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。
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
GoF 包含的 23 种 面向对象模式 塑造了一代开发者设计软件的方式。在 2010 年代,云计算引入了发布 - 订阅(pub-sub)、微服务、事件驱动工作流和无服务器模型等模式,现在大多数基于云的分布式系统都是以它们为基础的。
“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。 01.可观测是什么?核心价值在哪里?1)可观测的定义可观测性是通过采集IT系统全链路数据(指标、日志、调用链、拓扑),结合智能分析技术,实现从业务异常到根因定位的全流程可视、可分析、可追溯的能力。 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 2)腾讯云可观测平台(TCOP)核心定位腾讯云原生一体化可观测平台,深度绑定腾讯云生态,聚焦云原生全链路观测场景,主打“云资源联动+轻量化部署”。
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 好,我们先来讲一下可观测整个发展的历程。 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? 第二部分就是我们蓝鲸观测平台已经做了好几年了,在这几年的过程中,我们基于整个观测场景搭建了那么一套观测体系,有常见的三大支柱,我们现在加了一根第四根支柱,就是事件那块,像指标、Logs、Trace 等等 如果这个模型不是一个时序的,只是一个实时的,现在这个时候就已经不存在所谓的观测的意义了。所有的观测,都是当下以及未来,甚至以前都是需要在观测整个体系里面去表现的。
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。 虽然普遍认为可观测性对于各种原因都是必要的——从管理基础设施到增强安全性,再到简化测试和 CI/CD 等流程——但实施可观测性工具的成本可能是一个重大问题。 [@grafana]’s[@nopzor]: Grafana 成本方面向初创公司提供 10 万美元.. 演讲者强调,实施有效可观测性实践不仅可以提高运营效率,还可以用于降低与维护可观测性本身相关的成本。
Istio可观测性 Istio的可观测性包括metrics,日志,分布式链路跟踪以及可视化展示。 目录 Istio可观测性 Prometheus 配置说明 Option 1:合并metrics Option 2:自定义抓取metrics配置 TLS设置 总结 Jaeger 概述 跟踪上下文的传递 使用
一 可观测架构1 可观测数据处理架构设计流水日志日志index以及检索(es)监控指标(组件模调+业务指标)告警指标(参考监控指标,分别划分不同场景的阈值+告警级别+处置方法=sla)处理架构选型推荐开源 2 系统可观测白盒:描绘出系统架构,以及系统的数据流链路,在数据链路上关键处打点上报日志+指标3 用户可观测黑盒:决定以什么方式告知用户异常(push? 二 可观测前置条件1 服务状态感知 (client视角,结构化日志、模调指标)2 服务状态采集(数据server视角,es,普米)3 展示平台(grafana,es)4 告警=事件告警(无状态)+指标告警 (有状态)三 观测维度1 业务观测流量时延错误饱和度(特定状态)2 资源监控系统自身第三方依赖、中间件3 性能监控(业务定义的关注性能)4 租户状态跟踪(大客户监控面板)5 全景监控大盘
BCC(可观测性) 目录 BCC(可观测性) 简介 动机 安装 安装依赖 安装和编译LLVM 安装和编译BCC windows源码查看 BCC的基本使用 工具讲解 execsnoop opensnoop btrfs, xfs, zfs*) biolatency biosnoop cachestat tcpconnect+tcpaccept+tcpretrans runqlat profile BCC的开发 可观测性 /opensnoop -d 10 # trace for 10 seconds only . /biolatency 1 10 # print 1 second summaries, 10 times . /runqlat 1 10 # print 1 second summaries, 10 times .
