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。 Amazon Bedrock(和许多其他)服务原生支持此功能,而且根据报告,对于大型提示,这减少了高达 85% 的延迟。 然后,你可以通过推理服务器和 LLM 处理这些批次。这种方法可以帮助你增加系统的吞吐量,并确保 GPU 以接近最佳的利用率运行。 虽然你可以在定制系统中实现自定义排队和批处理逻辑,但生产就绪的工具,如 vLLM、NVIDIA Triton 推理服务器 和 AWS Bedrock,为大多数用例提供了强大的、现成的解决方案。 在入口点引入一个轻量级的初始模型,类似于传统微服务中的反向代理或 API 网关。像反向代理一样,这个模型可以帮助实现模型之间的负载均衡,缓存频繁使用的响应,并优雅地处理回退。
洞察你的服务:使用Kiali观测你的微服务应用 微服务架构可视化的重要性: 痛点: 服务间依赖关系错综复杂 问题排查困难,扯皮甩锅时有发生 可视化的优势: 梳理服务的交互关系 了解应用的行为与状态 什么是 Kiali: Kiali属于Istio的集成组件之一,是一个用于Istio的可观测性控制台,具有服务网格配置和验证功能。 它通过监控网络流量来推断服务拓扑和报告错误,帮助你了解服务网格的结构和运行状况。Kiali提供了详细的度量和基本的Grafana集成,可用于高级查询。 官方定义: Istio 的可观察性控制台 通过服务拓扑帮助你理解服务网格的结构 提供网格的健康状态视图 具有服务网格配置功能 名字含义:源自希腊语,意为望远镜 依赖 Istio 作为宿主,为 Istio 开发有较强的绑定关系 Kiali 是 Istio 服务观测的一环 Kiali 的功能: ?
本教程已加入 Istio 系列:https://istio.whuanle.cn 可观测性 Istio 集成了 Jaeger、Zipkin 和 Skywalking 等链路追踪应用,能够有效地捕获服务网格的结构 Kiali 使用这些 Prometheus 数据来生成服务之间的流量、错误率、延迟等指标。 Istio 遥测数据:Istio 服务网格生成的遥测数据包括请求、响应、延迟以及 Envoy 代理的其他性能指标。 Kiali 从这些遥测数据中获取服务拓扑信息,以创建服务之间的依赖关系图。 Kiali 将这两个数据源的信息整合在一起,生成 Graph,它展示了服务网格的拓扑结构、服务之间的流量以及其他性能指标。 这有助于用户更好地理解服务之间的依赖关系,发现潜在的性能问题,并优化服务网格配置。 可能失败的原因 如果你的 Kiali 一直显示 Empty Graph。
系列文章 .Net微服务实战之技术选型篇 .Net微服务实战之技术架构分层篇 .Net微服务实战之DevOps篇 .Net微服务实战之负载均衡(上) .Net微服务实战之CI/CD .Net微服务实战之 Kubernetes的搭建与使用 .Net微服务实战之负载均衡(下) .Net微服务实战之必须得面对的分布式问题 前言 很多次去面试,有经验的面试官都会问一个问题,你是怎么去定位日常遇到的问题? 日志、指标、跟踪三者结合起来有一种统称——可观测性 运维是架构的地基,我第一次看到这句是在张辉清写的《小团队构建大网站:中小研发团队架构实践》,说实话,我非常的认同。 可观测性 可观测性的意思是可以由系统的外部输出推断其内部状态的程度,在软件系统中,可观察性是指能够收集有关程序执行、模块内部状态以及组件之间通信的数据。 同时他还支持多种告警接收方式,常见的如邮件、企业微信、钉钉等。
但在要实现微服务系统完整的可观测性,我们发现 Jaeger 本身也具有一定的局限性: 相比其他的可观测性系统,Jaeger 更专注于链路追踪(Tracing),日志和指标功能支持比较有限。 那么这种情况下我们怎么去降低可观测性平台的复杂性?怎么去提供高可用和高性能的后端服务? 最好的方式是寻找一个能够兼容 Jaeger 的后端系统,提供高可靠、高性能的能力。 当 Jaeger 相遇 Erda Erda 作为一款云上应用协同开发平台,提供了 SaaS 化可开箱即用的可观测性云服务,免去了自己运维多个监控、日志系统后端的复杂性,同时也提供了完整的微服务观测能力, 接下来,我们看一下如何使用 Jaeger SDK 把数据接入 Erda 微服务观测平台。 首先,在管理中心创建一个监控项目(监控项目和研发项目的区别是后者除观测能力之外还包含完整的 DevOps 研发功能): 接下来在微服务治理平台中找到创建的监控项目,进入后点击【环境设置】 > 【接入配置页面
