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敏捷监控与可观察性
特别是在性能指标和系统可靠性对客户满意度和忠诚度产生直接影响，并直接影响企业利润的情况下。 传统的应用程序性能监控（APM）工具最初设计用于更加静态和可预测的环境。 可扩展性：随着系统的增长，复杂性通常呈指数级增长。当监控和可观察性同步工作时，APM 的可扩展性大幅提升。监控可以帮助您密切关注性能指标，而可观察性则让您能够大规模微调系统以实现最佳性能。 因此，您可以实现一种可扩展的方法，不仅能够主动识别瓶颈和资源限制，还可以调查并解决这些问题。 创建一个有凝聚力的系统 协同监控和可观察性是构建强大、可伸缩且充满洞察力的APM框架的关键组成部分。 互操作性 敏捷的APM系统依赖于监控和可观察工具之间的无缝数据交换。当每个工具作为独立系统运行时，存在获取孤立数据流和操作盲点的风险。考虑构建一个可互操作的系统，允许将数据聚合到单个综合仪表板中。 然而，要充分利用可观察性的潜力，我们必须收集正确的数据——这些数据能够解读可预测和不可预测的生产挑战。文化应该强调改进应用程序的工具。建议的方法是建立一个堆栈，可以适应与应用程序性能相关的任何查询。
47710编辑于 2024-01-10 - 来自专栏小工匠聊架构
Linux - 性能可观察性工具
---- 常用的Linux性能可观察性工具 以下是一些常用的Linux性能可观察性工具： top: 显示实时的系统性能数据，包括CPU使用率、内存使用情况、进程信息等。
52230编辑于 2023-09-15 - 来自专栏TARS基金会
可观察性与监控的区别 | 5 个提升可观察性的开源利器
本文将讨论可观察性和监控之间的区别，如何观察不同的系统，以及罗列一些能够提高可观察性的开源工具。 为了解决这个问题，可观察性（Observability）被引入到IT行业。可观察性是指根据系统展示的外部数据了解系统内部发生的事情的能力[1]。 当此类数据相互关联时，可观察性可以帮助发现商业洞察并满足业务目标。此外，当可观察性与 DevOps 文化相结合时，当今云应用程序中最棘手的问题也可以被解决。 根据前文的描述，可观察性与监控似乎是无区别。事实上，监控是推动可观察性的一个过程，但可观察性远不止于此。监控仅使用表面数据来传达问题表面上发生了什么。 例如， TARS 微服务框架不仅可以帮助开发人员构建他们的微服务，还可以为微服务集成可观察性工具，大大提升应用程序的可观察性。其他框架，例如Istio服务网格。也能够集成不同的可观察性工具。
69130编辑于 2022-08-31 - 来自专栏Tencent Serverless 官方专栏
APM：实质提升 Serverless 可观察性
Serverless 可观察性现状 Serverless 一方面降低了开发者的运维负担，开发者无需关注底层资源的情况；另一方面，需要满足开发者对性能、对指标的可观察性的需求。 2021年，Serverless 可观察性的提升将是Serverless技术发展的重要趋势。 云厂商首先为云函数服务提供了配套的可观察性功能，同时也在不断探寻云函数和行业中现有可观察性解决方案集成的思路，简化流程，降低开发者的学习成本，更利于现有项目的平滑迁移。 腾讯云 Serverless 与行业 APM 解决方案集成 为了让 Serverless 客户能够使用 APM 技术提升可观察性。 本次生态合作将提升腾讯云 Serverless 产品的可观察性，帮助客户业务更好地做可用性建设，助力业务发展。
1.1K30发布于 2020-12-30 - 来自专栏数据库相关
MySQL 8 和复制可观察性
使用Performance_Schema有更好的方法来监视和观察复制过程。 结论复制可观察性非常详细，并通过 MySQL 8 提供了大量信息。也许现在是改变查看或监视复制方式的好时机。
51540编辑于 2023-09-07 - 来自专栏让技术和时代并行
Linkerd|实现Kubernetes可观察性监测
在本文中，我们将向您展示如何完成基本的Kubernetes可观察性任务:从运行在Kubernetes集群上的应用程序获得黄金指标或黄金信号。 任何Kubernetes使用者者的第一个可观察性任务之一是监视，您需要知道什么时候出现了问题，以便您可以快速地修复它们。 Kubernetes可观察性是一个非常广泛的话题，网上有很多关于可观察性与监控、分布式跟踪与日志记录等之间的细微差别的讨论。 Cindy Sridharan在她的关于监控和可观察性的博文中写道:当不直接驱动报警时，监控数据应该被优化，以提供系统整体健康状况的鸟瞰图。 我们已经看到了如何使用Linkerd来获得黄金指标，这是获得系统可观察性的第一步，也就是说，获得复杂应用程序中正在发生的事情的高级视图。但指标只是个开始。
