- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏可观测系列
企业应用观测中枢建设
企业应用观测建设路径面对上述挑战，企业常常会踏上构建可观测性工具体系的征途，而在融合ITIM基础监控之后，针对应用的可观测能力补充往往在中间阶段进行建设落地。 针对应用的可观测体系，首先需要建设狭义上的应用监控工具（APM），通过请求跟踪（Trace）标记，实现应用架构可视化、应用流量指标化、请求记录数据化；在观测数据补足后，应用观测进入下一阶段建设目标——数据联动 企业应用观测建设思路总体定位链路追踪的工具，即前面提到的APM，因为其自动化生成了一系列数据之间的关联关系，在整个可观测体系中是一个类似中枢的存在。 由此可见，在构建全面的可观测性体系时，孤立地看待与应用性能管理（APM）工具的建设是一种偏颇的思路。 结语以上，我们介绍了比较成熟理想的企业应用观测中枢建设方案。总的来说，应用观测领域目前尚处于快速发展、落地探索阶段，各企业在建设应用观测中枢的过程中不应操之过急。
73010编辑于 2024-07-29 企业应用观测中枢建设
企业应用观测建设路径面对上述挑战，企业常常会踏上构建可观测性工具体系的征途，而在融合ITIM基础监控之后，针对应用的可观测能力补充往往在中间阶段进行建设落地。 针对应用的可观测体系，首先需要建设狭义上的应用监控工具（APM），通过请求跟踪（Trace）标记，实现应用架构可视化、应用流量指标化、请求记录数据化；在观测数据补足后，应用观测进入下一阶段建设目标——数据联动 完整可观测体系的结构与应用可观测的占位企业应用观测建设思路总体定位链路追踪的工具，即前面提到的APM，因为其自动化生成了一系列数据之间的关联关系，在整个可观测体系中是一个类似中枢的存在。 由此可见，在构建全面的可观测性体系时，孤立地看待与应用性能管理（APM）工具的建设是一种偏颇的思路。 结语以上，我们介绍了比较成熟理想的企业应用观测中枢建设方案。总的来说，应用观测领域目前尚处于快速发展、落地探索阶段，各企业在建设应用观测中枢的过程中不应操之过急。
37910编辑于 2025-06-17- 来自专栏运维开发故事
k8s的可观测性
概念 “可观测性”这个名词其实是最近几年才从控制理论中借用的舶来概念，不过实际上，计算机科学中关于可观测性的研究内容已经有了很多年的实践积累。 通常，人们会把可观测性分解为三个更具体的方向进行研究，分别是：日志收集、链路追踪和聚合度量。 结合k8s可观测性 度量（Metrics） 度量的主要目的是监控（Monitoring）和预警（Alert）。比如说，当某些度量指标达到了风险阈值时就触发事件，以便自动处理或者提醒管理员介入。 应用层：HTTP 访问的吞吐量、响应时间、返回码、性能瓶颈，还包括用户端的监控。 链路追踪+统计指标（Request-scoped metrics）请求级别的统计：在链路追踪的基础上，与相关的统计数据结合，从而得知数据与数据、应用与应用之间的关系。
70630编辑于 2023-05-01 - 来自专栏可观测系列
可观测系列——大模型在 IT 运维可观测性的应用
直达原文：【可观测系列】大模型技术在可观测领域的应用01.前言随着云计算、分布式、微服务等前沿技术的广泛应用，现代IT系统架构已经从传统的单体结构演进到分布式和云原生架构。 据统计，绝大部分的故障涉及数据库、网络、应用代码等多个技术栈层面，人工排查通常需要切换使用5至8种不同的运维工具才能找到原因。 02.大模型在可观测领域的应用借助嘉为蓝鲸底座LLMOps开发平台，企业能够快速对接异构大模型，并利用其提供的智能体开发框架，结合私域知识和观测流数据，实现智能化运维场景的快速扩展。 实现效果如下图：8）告警处置智能引导结合预测性对话流与大模型，小鲸观测助手能够实现对话智能引导，引导用户完成智能提单引导、智能故障处置引导等场景：根据故障排查的场景，预设引导性场景，智能机器人识别关键字以后进入引导场景 实现效果如下图：04.前景展望通过上述可观测性与大模型结合的应用场景，已经充分展现了大模型在运维领域的巨大潜力。展望未来，大模型的作用将不再局限于作为观测的辅助工具，而是逐步迈向更高层次的智能化阶段。
