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。
围绕 可观测性 的实践、选型、案例和产品内容,按同一阅读路径持续整理。
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。
Flashcat 截图推送功能可在定时巡检或异常触发时,把北极星、灭火图、SLO、AI 巡检报告等页面截图发送到 IM 群,帮助团队从告警通知直接进入全局状态判断和后续排障。
梳理 Telegraf、Categraf、Prometheus Exporter、Datadog Agent、OpenTelemetry、Grafana Alloy、Zabbix agent 等监控数据采集器的定位、优缺点和选型思路。
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。
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。
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?
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
连锁门店可观测性既要看服务端,也要覆盖全国门店端设备、网络和程序。本文总结 Flashcat 用灭火图、北极星、Categraf 和 Flashduty 建设连锁门店稳定性保障体系的方法。
出海企业建设可观测性体系时,需要同时处理跨地域业务、安全合规、带宽成本、多云观测系统和 24 小时值班保障。本文梳理这些挑战,并介绍 Flashcat 与 Flashduty 的统一观测架构思路。
存量观测系统多、数据源分散,是统一观测平台建设的第一道难题。本文对比完全重建、转储转换和 API 对接三类路径,并说明 Flashcat 为什么优先选择数据源集成。
OpenTelemetry 是一个开源项目,旨在标准化遥测数据的收集和处理。通过提供一组 API、库和代理,OpenTelemetry 使开发人员能够收集、处理和可视化来自应用程序、服务和系统的遥测数据。
OpenTelemetry 是开源可观测性框架,由工具、API、SDK、导出器和 Collector 等组件组成,用于检测、生成、收集和导出日志、指标、跟踪等遥测数据,帮助团队以供应商无关方式理解软件性能和行为。
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。
随着技术架构的不断演进以及云原生、微服务理念的广泛推广,可观测性(Observability)概念逐渐崭露头角,成为提升系统稳定性和运维效率的关键技术。本文将探讨可观测性与传统监控之间的区别与联系,介绍快猫星云在可观测性领域所提供的先进服务。
可观测性,顾名思义,指的是系统状态能够被观察与度量的特性。在信息技术领域,可观测性被精确定义为根据系统生成的输出数据(涵盖日志、指标及跟踪信息)来测量和理解系统当前状态的能力。
随着云原生技术的广泛应用,可观测性作为云原生运维的核心工具,正成为事件管理实践中的关键支撑。本文探讨可观测性的本质、来源、发展、重要性及其实施路径。
系统科普可观测性的起源、定义与价值,讲清日志、指标、追踪三大支柱,以及它们如何帮助团队快速排障、提升系统稳定性与协作效率。
在复杂的服务器运维环境中,可观测性(Observability)是确保系统稳定运行、及时发现并解决问题的关键。这一概念核心通过系统输出的数据—如日志、指标及链路追踪—来精准衡量并理解当前系统的运行状态。
本文是 VictoriaMetrics 公司创始人所著,探讨了开源时序库的兴起历史、值得关注的项目以及未来的发展方向。时序库是监控、可观测性领域的基础设施,如果您是基础设施方向的工程师,尤其值得关注。
当应用已经接入 OpenTelemetry Trace,但指标埋点还不完善时,可以使用 SpanMetrics Connector 从 Span 中生成 RED 指标。本文说明 SpanMetrics 的配置项、Collector 管道和 Prometheus 抓取方式。