70820编辑于 2023-03-18 - 来自专栏运维开发王义杰
OpenTelemetry：打造现代可观察性系统
OpenTelemetry 是一个开源项目，它的目标是提供一套全面的工具，让开发者和运维人员可以获取、收集、分析和导出各种类型的遥测数据（包括但不限于跟踪、指标和日志）。通过 OpenTelemetry，我们可以更好地理解自己的软件服务的行为和性能，诊断和修复问题，优化用户体验。
69820编辑于 2023-08-10 - 来自专栏超级架构师
【可观察性】什么是可观察性？ 不仅仅是日志、指标和跟踪
尽管有些人可能将可观察性视为复杂应用程序性能监控 (APM) 的流行词，但在比较可观察性和监控时需要牢记一些关键区别。 监控和可观察性有什么区别？ 可观察性真的是用另一个名字来监控吗？ 可观察性的好处 可观察性为 IT 团队、组织和最终用户等提供了强大的优势。 使 IT 团队的可观察性具有可操作性和可扩展性 可观察性必须以允许资源受限的团队对实时收集的大量遥测数据采取行动的方式实现，以防止影响业务的问题进一步传播甚至首先发生。 这里有一些方法可以使可观察性具有可操作性和可扩展性。 了解上下文和拓扑：这涉及以一种方式进行检测，以了解高度动态、多云环境中可能存在数十亿个互连组件的每个相互依赖关系之间的关系。 可观察性变得“永远在线”和可扩展，因此受限团队可以事半功倍。
1.1K20编辑于 2022-03-28 - 来自专栏王先森
Istio服务网格的可观察性
Istio 可观察性 前面我们学习了 Istio 中的流量管理功能，本节我们来学习如何配置 Istio来自动收集网格中的服务遥测。 Istio为网格内所有的服务通信生成详细的遥测数据，这种遥测技术提供了服务的可观察性，使运维人员能够排查故障、维护和优化应用程序，而不会给服务的开发人员带来任何额外的负担。 网站会自动生成以下类型的遥测数据，以提供对整个服务网格的可观察性: 指标:Istio 基于 4 个监控的黄金标识(延迟、流量、错误、饱和)生成了一系列服务指标，Isti 还为网格控制平面提供了更详细的指标 它提供了仪表盘、可观察性，并让我们通过强大的配置和验证能力来操作网格。它通过推断流量拓扑来显示服务网格，并显示网格的健康状况。 中没有健康的 host，503 UF：upstream 连接失败，503 UO：upstream overflow（熔断） NR：没有路由配置，404 URX：请求被拒绝因为限流或最大连接次数 更多信息可参考
1.3K41编辑于 2023-04-24 - 来自专栏云计算D1net
如何通过可观察性提高云原生可持续性
这包括可观察性，云原生计算基金会(CNCF)和其他基金会也致力于帮助明确通过依赖关系嵌套引入的安全风险，例如软件材料清单。 人们可能对可观察性感兴趣并且已经在这样做，并知道如何做到这一点，或者想学习如何做到这一点。可观察性生态系统中的许多工具也有助于了解环境影响。效率低下的服务通常是造成更大影响的根源。 令人惊喜的是，全球主要的三个云计算提供商现在都拥有可持续性工具。谷歌公司最近举办了一场关于可持续云计算的活动。 不要忘记前端 前端是许多应用程序的重要组成部分，并且希望已经成为可观察性堆栈的一部分，因为前端不仅会影响企业的成本或环境，还会影响用户的成本或环境。 可观察性已经提供了分析应用程序影响所需的工具，现在可以构建仪表板和其他监控功能来开始监控。
39220编辑于 2022-12-08 - 来自专栏数字芯片
可测性设计DFT
测试的目的 寻找最小的测试向量集去覆盖更多的芯片以及板级的故障 衡量标准：故障覆盖率 2.可测性设计 可测性设计基础 所谓可测性设计是指设计人员在设计系统和电路的同时，考虑到测试的要求，通过增加一定的硬件开销 目前，主要的可测性设计方法有： 扫描通路测试（Scan） 内建自测试（BIST） 边界扫描测试（Boundary Scan） 可测性设计的优势和不足 3.可测性方法（SCAN、BIST、 Boundary SCAN） 扫描通路测试 Scan 可测试性 Scan的基本概念 扫描测试设计规则 可控制性：把激励施加到被测单元的能力 可观察性：故障传播到原始输出端的能力 扫描测试的基本概念 扫描测试是目前数字集成电路设计中最常用的可测性设计技术 扫描时序分成时序和组合两部分，从而使内部节点可以控制并且可以观察。 测试矢量的施加及传输是通过将寄存器用特殊设计的带有扫描功能的寄存器代替，使其连接成一个或几个长的移位寄存器链来实现的。 逻辑单元BIST Logic BIST是SoC设计中芯片可测性设计的发展方向。 大多数的ASIC使用基于扫描的DFT技术。对于规模越来越大的芯片来说，扫描测试的策略面临着巨大的挑战。