84710编辑于 2025-04-09 - 来自专栏Tencent Serverless 官方专栏
Serverless 可观测性升级，云函数支持应用性能观测 APM
对于具有更细粒度、更定制化的可观测性诉求的场景，近日 云函数 SCF 与腾讯云应用性能观测 APM 团队合作，推出了云函数应用性能观测功能，现已正式发布，访问 SCF 控制台启用 APM 配置即可体验。 APM 基于 OpenTracing 开源协议，支持多种主流框架和编程语言，为您提供应用性能观测一站式解决方案。 腾讯云应用性能观测（Application Performance Management，APM）是一款应用性能管理平台，基于实时的多语言应用探针全量采集技术，为您提供分布式应用性能分析和故障自检能力， 实时了解并追踪应用性能情况，提升用户体验。 02. 丰富的指标监控，打造多个函数应用级全局观测 SCF 与 APM 集成，将可观测性的重点从单个系统转为整体系统。 在页面上方选择地域，单击需要进行应用性能观测配置的函数名。 3. 在“函数配置”页面，选择右上角的编辑，勾选启用应用性能观测。（首次启用请按照控制台引导完成授权流程） 4.
1K20编辑于 2021-12-18 - 来自专栏腾讯云可观测专栏
【重磅发布】应用性能观测（APM)
导语 腾讯云云监控于近日发布了两款产品：应用性能观测（APM）、前端性能监控（RUM)，帮助用户解决调用链追踪问题，减少 MTTR（平均修复时间），以及帮助提升用户在 Web、小程序端的使用体验。 APM 集成微服务团队丰富的业务场景沉淀以及云监控打磨多年的高性能数据处理中台，云监控 - 应用性能观测平台（APM）正式开放测试。 02 应用性能监控 应用依赖拓扑自动发现 依托分布式调用链追踪的模型，自动发现应用逻辑拓扑，以应用为基本单元，绘制全局拓扑关系。 可视化的展示繁杂应用间依赖关系，实时数据钻取，智能应用状态分析迅速定位影响业务的关键 / 瓶颈应用，组件。 同时，应用维度的上下游依赖关系，清晰展示上游负载、下游影响，结合上下游环境，全面分析应用健康状况和性能指标。 ? 系统拓扑图 ?
2K20发布于 2021-07-16 - 来自专栏CNCF
从零开始入门 K8s | 可观测性：你的应用健康吗？
其实很简单，可以从两个方面来进行增强： 首先是提高应用的可观测性； 第二是提高应用的可恢复能力。 从可观测性上来讲，可以在三个方面来去做增强： 首先是应用的健康状态上面，可以实时地进行观测； 第二个是可以获取应用的资源使用情况； 第三个是可以拿到应用的实时日志，进行问题的诊断与分析。 问题诊断 接下来给大家讲解一下在 K8s 中常见的问题诊断。 ? 应用故障排查-了解状态机制 首先要了解一下 K8s 中的一个设计理念，就是这个状态机制。 应用远程调试 本节讲解的是在 K8s 里面如何进行应用的远程调试，远程调试主要分为 pod 的远程调试以及 service 的远程调试。还有就是针对一些性能优化的远程调试。 ? 首先将 Telepresence 的一个 Proxy 应用部署到远程的 K8s 集群里面。
61610发布于 2019-12-04 - 来自专栏JiekeXu之路
MySQL 8 主从延迟监控（复制可观测性）
大家好，我是 JiekeXu,很高兴又和大家见面了,今天和大家一起来看看 MySQL 8 主从延迟监控（复制可观测性），欢迎点击上方蓝字“JiekeXu DBA之路”关注我的公众号，标星或置顶，更多干货第一时间到达 -+-----------------------+------------------------+ 我们可以看到用于恢复的通道（读取丢失的二进制日志事件、事务、节点加入组时）未被使用，并且组复制的应用程序有点滞后 我们还概述了 GTID（排队、已应用等）。 我们还会看到有关传输时间（网络）、写入中继日志的时间以及最后的应用时间的信息。 status（） 方法可以用 3 个值进行扩展： 1：包括有关元数据版本、组协议版本、组名称、集群成员 UUID、集群成员角色和组复制报告的状态以及受防护系统变量列表的信息; 2：包括有关连接和应用者处理的交易的信息 结论 复制可观测性非常详细，并为 MySQL 8 提供了大量信息。也许现在是更改查看或监视复制方式的好时机。
