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可串行化 数据库恢复 观测可序列化
可串行化 冲突可串行化是可串行化的充分条件 CLR Compensation Log Record 数据库恢复 分析阶段 graph TD A(把事务加入事务表)-->C(把已结束的事务剔除出事务表) 观测可序列化 很好的参考文章
1K40发布于 2019-05-25 PUBG 进局超时的三个观测面：可排队、可建立、可持续
本文把问题分为三个观测面：能否排队、能否建立会话、进入后能否持续。PUBG在2024年4月16日的普通比赛（NormalMatch）开发信中，将玩家数量、地区、队伍类型/视角、Ping等列为匹配因素。
9210编辑于 2026-10-13构建可观测、可管控、可溯源的AI Agent企业级安全治理体系
量化实现Agent资产全生命周期安全管理 通过AI Agent安全中心，企业可实现对内部AI资产的自动清点与实时排查，确保所有Agent"看得见、管得住、审得清"。
76410编辑于 2026-05-282026 Agent运维革命：构建可观测、可度量、可自愈的生产级韧性架构
行业共识已转向：Agent运维不能靠猜，必须实现全链路可观测——推理可追踪、调用可度量、异常可自愈。这套韧性架构，已成为智能体稳定运行的生命保障。 2.度量失能：性能劣化却无法定位瓶颈环节Agent响应从3秒拖至12秒，不知是LLM推理慢、API超时还是重试风暴；某外部服务偶发失败被静默吞没，用户收到残缺结果却无告警；Token消耗突增10倍，却无法归因到具体步骤 ────────────────────────────────────────────────────────────────────┘三、实战1：推理链结构化追踪引擎让Agent的每一次思考都成为可检索 五、生产铁律：Agent可观测性五大底线推理记录必须发生时持久化：LLM非决定性决定事后无法还原，中间态不入存储等于不存在。 推理追踪赋予透明性，语义度量赋予掌控力，自适应自愈赋予韧性——三者构成的“可观测性三角”，正是Agent从原型走向生产的工程基石。
43610编辑于 2026-08-14AI 运维云平台深度实践：构建可观测、可预测、可自愈的云原生系统
AI 运维云平台深度实践：构建可观测、可预测、可自愈的云原生系统引言：云原生复杂度的“最后一公里”2026 年，Kubernetes 已成为操作系统级的设施，但随之而来的微服务爆炸、Serverless 人类 SRE 团队正面临三大绝症：告警洪水：单集群日均 10 万+ 告警，真实故障被淹没在噪声中。根因黑洞：A 服务超时 → B 服务重试风暴 → C 数据库连接池耗尽，因果链跨越 3 个团队。 执行可回滚：自动化操作必须打上 Annotation 标签，支持一键全局回滚。二、技术深潜一：多维异常检测 —— 告别静态阈值传统 CPU > 80% 规则在业务波动的场景下毫无意义。 `check_deployment` 查看最近 10 分钟是否有配置变更。3. 若以上均无异常，建议抓取线程栈。 个依赖服务雪崩”的场景：阶段传统人工运维AI 运维云平台故障感知3-5 分钟（等待用户反馈）15 秒（多维异常检测触发）根因定位15-25 分钟（轮流转查日志）72 秒（因果图 + Agent 工具调用）止损决策10
46411编辑于 2026-08-08- 来自专栏EMQ 物联网
易操作、可观测、可扩展，EMQX如何简化物联网应用开发