Elastic可观测解决方案团队非常高兴地宣布,在8.9版本中发布Elastic可观测AI助手的初始(技术预览版)版本。 Elastic可观测AI助手将生成式AI融入以下用户工作流程中:针对日志信息的Elastic AI助手:提供使用生成式AI查找日志消息详细信息的含义并帮助您查找相关消息的能力视频内容针对APM错误的Elastic
本文将分享 SelectDB 如何助力观测云完成日志数据存储和分析架构升级,实现在存储成本降低 70% 的同时、查询性能提升 2-4 倍,最终实现整体性价比 10 倍提升,为日志存储和分析场景服务提供强大动力 10 倍提升! 404的最新10条数据SELECT * FROM httplog WHERE request MATCH_ANY 'error 404' ORDER BY ts DESC LIMIT 10;-- 检索request 10;-- 检索request字段中有'查询错误'词组的最新10条数据SELECT * FROM httplog WHERE request MATCH_PHRASE '查询错误' ORDER BY 总而言之,SelectDB 的应用,使观测云最终实现存储成本降低 70% 的同时,查询性能提升 2-4 倍,最终实现整体性价比 10 倍提升!
10s 内定位“集群 A->Deployment->Pod 内存超限”。 再结合 Prometheus & Grafana 查看相关指标变化。 2.3、AR 式故障诊断 客户的运维 & 研发团队使用可观测平台,建立“告警->诊断->修复”闭环: 收到可观测平台->告警管理系统告警:等待连接数>10个的告警 自动跳转 APM 链路追踪,分析查看数据库异常分析 三、可观测体系的价值转化 3.1 故障定位效率提升 客户自监控上云以来,结合可观测平台各个子产品:告警+APM+Prometheus,从“小时级人工摸排”转变为“5分钟定位10分钟解决" 通过 Prometheus 四、全栈可观测体系的技术创新 通过云上可观测平台各个模块的相互结合,该新能源汽车品牌实现了全链路精准监控与业务缺口定位,显著提升了系统的稳定性和业务的连续性。 指标路由矩阵:APM 自定义指标与 Prometheus 实现 10ms 级数据同步。
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。 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。 03.场景说明小鲸观测助手,是基于嘉为蓝鲸LLMOps平台,结合嘉为蓝鲸全栈智能观测中心,自主研发的一款基于大模型的观测平台辅助分析工具。 1)脚本插件自动编写大模型可解析自然语言指令自动生成适配Prometheus格式的监控脚本、Exporter等插件,嘉为蓝鲸全栈智能观测中心无缝兼容Prometheus 插件生态,通过小鲸观测助手,可在服务器性能 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。
可观测性旨在让每一位工程师能够根据对所有系统和应用程序的数据分析,主动地对工作任务进行优先级排序。 当我们想到“可观测性”时,我们大多数人将其定义为“指标、日志和跟踪”。并非如此。 换句话说,可观测性不仅仅是收集和整理数据集。它不仅仅是关于警报、关联和正常运行时间。 可观测性是关于理解各个用户体验的一切。 具体到可观测性的当前形式,主动性并不是基于我们的日志、指标和跟踪的前瞻性指标。 我们的可观测性供应商是否衡量了中断体验和收入损失的下游影响? 不幸的是,现在的答案是:他们没有。 我们知道可观测性需要走向何方。了解我们系统的状态只是第一步。下一步是了解我们用户体验的状态。
8.4 异常观测值 8.4.1 离群点 car包也提供了一种离群点的统计检验方法。 8.4.2 高杠杆值点 高杠杆值观测点,即是与其他预测变量有关的离群点。换句话说,它们是由许多异常的预测变量值组合起来的,与响应变量值没有关系。 一般来说,若观测点的帽子值大于帽子均值的2或3倍,即可以认定为高杠杆值点。 例如,若移除模型的一个观测点时模型会发生巨大的改变,那么你就需要检测一下数据中是否存在强影响点了。 8.5 改进措施 有四种方法可以处理违背回归假设的问题: 删除观测点; 变量变换; 添加或删除变量; 使用其他回归方法。
云函数 + APM,进一步提升 Serverless 可观测性 Serverless 产品免运维、弹性扩缩容的产品特性,意味着由平台来进行请求的调度、资源的分发,也意味着用户在进行问题定位、异常排查时需要依赖平台提供的可观测性功能 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。 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 Serverless 场景下,即从对 单个函数 的观测转为对 Serverless 应用(包含多个函数及其他服务) 的全局观测,通过丰富的指标监控采集分析、依赖拓扑图、调用链分析、日志分析等能力, 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.