1.3K20编辑于 2023-09-26 - 来自专栏云原生应用工坊
可观测平台-3: 应用系统监控项
概述 在讨论以容器应用为视角的监控和告警时，有几个关键点需要注意。首先，传统的基于主机资源的监控方法（如使用率和负载监控）可能不再适用于动态、多副本的Pod环境。 多维度数据聚合: 结合来自不同来源（如应用日志、性能指标、网络流量等）的数据，进行多维度分析，以获得更全面的视角。 任务 (Task) 实现对基础设施和应用的全面监控。 在确保SLO的前提下，减少无效告警。 行动 (Action) Prometheus 和 Alertmanager 配置: 使用 Prometheus 监控基础设施和应用指标。 结果 (Result) 实现了对基础设施和应用的全面监控。 有效减少了无效告警，提高了运维效率。 提高了系统的稳定性和可靠性。
66020编辑于 2023-12-13 - 来自专栏腾讯云可观测专栏
应用性能观测(APM)上新速递
【New】我们知道您正在忧愁，思考着如何增加快速聚焦应用性能状况较差的实例？ 【New】我们知道您正处在外网上报，每日担心需流量费用是否超支？内网上报方式如何快速迁移至外网？ 01 丰富图表展示方式 APM 丰富了应用详情页图表展示方式，更高效地协助您观测应用性能情况，更详情如下： a. 吞吐量模块支持展示状态分解视图。 您可以清楚 的观测到该服务在请求时的状态，把握当前应用的健康情况。 b. 响应时间模块支持展示耗时分布视图。 该视图将调用接口次数对比耗时时间分布分解，用户可清楚的观测出大部分接口耗时分布情况，您还可点击柱状图数据进行下钻分析，了解耗时长的接口情况。 c. 新增耗时分解模块。 02 增加实例监控概览功能 在应用详情页中，新增了的实例监控概览功能。支持按照响应时间，吞吐量、错误率等维度对比实例间性能差异，通过排序并展示 top5 实例的健康状态。
77040发布于 2021-09-03 - 来自专栏喔家ArchiSelf
解读大模型应用的可观测性
大模型应用并不神秘，仍然是一种软件系统。就像使用一个库或者web服务，以及SaaS乃至云计算服务，我们需要对库、服务、SaaS以及平台进行评估、监控和追踪，这可以被粗略地认为是它们的可观测性。 对大模型应用而言，也是如此。 1. 大模型应用的评估 如果评估一个传统的机器学习模型，我门一般会检查模型的输出或预测的准确性。 为了提高人工反馈的效率和便捷性，大模型的可观测性软件通常提供一个接口，用于收集和整理人工反馈。这个接口可以帮助数据科学家和工程师更方便地提交反馈，同时也使得反馈的过程更加标准化和规范化。 大模型应用的监控 虽然大多数 大模型 应用至少经历了某种形式的评估，但较少有实现了连续监视的应用。我们分解监视的组成部分，试图构建一个面向大模型应用的监视系统，进而实现其完整的可观测性。 本文这涉及的工具、技术和度量指标，或许可以视为实现大模型应用可观测性的基石。基于此，我们可以对每一个概念展开更加深入的研究与实践。
90710编辑于 2024-06-03 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
十一、可观测性——你的应用健康吗
需求来源 当把应用迁移到 K8S 后，如何保障应用的健康与稳定？ 提高应用的可观测性 资源使用情况 应用自身的健康 实时日志，方便进行问题的诊断和分析 提高应用的可恢复能力 出现问题时首先是降低影响范围 例如 pod 不可用时，service 会在负载均衡里去掉该 pod 理想情况是通过 k8s 集成的自愈机制进行完整的恢复 例如 node 故障，k8s 会将该 node 上的 pod 进行迁移 应用健康状态 Readiness probe 应用故障排查 K8S 的状态机制 面向状态机，通过 yaml 的方式来定义一个期望到达的状态，而真正这个 yaml 在执行过程中会由各种各样的 controller 来负责整体状态之间的一个转换。 k8s 的弹性扩展如何使用？ Kubernetes 中 Pod 弹性伸缩详解与使用