前言 前言、理论,实践请参考 微博增值团队可观测性探索与实践-初探 、微博增值团队可观测性探索与实践-实践 强烈建议优先阅读。 提前说明一下,本人现在已经从微博离职了,这篇文章算是对我过去两年多关于可观测性相关工作的反思与回顾吧。 截止23年3月末,微博增值团队从上线一站式可观测平台到现在也运行了差不多两年的时间了。 第三阶段:在了解到OpenTelemetry项目后,团队决定基于OpenTelemetry来提升服务的可观测性。 基于OpenTelemetry提升服务可观测性的方案,优缺点如下:优点: 1. 更多实现细节请参考: 微博增值团队可观测性探索与实践-初探 、微博增值团队可观测性探索与实践-实践 实施过程 实施过程是项目成功的保证之一。
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。 最终联系云服务商确认,确实是他们的硬盘出了问题。 另一次是在某个凌晨,游戏服务器访问数据库时出现了 i/o timeout 错误。这里的 i/o timeout 是网络连接层的报错。 与云服务商确认后,他们也承认是由于存储集群的某种原因触发了自动切换,导致了 IO 抖动。 上面两个案例中,我在分析问题时并没有去看程序的代码,甚至第一个程序的源码我根本没有阅读过。
导读:在微服务大行其道的环境下,分布式架构和微服务框架给系统性能分析和问题定位带来了非常大的挑战。如何通过汇聚业务系统各处理环节的实时数据,实现对应用的全链路性能监测成为服务治理的一大难题。 本文主要基于智慧零售腾讯有数产品的业务背景分享基于 SkyWalking 的腾讯云微服务观测实践,希望给有这方面需求的同学一些启发。 skywalking-trace 腾讯微服务观测平台:TSW 确定了组件之后,如何能让开发同学更专注于业务功能开发,而不需要关注 SkyWalking 底层服务的日常运维? Agent性能分析图 总结 应用性能管理只是服务治理中的一部分,本文以腾讯有数业务的后台服务现状为背景,为了解决当前遇到的服务调用监控、服务链路追踪和服务性能诊断的3大问题,先后介绍了开源 SkyWalking 腾讯微服务观测平台产品概述: https://cloud.tencent.com/document/product/1311/50754 3.
在 IT 领域,可观测性和 IT 服务管理 (ITSM) 历来在孤岛中运行。但随着 IT 环境变得越来越复杂和繁重,IT 团队需要的不只是点解决方案。 因此,可观测性和 ITSM 服务正在向融合靠拢。这种转变将为 IT 运营 (ITOps) 领域带来巨大的好处,使 IT 团队能够达到前所未有的效率和生产力水平。 什么是可观测性? 随着现代 IT 基础设施变得越来越复杂,该行业已投入时间、金钱和精力来改进可观测性工具和服务。 但可观测性的承诺并不是 IT 复杂性的万能药。 在提供有效的服务感知和可用性方面,可观测性只是难题的一部分。 看看这些数字:根据 Enterprise Strategy Group 研究,91% 的组织在部署可观测性解决方案时报告遇到了挑战。 可观测性的目标是提供对 IT 生态系统的可见性和理解。可观测性服务和 ITOps 团队需要采取的警报之间经常存在差距。
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
企业微信接口在可观测性平台中的深度集成实践随着现代分布式系统复杂度不断提升,可观测性(Observability)已成为保障系统稳定性的核心技术支柱。 本文将深入探讨如何将企业微信接口深度融入可观测性技术栈,构建具备主动洞察与协同排障能力的智能运维体系。一、可观测性场景下企业微信的定位演进在传统的可观测性实践中,企业微信常被简化为“告警通知通道”。 ├──告警收敛与智能路由├──上下文组装服务├──交互式诊断卡片生成└──协同作战室管理三、核心技术实现方案1.基于OpenTelemetry的端到端可观测性集成通过标准化可观测性数据模型,实现与企业微信接口的无缝对接 alertService.sendErrorDiagnosticCard(getOnCallEngineer(span.getServiceName()),card);//重置计数器errorCounts.remove(serviceKey);}}}//企业微信可观测性告警服务 script_id,arguments,executionResult,user);return{success:true,execution_id:executionResult.id};}}4.可观测性数据的长期存储与分析构建专门的企业微信可观测性数据仓库