1.8K10编辑于 2022-12-18 - 来自专栏容器化
云原生 - Istio可观察性之监控(四)
一、回顾 云原生 - 体验Istio的完美入门之旅(一) 云原生 - Why is istio(二) 云原生 - Istio可观察性之分布式跟踪(三) [请持续关注...] 为了更好地学习如何运用Istio的连接、安全、控制、可观察性全面地治理分布式微服务应用，先从战略上鸟瞰Istio，进一步从战术上学习Istio将更加容易，故作者决定从可观察性开始Istio的布道，先体验 三、Istio的可观察性 1. 日志 当流量流入服务网格中的微服务时，Istio可以为每个请求生成完整的记录，包括源和目标的元数据等。使运维人员能够将服务行为的审查控制到单个微服务的级别。 2. 可以看出，Istio的可观察性，致力于解决两方面的问题： 1、症状：什么病？ 是Istio的问题？ 哪个Istio组件的问题？ [...] 2、原因：为什么得这种病？ 怎样跟踪、分析、定位？ 除了分布式跟踪、监控，Istio的可观察性还包括日志，敬请期待，请持续关注。 八、最后 如果有什么疑问和见解，欢迎评论区交流。 如果觉得本篇有帮助的话，欢迎推荐和转发。
1.1K10发布于 2020-02-17 - 来自专栏让技术和时代并行
聊聊云原生转型之前实现可观察性的必要性
1、为什么要从可观察性开始？ 首先，如果你不理解也不能清楚地看到你的系统发生了什么，那么做一些云原生转型也是徒劳无功的。 为什么这样说呢？ 所有这些都与监控和可观察性有关。 SRE 书籍为您提供了使您的产品可靠的需求层次结构： 看看这个金字塔。一切靠什么？ 监控。 可靠的生产系统需要有良好的监控。 可观察性。 可观察性是关于将您的黑盒应用程序转变为开放的、经过检测的微服务，这使您能够快速检查和了解正在发生的事情，它能够立即观察系统的运行情况。 老实说，在向云原生过渡的过程中，弄清楚实现可观察性是重中之重。 如何做到可观察性？ 规范化编程语言监控类库 编写的 Java 将与 PHP 或 Go 有所不同。这在很大程度上也取决于生态系统。 希望到现在为止，在开始云原生之旅的开始之前，首先保证系统运行指标可视化，保证系统的可观察性，一切从监控开始。
66230编辑于 2023-03-18 - 来自专栏Linyb极客之路
可伸缩性最佳实战
因此异步不仅利用底层框架平台的异步性，更重要的是如何做到应用本身的异步性，只有做到了这一点才算是真正的异步。 我想这一点大家应该比较清楚，如果将业务逻辑用存储过程实现，那么就会造成非常差的伸缩性，但是我想说的是及时不用关系数据库的特性，如果我们不能从应用的角度去设计系统，照样会造成很差的伸缩性。 业务对象会触发领域事件，然后最终领域事件监听器调用技术组件完成一些附加操作，采用这种方式，我们还可以采用异步的领域事件，这就使得系统的并发通过JAVA本身的内存锁机制实现，而不是靠原来的数据库的事务隔离性来保证并发安全性 容量规划以及伸缩性探讨会 我们要清楚的认识到当前系统能支持的负载，以及系统中可能存在的性能和伸缩性的瓶颈在哪里，在解决了某一个伸缩性的瓶颈以后，我们就需要关注下一个随着系统不断增加可能带来伸缩性瓶颈的问题 回滚 任何操作都有可能失败，因此我们的系统一定要做好回滚操作，这个回滚操作室广义的回滚，具体可参考“可伸缩性和可用性反模式”。 根源分析 确保能在发生问题的时候找到问题的根源，做到治标治本。
46210编辑于 2022-03-09 - 来自专栏进步博客
模拟按钮的可访问性
使用这种方法我们可以快速的创建各浏览器表现一致的按钮，免受各种bug困扰，但同时也带来了可访问性问题。 虽然点击一个链接时，通常链接会将我们带至其他地方，但使用辅助工具的用户仍然能够感知到这里是可以点击的（而且功能性链接在现代交互中使用的越来越广泛）。如果使用的是其他元素，就没有那么幸运了。
1.4K30发布于 2018-08-01 - 来自专栏DevOps持续集成
什么是 CICD 可观察性，我们如何为更多可观察的管道铺平道路？