59430编辑于 2022-09-21 使用 Elastic 3 个步骤实现基于原生 OTel 的 K8s 和应用可观测性
使用 Elastic 实现基于原生 OTel 的 K8s 和应用可观测性最近，Elastic 发布了其 OpenTelemetry (OTel) 的 Elastic 发行版（EDOT），旨在增强标准 OpenTelemetry SRE 不再需要通过繁琐的步骤来配置和摄取 OTel 数据到可观测性中，而是可以通过简单的步骤来配置 OTel 收集器和应用程序，并将所有 OTel 数据摄取到 Elastic 中。 端点和认证注释您希望自动插桩的应用程序服务然后，您可以轻松地在 Elastic Observability 中查看 K8S 的度量、日志以及应用程序的日志、度量和跟踪。 在 Elastic 中实现 K8S 和应用程序可观测性在介绍步骤之前，我们先来看看在 Elastic 中可以看到的内容。 凭借强大的开箱即用仪表板、自动应用程序插桩和无缝集成，EDOT 不仅节省时间，还提高了整个基础设施的可观测性数据的准确性和可访问性。
47521编辑于 2024-12-27- 来自专栏FunTester
Java应用全链路追踪可观测性实践
在现代软件开发中，理解应用程序的运行时行为对于维护性能、诊断问题和确保可靠性至关重要。追踪和可观测性已成为实现这些目标的关键实践。 本文探讨了Java应用程序中的追踪概念，深入研究了代码插桩技术，并展示了它们如何促进全栈可观测性。 理解追踪和可观测性 追踪涉及记录应用程序中请求或事务的流程。 这三者共同为应用程序的行为和健康状况提供了全面的视角。 Java应用程序，特别是那些基于微服务的应用程序，可能很复杂且难以调试。 Java中的插桩技术 插桩是向代码中添加观测能力的过程。在Java中，可以使用几种技术来实现： 手动插桩 开发者明确添加代码来记录追踪数据。 实现全栈可观测性 全栈可观测性意味着跨前端、后端、数据库和外部服务的可见性。 集成追踪、日志和指标 结合所有三大支柱以获得全面的洞察。
22110编辑于 2026-01-05 随时就绪的应用可观测性 Dashboard
当用户初次安装 DeepFlow、业务变更、扩容缩容时，随时都可以查看这个 Dashboard，及时发现应用的性能和稳定性隐患，深刻感受基于 eBPF 的零侵扰可观测性带来的便捷。 这些能力都是你在一键安装完 DeepFlow 的五分钟后就能立即获取的，真·开箱即用的应用可观测性。 04什么是 DeepFlowDeepFlow 是云杉网络开发的一款可观测性产品，旨在为复杂的云基础设施及云原生应用提供深度可观测性。 DeepFlow 基于 eBPF 实现了应用性能指标、分布式追踪、持续性能剖析等观测信号的零侵扰（Zero Code）采集，并结合智能标签（SmartEncoding）技术实现了所有观测信号的全栈（Full 使用 DeepFlow，可以让云原生应用自动具有深度可观测性，从而消除开发者不断插桩的沉重负担，并为 DevOps/SRE 团队提供从代码到基础设施的监控及诊断能力。
46000编辑于 2024-03-11- 来自专栏重归混沌
谈谈观测
随着这几年我对 eBPF、Prometheus 等工具的深入了解，我才逐渐意识到“可观测性”这个词背后蕴含的意义。 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。 这就合理了：调用 foo 十次产生约 8MB 的垃圾，加上我虚假分配的 10MB，共计约 108MB，就足够触发 GC 标记完 210MB 的内存。 之所以举这三个例子，是希望引出这样一个宏观的抽象视角： 在一台计算机硬件上，运行着操作系统；在操作系统之上，运行着我们的应用程序；而我们的应用程序在设计上，往往又被进一步划分为多个抽象层。