“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 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”。 特色能力整合APM、RUM、云拨测等8大子产品,基于OpenTelemetry构建全链路追踪,兼容Jaeger、Skywalking等开源生态;与腾讯云CVM、数据库等服务深度联动,部署效率提升40%,
而在这些功能中,可观测性与诊断能力无疑是最为关键的部分。 在本篇文章中,我将深入探讨如何在服务网格环境下,通过使用 Istio 或 Linkerd 等技术来提升微服务架构的可观测性与诊断能力。 通过服务网格,我们可以在不改变微服务本身的代码情况下,获得全面的可观测性和强大的诊断能力。 通过本文的分析和示例,相信你已经掌握了如何利用服务网格提升微服务架构的可观测性与诊断能力。 如果你也在面对微服务架构中的可观测性和故障排查问题,服务网格绝对值得你去尝试并深入学习。 愿你在微服务的世界中,能够通过强大的可观测性和诊断能力,为你的应用和用户带来更加稳定、可靠的服务! InfoQ 等社区博客专家,历届博客之星Top30,掘金年度人气作者Top40,51CTO年度博主Top12,掘金等平台签约作者,华为云 | 阿里云| 腾讯云等社区优质创作者,全网粉丝合计30w+ ;硬核微信公众号
在本章中,我们将会学习到如何部署一套微服务、如何使用 Istio 暴露服务到集群外,并且如何使用可观测性组件监测流量和系统指标。 书店微服务 本章教程示例使用的是 Istio 官方的一套微服务,这套微服务是一个在线书店,打开页面之后会看到一个分类、书的信息以及书的评论,页面的内容由不同的子服务提供。 书店微服务分为四个单独的微服务,在上图中已经使用红色方框画出来了。这四个微服务分别是: productpage: 汇集所有服务的数据,生成浏览页面。 在这个微服务中,Productpage 服务对外提供 Web 访问页面,而且其它的三个服务只能在集群内部访问。 四个服务分别采用了不同的语言开发,Productpage 聚合其它三个服务的信息生成一个页面。 在微服务设计中,我们不要每个子服务都暴露端口到集群外部,应该通过一些应用集中数据后给外部显示。
文章目录 背景: 一、微信各个平台介绍 二、公众平台介绍 三、开发前准备 四、服务器配置 五、服务器验证 六、消息接收 七、客服消息 八、获取素材 九、相关工具 十、最终效果展示 总结 背景: 近期接到了涉及微信开放平台和微信公众平台相关的开发需求 ,开发过程中踩了许多坑,把相关问题整理记录下来以便巩固记忆,并把总结的经验分享出来,本篇分享微信服务号开发,希望可以给大家提供帮助 一、微信各个平台介绍 1、微信开放平台:面向开发人员,为网站、App提供微信第三方登录功能 IP为白名单,白名单以外的ip请求access_token接口会报40164错误,有了 access_token 才能调用微信的各种接口 四、服务器配置 开启服务器配置,开启以后服务号的推送信息将会传送到所配置的服务器中 ,微信服务器将发送GET请求到填写的服务器地址URL上,GET请求携带参数如下表所示: 参数 描述 signature 微信加密签名,signature结合了开发者填写的token参数和请求中的 微信服务器在五秒内收不到响应会断掉连接,并且重新发起请求,总共重试三次。假如服务器无法保证在五秒内处理并回复,可以直接回复空串,微信服务器不会对此作任何处理,并且不会发起重试。