直达原文:金融行业可观测案例:业务交易链路可观测建设指南01.引言:金融业可观测建设的迫切性在金融行业,业务系统是企业的生命线(如银行支付、证券交易等场景),任何故障都可能引发重大损失。 可观测性由此成为金融运维的核心能力——它需覆盖从业务交易链路到基础设施的全栈观测,实现从“被动告警”到“主动洞察”的转型。 3)建设路径与挑战(1)分阶段实施可观测体系第一年(基础可观测):统一日志规范(如标准化交易日志字段)、补齐APM调用链追踪;第二年(因果可观测):融合指标、日志、追踪数据,构建业务拓扑(KBOM支持日志 02.结语:可观测性驱动金融业务韧性金融行业的可观测建设需以业务连续性为最终目标。 未来,随着大模型技术在可观测领域的深化应用(如嘉为蓝鲸“小鲸观测助手”),金融运维将从“人工排障”转向“智能决策”,为业务稳定运行构建更强韧性。
YbtOJ 755「分治」变量观测 题目链接:YbtOJ #755 小 A 有 n 个变量,分别为 x_{1\sim n}。 x_{q_k} 与当前相比变化总值大于等于 t 时结束观测。 (保证同一个观测员的 q_{1\sim k} 各不相同) 2 i v:给 x_i 加上 v。你需要输出所有在这次操作结束观测的观测员编号。 强制在线。 n,m \le 2\times10^5,1\le k\le3,1\le t,v\le10^6。 (pc(x+'0'),0):(write(x/10),pc(x%10+'0'),0);} Tp I void writeln(Cn Ty& x){write(x),pc('\n');} }using
译自 10 Ways Kubernetes Observability Boosts Productivity, Cuts Costs,作者 Eric Schabell 是 Chronosphere 的布道总监 如果您的组织希望运行云原生可观测性和 Kubernetes 管理解决方案,以下是在 Kubernetes 可观测性方面需要遵循的10条最佳实践。 Kubernetes 可观测性的 10 个实践步骤 遵循这10个简单步骤,可以帮助您掌控或重新掌控可观测性数据: 1. 明确目标 首先,确立数字化转型计划愿景,并设定实现目标。 非开源工具: 许多供应商提供可观测性工具。这里最重要的是要评估它们在可观测性数据编码、传输、引入和查询方面对开放标准的使用。 请跟上解决方案补丁和可观测性最佳实践的步伐。在可能的情况下添加自动化,以消除费时且容易出错的手动流程。 10. 控制成本 最佳可观测性平台将帮助您控制云成本和可观测性支出。
可观测性之所以昂贵,有两个原因: 可观测性比被观测系统至少可靠一个数量级。否则,你将继续调试你的可观察性堆栈,而不是使用它来保持你的应用程序运行。 在这篇文章中,让我们深入探讨一下可观测性:它是什么,不同类型的可观测性,以及实现可观测性在技术上意味着什么。在这篇文章的最后,你会明白为什么你应该抵制住诱惑,然后在可观测性上节省资金。 ---- 什么是可观测性 可观测性有许多名称,如监测、审计、遥测、仪器。忽略这些细微差别,所有这些词本质上的意思都是一样的:度量您的基础设施、平台和应用程序,以了解它是如何运行的。 可观测性通过测量阶段闭合反馈回路。它允许您的团队对应用程序进行快速更改,快速适应其用户基础和环境,而不会产生不必要的意外。良好的可观测性可以将凌晨2点被唤醒转换为日常检查。 总结 缺乏可观测性就像闭着眼睛开车:你不知道离灾难有多近。你开得越快,路越忙,你就越要小心。 可观测性也是一样:你越想让你的团队越快地添加功能,你就越应该在可观测性上投资。