flashcat使用截图页面的方式丰富告警内容

Flashcat 提供了一个截图推送的功能,可在系统出现异常或触发重要告警时,将观测系统里的某个页面截图发送到IM群,并引导用户从这个截图页面进入观测系统,进行下一步的分析定位。
产品技术:Flashcat使用截图页面的方式丰富告警内容

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