配置热更新根据是否可在运行时修改，EMQX 5.0 的配置可以分成可热更新/不可热更新两种配置。 可热更新配置都可以通过 HTTP API 修改成功后立即生效，同时保证配置修改在集群间同步更新。 可观测性强大的日志功能日志为系统排错、优化性能提供可靠信息来源。EMQX 在日志数据过载或日志写入过慢时，默认启动过载保护机制，最大限度保证正常业务不被日志影响。 下面是一条典型的日志：2022-09-15T10:00:02.780474+08:00 [debug] authenticator: <<"password_based:built_in_database 如前文提到，可操作性与可观测性的提升将使 EMQX 集群的运维工作变得更加轻松与高效，扩展性的增强则为用户定制更加符合自身需求的 EMQX 提供了便利。
1.4K00编辑于 2022-10-10 - 来自专栏大数据文摘
用航拍和地面观测数据，DeepMind AI可完成在陌生区域导航
接下来，他们着手进行一个转移学习任务，该任务通过观测航空视图目标区域获得数据并进行适应性训练，最后使用地面视图观察转移到目标区域。 ? 覆盖两侧2-5公里区域的全景图间隔约10米，AI导航每次可进行以下五种动作中的一种：向前移动，向左转22.5度，向右转22.5度，向左转67.5度，向右转67.5度。
77720发布于 2019-07-02 2026年，MySQL到SelectDB同步为何更关注实时、可观测与可校验？
、可校验”。 可观测很多同步链路更需要关注的，不是任务失败本身，而是失败之前是否能被发现。 可校验同步过去，不等于结果就一定可信。 可观测，决定问题能不能及时被发现。可校验，决定结果能不能被业务信任。 NineData 产品提供三类交付模式，可适配从个人开发到企业核心业务的多类场景需求。
21110编辑于 2026-03-31- 来自专栏重归混沌
谈谈观测
这也正是“可观测性”弥足珍贵的原因之一：当系统出问题时，我们可以通过系统本身提供的可观测能力，去追踪和理解到底发生了什么。 不得不佩服 Linux 的设计者们，/proc 文件系统的设计在多年以前就已体现出极强的可观测性理念。 我并不想讲怎么样实现可观测性，毕竟我不是专家。 但我想谈谈观测给了我们一个什么样的视角。 根据 Lua 手册中对 LUA_GCSTEP 的说明，10*1024 相当于让 GC 系统分配约 10MB 的对象。 我虚假分配了 10MB，加上 foo 每次调用产生的 50MB，就需要实际再分配大约：105 / (50 + 10) * 50 = 87.5MB的内存，才能完成对所有存活对象的标记。 此时内存峰值大约为：210 + 0.8 * 10 ≈ 218MB。
14310编辑于 2026-03-25 - 来自专栏初代庄主
观测 CPU
背景 通常在分析性能问题时，我们会用 `top , sar , perf` 来观测 CPU 的使用情况；多数据情况下是观测别人的程序。 如果从熟悉工具的角度来看，观测自己的程序，根据观测到的结果再结合程序源代码，对于我们掌握性能分析工具会更有帮助。 for(;;) { // 不断的查询父进程的 pid ，这个会占用 sys 空间 getppid(); } } ---- sar 看 cpu 的使用率 要观测所有 0.00 100.00 平均时间: 9 33.60 0.00 66.40 0.00 0.00 0.00 平均时间: 10
68040编辑于 2022-05-17 - 来自专栏深度学习与python
作业帮服务观测之基础观测能力
同样重要的是，你可以创建可重用的提示，将它们跨模型、任务和领域泛化。 让我们看下以下四种具体的提示模式。 同样，你必须做出明智的系统优化选择，无论是将流量从不必要的强大模型重定向，缓存可预测的响应，实时批处理查询，还是开发更小的专用模型。
33110编辑于 2025-06-08 给大模型调用补上可观测性：用 OpenTelemetry 建立可审计的模型网关