前言 近年来可观测性领域越来越成熟,游戏服务的可观测性能力建设日益成为提升产品质量与运维效率的关键环节。随着游戏系统架构的不断复杂化,传统的监控和故障排查方式已难以满足业务高可用和用户体验优化的需求。 通过健全的可观测性体系,可以实现对游戏服务全链路的实时监控、异常检测与分析,助力技术团队及时发现和定位问题,推动产品持续优化与稳定迭代,从而为玩家提供更加流畅和可靠的游戏体验。 作为 OpenTelemetry 社区 C++ SDK 的核心贡献者,我一直致力于将可观测性能力引入并深度集成和应用到游戏服务框架和业务开发过程中。 通常情况下,我们有时候某个研发环境出故障,只有特定环境、特定类型的服务故障。这时候就可以通过多维度切换,快速找到问题所在的服务。 生态适配 存量生态 前面也提到 OpenTelemetry 是结合了之前各类组件的经验,目标是成为可观测性领域大一统标准。
SRE 的话,就是你就是该服务的可用性工程师,需要对自己的服务负责。即使是作为一个开发者,你也需要在你的可观测性上提供一些像指标、日志,包括 Trace 上报等。这里面为什么说主动? 里面可能包括现在以前很少出现的微服务这种东西,架构到一定复杂程度,像容器、微服务、网格这些东西出现了之后,所谓的这种可观测性才变得更加重要,并且更加难以用传统的监控方式去观察。 下面分别是默认服务和 API 服务的 Service 以及内部组件,一个第三方的,你可以理解为是告警模块和查询模块这么一个服务,紫色的是一个告警模块。 基于这张图,我们每一个 Pod 或者服务都会对应接入对应的一些指标、Trace 以及 Logs,包括之前所做的一些可观测的最佳实践,互相之间有一些关联,比如通过指标去找到一些 Trace,通过一些日志。 信息有很多,比如我调了一个服务,这个服务请求量直接陡降,但并不代表是因为查询阻塞导致下游服务的问题,也可能是因为上游服务导致异常,导致查询才有异常。所以这里面就会有信息互为因果。
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 istio的metrics主要通过kubernetes_sd_config服务发现进行采集。 通过点击reviews服务(三角形)关注bookinfo图表中的reviews服务 ? 在右上角的下拉框中选择Show Details进入ratings的service设置 ? 下面将尝试对服务端口名称进行无效性修改来查看Kiali如何报告错误: 将details服务的端口名称从http修改为foo # kubectl patch service details -n default
校园微气象观测站:连接科学教育与环境感知的智能平台【JC-XQ4】作为集数据采集、科普教育与环境监测于一体的智能化教学设备,通过高精度传感器、物联网技术与互动式教学系统的深度融合,构建起校园环境的“气象感知神经网络 ”,为师生提供从数据观测到科学探究的全流程实践载体。 一、多参数感知系统:精准捕捉微气候特征观测站采用模块化传感器阵列,可实时监测空气温度(-40℃~60℃,精度±0.3℃)、相对湿度(0~100%RH,精度±3%RH)、风速(0~70m/s,分辨率0.1m 三、跨学科教学融合:打造实践型科学课堂观测站打破学科边界,成为多领域教学的“活教材”:科学课:通过对比不同地点(如操场、树林)的温湿度差异,理解“小气候”形成原理;数学课:利用风速、雨量数据进行概率统计与标准差计算 配套《校园气象观测实验手册》提供20+标准化教学案例,从基础观测到进阶研究覆盖小学至高中全学段,实现“即装即用、深度教学”的校园适配目标。
实例 下图是微商相册小程序,许多在朋友圈活跃的微商如今都转战到了这里。 微商相册内部可以和发动态一样发送图片与文字,像是另一个微商们的”朋友圈“。 因为在小程序的前段代码都是存放微信服务器上的,可以直接在微信内打开,非常方便快捷。 而且其样式代码都封装到微信小程序里面,安全性也会更高、更稳定。 在线上最好能够安排客户能积极回复消息,及时解决用户的需求,形成优质服务。 再结合自身产品的优势,不断优化产品、更新换代,两者相结合,潜在用户自然就可以收入囊中。 因为在小程序的前段代码都是存放微信服务器上的,可以直接在微信内打开,非常方便快捷。 而且其样式代码都封装到微信小程序里面,安全性也会更高、更稳定。 在线上最好能够安排客户能积极回复消息,及时解决用户的需求,形成优质服务。 再结合自身产品的优势,不断优化产品、更新换代,两者相结合,潜在用户自然就可以收入囊中。