7810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 99.80 平均时间: 7 3.99 0.00 0.40 0.00 0.00 95.61 平均时间: 8 1、ps 一下找到我们要采样的进程号 ps -ef | grep hello root 29835 29834 99 16:52 pts/8 00:14:07 /data/testing-cpps
53040编辑于 2022-05-17 - 来自专栏灵光独耀
测试跑通应用性能观测通过 Skywalking 协议上报
，需要的时候用下面这条命令切换到对应的版本 scl enable devtoolset-8 bash ok，校验下版本 gcc -v 会显示gcc version 8.3.1 20190311 (Red Hat 8.3.1-3) (GCC) 注意，退出会话后，这个临时版本就会回归到旧的版本，如果需要长期使用 echo "source /opt/rh/devtoolset-8/enable" >>/etc bootstrap 编译 [root@VM-32-5-centos cmake-3.20.0]# make 编译安装 make install 安装完后，在控制台的步骤1：获取接入点和 Token 进入 应用性能观测控制台 应用监控 > 应用列表页面，单击接入应用，在接入应用时选择 PHP 语言与 SkyWalking 的数据采集方式。 取最大线程并行编译 make -j$(nproc) 配置动态链库为共享 ldconfig 让动态链接库为系统所共享 这里需要注意 2b823fa07b7696b991a0aafbfea8bd3.png
1.7K41编辑于 2021-12-13 - 来自专栏深度学习与python
作业帮服务观测之基础观测能力
如何构建用户体验，帮助用户理解、信任并有效使用 AI 应用？如何在多代理系统中管理代理交互？如何降低计算成本以使你的产品更可持续？ 虽然我在文中讨论的主要是基于文本的交互，但你也可以将这些模式应用于 多模态应用。 它们是在模型生成输出后应用的规则、检查或干预措施。它们是作为你最后的防线，在内容到达用户之前修改或阻止内容。防护栏对于法律或医疗等敏感领域尤为重要。 图 6：允许迭代探索的 AI 视频编辑工具示例 AI-Ops 模式 当开始将 AI 软件投入生产应用时，你将面临传统软件没有的全新运营挑战。 关注不断增长的创新型 AI 模式集，不断地将它们添加到你的武器库中，这样你就可以解锁更强大、更专业的应用！
21610编辑于 2025-06-08 - 来自专栏嘉为动态
探索可观测性：AIOps中的时序数据应用
背景随着科技的发展，时序数据在我们的认知中占据越来越多的位置，小到电子元件在每个时刻的状态，大到世界每天的新冠治愈人数，一切可观测，可度量，可统计的数据只要带上了时间这个重要的因素就会成为时序数据。 比如上述cpu对象在2022年6月29日上午8点12分38秒（Unix时间戳为：1656461558）被测量了一次，那么这个时间就是时间点。 1）来源在运维领域，为了保障整个软件系统的正常运行，需要在系统的各个层次定义要观测的时序数据，即定义要监控的指标。一般地，成熟的监控指标体系的搭建是以CMDB为骨架，以监控指标为脉络而进行的。 2）在AIOps中的应用方向指标（Metric），日志（Log），调用链（Trace）是运维领域中产生的较为普遍的三种数据类型，因此基于运维数据之上的AIOps对于指标数据的利用也非常广泛，下面对应用成熟度比较高的两个方向进行探讨 因为对平稳序列进行分析很容易，因为可以假设未来的统计特性与目前观测到的统计特性是一致的，这使得大多数时间序列算法都以这样或那样的方式去利用这些属性(例如均值或方差)。
1.8K30编辑于 2022-12-01
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号