可观测性 这个话题主要看什么
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。
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。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。
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可观测性要进入 AI-Ready 状态,关键不是先换模型,而是让 AI 能理解系统、查询观测数据,并获得业务知识。本文说明 Flashcat 如何通过灭火图、数据集成和 FlashAI 知识库支撑智能化稳定性保障。
OpenTelemetry 生态系统入门指南:介绍 OTel 官网、项目博客、CNCF Slack、社区仓库、核心 GitHub 仓库、Collector 仓库、语言 SDK 仓库和 OpenTelemetry Registry。
OpenTelemetry 传播与行李机制详解:通过 Propagation 传递 TraceID 和 SpanID 实现分布式链路追踪,使用 Baggage 在微服务间传递自定义上下文数据。
OpenTelemetry Collector 详解:介绍接收器、处理器、导出器组件,DaemonSet 和 Sidecar 两种 Kubernetes 部署方式,以及使用 ocb 工具构建自定义收集器分发版。
OpenTelemetry SDK 导出详解:介绍 TracerProvider 链路追踪生产者、Resource 资源元数据、OTLP Exporter 导出器的配置,实现遥测数据从应用到收集器的传输。
OpenTelemetry 埋点详解:讲解手动埋点创建 Span、设置属性和事件,以及使用 Flask、MySQL 自动埋点零代码获取链路追踪数据,快速实现应用可观测性。
OpenTelemetry 入门指南:介绍 OTel 的 API、SDK、Collector 组件,以及 Traces、Metrics、Logs 三大可观测性支柱,通过购物车示例应用演示分布式链路追踪实现。
宽事件(Wide Events)是一种强大的可观测性实践方法,能够显著提升系统调试效率与可见性。本文将介绍如何在实际项目中应用宽事件理念,包括所需工具、代码实现思路及属性添加清单,帮助开发者更好地理解和实践这一理念。
通过 OpenTelemetry 在 Kubernetes 集群中实现指标、日志和追踪数据的统一流水线,提升可观测性和故障排查效率。
本文总结了可观测性的五大最佳实践,涵盖从业务入手、定位路径、数据关联、自动化响应到自顶向下推进等关键方面,帮助提升系统的监控与故障排查效率。
可观测性能够帮助团队检测故障,并深入了解故障的根本原因。这不仅简化了调试流程,还能提升系统性能与可靠性。现代 DevOps 从开源可观测性工具中获益良多。
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。
可观察性是一种方法,可以帮助您预测和预防未来的问题。它有助于根据外部输出的知识确定系统的状态。本文将详细介绍可观测性的定义、重要性、好处、挑战、支柱及其如何运作。
可观测性体系建设可以按明业务、立规范、采数据、显特征、获洞见五步推进。本文从业务指标、SLI/SLO、数据采集、特征呈现和故障止损洞见梳理建设路径。
整理第三届 CCF·夜莺开源创新论坛中张同浩关于 HUATUO 的分享,覆盖 eBPF 内核可观测、系统故障分析挑战、持续性能剖析和 GPU 大模型性能剖析。
Zepto 从 Prometheus + Thanos 迁移到 Grafana Mimir,用多租户指标平台解决 OOM、慢查询、告警中断和查询扇出问题。本文梳理迁移背景、架构选择、关键挑战和经验教训。
使用 Grafana、Loki、Fluent Bit、Mimir 和 OpenTelemetry 构建可观测性技术栈,本文演示 Docker Compose 下日志采集、OTLP 转发、Loki 存储、Grafana 数据源和 Loki 标签配置。
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。
秦晓辉复盘在运维监控和可观测性领域创业的判断:为什么创业、为什么选这个赛道、解决什么痛点、Flashduty 与 Flashcat 的产品区别,以及 To B 产品长期存续靠什么。
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。