Span可以携带属性和事件：属性适合模型名、状态码、重试次数等可筛选字段；事件适合记录“开始重试”之类的离散动作；异常则应通过标准异常记录机制写入。 可观测性系统扩大了数据的复制范围，因此默认不应记录完整提示词和回答。更稳妥的做法是采用字段白名单，只记录内容长度、消息数量、模型标识、响应状态和服务端明确返回的用量字段。 第三步：部署Collector应用直接连接每一种观测后端会增加配置和迁移成本。 总结大模型可观测性的核心不是展示更多图表，而是建立可回答工程问题的数据结构：用Trace串联入口和上游调用，用Span区分业务阶段，用Metric观察总体趋势，用统一错误分类支撑告警。 这样即使后续更换模型提供方或观测后端，业务代码仍能保留一致、可审计的调用链。
19400编辑于 2026-09-15- 来自专栏樯橹代码
10条提高网站可访问性的建议
我们收集了10条提高网站可访问性的建议以保证网站你的网站对任何人都是友好的，包括残疾人。 W3C和万维网的负责人Tim Berners-Lee发表了一篇报道，他说：“网络的力量在于它的普遍性”。 Web可访问性听起来很高端，但它实际上比听起来容易得多。 我们的十个网络可访问性建议旨在确保对所有网站都是通用的。 这不仅有助于正常的用户体验，而且还可以提高网速比较差的时候的浏览体验。 我们强烈推荐用于Sketch的Stark插件，以帮助您设计可访问性！ 2、不要禁止缩放 在响应式的时代，我们可能会犯下一些不负责任的错误。 Language Icon</title> <desc>Longer description</desc> <path d="M0 2C6.47 2 2 6.48 2 12s4.47 <em>10</em> <em>10</em>、审计和审查 一旦应用了所有这些知识，现在是测试它的时候了。
1.9K10发布于 2019-09-02 10个可复刻的智能体项目详解
AI工程中心剖析：今日可复刻的10个智能体项目引言如果你想通过实践而非仅仅阅读来学习智能体工程，最佳方式仍然是复刻（fork）真实仓库、在本地运行它们、并根据自己的需求进行修改。 本文精心挑选了10个最佳项目，它们既有用又广受认可，你可以从中看到当今智能体应用是如何构建的。1. OpenClawOpenClaw（约34.3万颗星）是个人AI助理下一个形态的代表。 如果你想了解现代智能体系统如何围绕记忆、协调和可扩展性构建，这是一个非常有用的复刻仓库。5. CrewAICrewAI（约4.8万颗星）仍然是理解多智能体编排而又不太复杂的最容易理解的仓库之一。 10. LettaLetta（约2.2万颗星）之所以突出，是因为它将记忆和状态置于智能体设计的中心。该仓库将其描述为一个构建有状态智能体的平台，具备可随时间学习和改进的高级记忆。
35910编辑于 2026-05-26- 来自专栏iOSer
10元最多可喝多少瓶啤酒？（不可借酒+可借酒，swift语言实现）
背景 《爱情公寓5》中有个剧情：每瓶啤酒2元，2个空酒瓶或4个瓶盖可换1瓶啤酒。10元最多可喝多少瓶啤酒？ 脑海模拟起来的确有点费劲。心算结果是15瓶，而剧情实践居然是20瓶！ All rights reserved. // /* 酒吧啤酒2元一瓶，两个空瓶或四个瓶盖可以换一瓶啤酒（酒吧概不借酒），你有10元钱，请问最多可以喝几瓶？ 3) 能借酒：(16, 0, 0) ----------------------- 9元：不能借酒：(11, 1, 3) 能借酒：(16, 0, 0) ----------------------- 10
1.1K40发布于 2020-09-04 Agent 上下文预算工程：从 Token 失控到可观测、可降级的调用链
缓存命中也要计入可观测指标。3.失败后重试会不会进一步增加成本？会。重试前应区分超时、限流、参数错误和业务拒绝。只有可恢复错误才适合重试，并使用指数退避和最大次数限制。
25910编辑于 2026-08-072025企业可观测产品选型实战指南：可观测是什么？可观测平台怎么选？