作者还展望了未来，希望CI/CD供应商能够朝着一个共同的标准发展，实现遥测数据的普遍可访问性。 本篇文章是「DevOps云学堂」与你共同进步的第 66篇 可观察性不仅仅是观察错误或监控基本健康信号。 在本博客中，我们将更深入地探讨 CI/CD 管道可观察性的重要性。 为什么你应该关心 CI/CD 可观察性 顾名思义，CI/CD 可观察性是可观察性的一个子集，专注于软件开发生命周期。它有助于以多种方式确保流程可靠、相关且易于理解： 积极主动解决问题。 我们如何开始优化 CI/CD 可观察性 Grafana Labs 优化 CI/CD 可观察性的道路始于一个单一的焦点。 未来是可互操作的 我们刚刚开始使用 GraCIe。我们不仅要解决当今的挑战，还要积极塑造 CI/CD 可观察性的未来。
53410编辑于 2023-12-19 - 来自专栏肉眼品世界
提高CICD可观察性的4 个最佳实践
在这篇文章中，我们将讨论提高系统可观察性的四种技术。 1. 生产环境的可观察性 有些错误仅在应用程序部署到生产环境后才会发生，因此很难在本地复现，有些还只是间歇性地发生。 此类警报系统可确保开发人员在应用程序未按预期运行时收到通知。 被动监控 被动监控，对于全面了解应用程序性能和用户使用习惯至关重要，允许软件团队使用真实数据直接跟踪用户体验质量。 该信息应包括： 时间戳 唯一用户ID 会话ID 资源使用信息 日志也应该在一个集中的、可访问的位置进行管理。 部署前的可观察性 很多组织，都关注在生产系统中实现可观察性，但较少强调从开发阶段就使应用程序具备可观察的能力。 总结 虽然这四种最佳实践都是有益的，但部署前的可观察性是提高可观察性的最经济的方法。它允许软件开发人员及时检测和修复代码中的问题，同时修复成本最低，不会影响用户。
82210发布于 2021-09-27 - 来自专栏大数据杂货铺
从 Elasticsearch 到 Apache Doris：升级可观察性平台
可观察性平台类似于免疫系统。就像免疫细胞在人体中无处不在一样。可观察平台会巡逻设备、组件和架构的每个角落，识别任何潜在威胁并主动缓解它们。 这篇文章是关于 GuanceDB 这个可观察性平台如何通过用 Apache Doris 替换 Elasticsearch 作为其查询和存储引擎来在这两方面取得进展。 通过解耦查询引擎和存储引擎，实现可插拔、可互换的架构。 针对时间序列数据，他们构建了 Metric Store，这是一个基于VictoriaMetrics 自主开发的存储引擎。 通过简化的语法元素和针对可观察性用例进行优化的计算函数，该 DQL 可以查询指标、日志、对象数据和来自分布式跟踪的数据。 这就是 DQL 与 Apache Doris 协同工作的方式。 用于动态模式更改的新数据类型 从本质上讲，可观察性平台需要支持动态模式，因为它收集的数据很容易发生变化。用户在网页上的每次点击都可能向数据库添加一个新的指标。 环顾数据库格局，您会发现静态模式是常态。
2.7K11编辑于 2024-01-03 - 来自专栏CNCF
使用服务网格来实现Kubernetes可观察性
任何Kubernetes采用者的第一个可观察性任务之一是监控——至少，你需要知道什么时候出现了问题，以便你可以快速地修复它们。 Kubernetes可观察性是一个非常广泛的话题，网上有很多关于可观察性与监控、分布式跟踪与日志记录等之间的细微差别的讨论。 Cindy Sridharan在她关于监控和可观察性的博文[4]中写道：“当不直接驱动警报时，监控数据应该被优化，以提供系统整体健康状况的鸟瞰图。” 当你继续你的监控和可观察性旅程时，你一定会遇到另外两个常用的工具：日志和分布式跟踪。 分布式跟踪涉及到检测应用程序，以便测量请求在服务中花费的时间长度。 这是你被观察之旅坚实的第一步。当然，在你成为经过认证的Kubernetes可观察性专家之前，还有很多东西需要学习和实现！
54110发布于 2021-03-15 - 来自专栏LEo的网络日志
11 Jan 2023 可观察性的检查表
可以跟踪重要业务事件，例如用户取消订单事件 日志中记录了关键错误和故障信息，例如支付失败 可以监控到系统的健康状态，例如可以监控到数据库能正常读写，这是一个健康的状态，可以提供服务 可以区分客户端和服务器端的可观察性数据
26830编辑于 2023-10-17
腾讯云开发者
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