“可观测性”已从技术热词落地为企业IT运维的核心能力，但仍有不少企业混淆“监控”与“可观测”的边界——监控是“被动检测已知问题”，而可观测是“主动探索未知故障”，2025年，企业IT架构愈发复杂，混合云 选择一款适配自身架构的可观测平台，成为企业保障业务连续性、降低运维成本的关键。本文先厘清可观测的核心定义与价值，再通过3款可观测平台的深度对比，结合实战选型逻辑，助力企业精准落地可观测能力。 02.3款可观测平台对比1）嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心核心定位面向中大型企业的全栈智能可观测平台，以“指标、日志、调用链、拓扑”全链路数据融合为基础，“业务可观测”为核心，“AI智能闭环”为驱动，覆盖从底层硬件到上层业务的全链路观测 中小企业可优先解决核心痛点：若为腾讯云用户，可选腾讯云TCOP（SaaS模式，按用量付费）；若需基础全栈观测，可先用开源工具搭建基础能力，再逐步升级至嘉为蓝鲸等企业级平台。 A：嘉为蓝鲸的核心优势集中在“复杂架构适配+业务深度关联+国产化合规”：混合架构场景：可同时兼容国产软硬件与多云环境，腾讯云TCOP聚焦腾讯云生态；业务可观测场景：嘉为蓝鲸可直接关联业务交易与IT故障，
69610编辑于 2025-11-19蓝鲸观测平台：统一观测数据关联模型探索
前 言本文为蓝鲸观测平台数据模块负责人 在 蓝鲸智云 和 DeepFlow 社区 合办的第六场 eBPF 零侵扰可观测性 Meetup 上的演讲，原来题为根因定位关键：统一观测数据关联模型探索概 述根因分析高度依赖可关联的观测数据 第一部分是在可观测出现之前，我称之为传统监控以及现在经常说的可观测。传统监控和可观测的区别，其实我总结下来可能就是两个不一样的地方，一个是被动，一个是主动。什么叫被动呢？ 第三个是可扩展性，也是我刚刚一直在提到的一个点，拿 IPv6 来举例，就是一个主机之前是 IPv4，要扩展它 IPv6，这是一个很大的工作量。 整个体系的各个组件均具备可插拔性，整体以蓝鲸企业版的形式开源对外。 可扩展性：资源模型能够适应未来的变化和扩展需求。时间序列关联资源和其关联关系是随时间变化的。为了准确地进行历史回溯和故障分析，需要将时间序列引入关联模型，构建一个具备时序性的图模型。
1.3K10编辑于 2024-09-27- 来自专栏云云众生s
为什么Grafana为初创公司提供10万美元用于可观测性
鉴于可观测性对组织而言是一个主要成本问题，Grafana 正在为选定的初创公司提供 10 万美元的津贴。 纽约 - 本周在 ObservabilityCON 上，Grafana 宣布将向选定的初创公司提供 10 万美元的补助金。 [@grafana]’s[@nopzor]: Grafana 成本方面向初创公司提供 10 万美元.. Grafana 表示，集成医疗运营平台提供商 TeleTracking 使用自适应指标将其可计费指标系列削减了 50%，成本降低了 33%。 主旨是通过我们的自适应遥测策略来应用 AI/ML，以帮助所有人更大规模地采用可观测性，因为我们将使它比以往任何时候都更具可负担性，”维拉说。
40810编辑于 2024-09-30 - 来自专栏Dotnet9
创建可维护和可测试的 Windows 窗体应用程序的 10 种方法(译)
下面是创建可维护和可测试的 Windows 窗体应用程序的十个技巧。 1. 用用户控件隔离你的用户界面 首先，避免在一个表单上放置太多控件。 这使你的演示者单元保持可测试性，并且还提供了更改将来向用户呈现错误的方式的灵活性。 6. 使用命令模式 如果你的应用程序包含一个带有大量按钮供用户单击的工具栏，则命令模式可能非常适合。 10.不要太晚 可以将我上面描述的所有模式和技术改造为现有的 Windows 窗体应用程序，但我可以从痛苦的经验告诉你，这可能需要大量工作，尤其是当窗体背后的代码达到数千行时。
2.6K10编辑于 2021-12-15
腾讯云开发者
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