随着动态系统架构的复杂性和规模的增加，IT 团队面临着越来越大的压力来跟踪和响应其多云环境中的条件和问题。因此，IT 运营、DevOps 和 SRE 团队都在寻找对这些日益多样化和复杂的计算环境的更高可观察性。 但什么是可观察性？为什么它很重要，它实际上可以帮助组织实现什么？ 什么是可观察性？ 在 IT 和云计算中，可观察性是根据系统生成的数据（例如日志、指标和跟踪）来衡量系统当前状态的能力。 可观察性依赖于源自多云计算环境中端点和服务的仪器的遥测。在这些现代环境中，每个硬件、软件和云基础架构组件以及每个
GitOps 是一种新的软件开发范式，承诺简化和完全自动化软件部署过程。GitOps 不依赖 IT 人员或笨拙的脚本来配置环境，而是将所有环境定义成代码，并通过一致和可预测的方式一起部署环境和应用程序。所有的东西都放在源代码控制系统中，使用的是大多数开发人员都熟悉的工具。
敏捷开发实践必须依赖敏捷监控框架的支持。忽视系统状态的微小差异（包括基础设施、应用程序性能和用户交互）是企业无法承受的风险。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。
Kubernetes 领域继续爆炸式增长，本篇文章将会分享一些值得关注的公司的候选名单。
公司在数据和分析能力上投入了大量资金，为公司内外的人们创造了越来越多的数据产品。这些产品依赖于一堆数据管道，每个管道都是将数据从一个地方传输到另一个地方的软件执行编排。随着这些管道变得越来越复杂，重要的是要有工具和实践来开发和调试更改，并在问题对下游造成影响之前缓解问题。数据可观察性、监控和测试都是改进管道的方法，但它们并不相同。
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。
我们正在将单体架构转换为微服务，采用服务网格，并从“分布式和解耦优先”的角度接近世界。我不太喜欢引入新术语，但是企业内部不断出现一个概念：“Cluster Out”。意思就是：清晰的愿景，新鲜的代码，对开源的新承诺。
摘要：针对乱序堆叠物体识别效率低、速度慢的问题，提出一种快速可靠的3D对象检测可以应用于复杂场景中随机堆积的物体。所提出的方法使用“3D向量对”具有相同的起点和不同的终点，并且它具有表面正态分布作为特征描述符。通过考虑向量对的可观察性，提出的方法已取得较高的识别性能。可观察性向量对的因数是通过模拟可见光来计算的从各种角度来看向量对的状态。通过整合提出的可观察性因子和独特性因子，向量对可以有效提取和匹配，并将其用于对象姿态估计。实验已经证实，提出的方法较先进的方法，识别成功率从45.8％提高至93.1％，提出的方法的处理时间对于机器人垃圾箱拣选来说足够快。
自成立以来，Chronosphere 一直在帮助可观察性团队和工程师使用云原生可观察性来驯服极速的数据增长，更有效地执行工作。当然，更快乐、更高效的工程师可以为客户企业带来更好的成果 —— 两者都依赖于工程师构建和支持的软件。为了进一步实现这些目标，Chronosphere 在 Prometheus Day 上宣布，将与 PromLabs 一起向 Prometheus 组织捐赠 PromLens 项目。
可观察性（Observability）本质上是指系统可以根据外部输出推断内部运行状态的过程。
CNCF刚刚发布了第二份季度CNCF最终用户技术雷达。该技术雷达的课题是可观测性。
可观察性的概念起源于工业领域，在该领域中，可观察性被定义为从系统外部输出推断系统内部健康状态的能力。
最近，OpenTelemetry宣布成为CNCF新的沙箱项目，由OpenTracing和OpenCensus[1]、[2]、[3]、[4]合并而成。已经有几个人问我，OpenTelemetry对Jaeger项目（在CNCF孵化阶段）意味着什么，以及它是否会取代Jaeger。我将在这篇文章中尝试回答这些问题。
在任何应用程序中，缺乏可观察性就像骑自行车时蒙上眼睛一样。唯一不可避免的结果就是崩溃，而崩溃总是伴随着代价。当我们获得可观察性时，这个代价往往是我们唯一关注的，但这不是唯一的代价。可观察性的另一个成本通常一开始不会被解决，直到它变得比崩溃的成本更令人痛苦，这是指维护成本和适应性成本。
客座文章最初由Elastisys高级云架构师Cristian Klein在Elastisys博客[1]上发表
这篇文章是 Calico 公司的员工写的，思路非常好。可观测性即代码，非常 k8s 范。在我们实际应用中，目前 k8s 的观测性确实是一个非常大的问题，就目前我在做的平台中，我就对这个问题很头大，虽然业界也有可观测性方案，但是 opentelemetry 目前较为成熟的只是 trace，log 还不够成熟，metrics 目前还是 Prometheus 比较成熟。所以目前大多数的业界平台都是混着用。虽然 opentelemetry 声称是要统一这三者，但是从实际技术角度和目前发展情况来看，还需要时日才能成熟。
非常有幸参加了云原生社区 Meetup 北京站，有机会和众多业内的大牛一起讨论云原生相关的技术和应用，本次 Meetup 上我和大家分享了关于云原生下的可观察性相关的议题，可以扫描下面图片中的二维码回看，本篇文章主要是视频的文字性总结，欢迎大家留言讨论。
在不断发展的DevOps世界中，深入了解系统行为、诊断问题和提高整体性能的能力是首要任务之一。监控和可观察性是促进这一过程的两个关键概念，为系统的健康和性能提供了宝贵的可见性。虽然这些术语经常可以互换使用，但它们代表着理解和管理复杂系统的不同方法。
面对新冠的全球大流行，随着企业上云和加速数字化转型以更好地为客户和员工服务，运营复杂性也随之增加。为了解开这些复杂性并让高管能够了解 IT 生态系统，业务领导者越来越多地将可观察性解决方案视为一项战略投资。
现在云计算采用率也在增长，人们需要退后一步评估可观察性能力。基于控制理论，现代云计算时代的可观察性以多种形式表现出来。在人们拥有多个不同的云计算提供商和许多云计算实例的世界中，需要一个协调的联合可观察性级别，具有集中视图以及跨多个集群中的多个云平台进行过滤和聚合的能力，如果希望能够保持控制的话。
可观察性是DevOps团队的重要组成部分，它可以帮助组织从系统的输出信息，推断系统内部状态。它是一个持续的过程，从你的CI/CD流水线开始，并贯穿于应用程序的整个生命周期。
如果最好的平台不仅仅是媒人，那么最好的开源项目也不仅仅是实用工具。这并不是不正确的，也不是不可想象的，认为云原生的成功更多地与供应商和其他第三方的能力有关，这些供应商和第三方利用CNCF项目（如Kubernetes、Prometheus、Jaeger等）提供的构建块创建有趣的发行版。
在这篇文章中，作者介绍了CI/CD可观测性的概念和重要性。通过使用可观测性，团队可以提前解决问题，做出更明智的决策，并增加对软件发布的信心。文章还提到了CI/CD系统中常见的问题，包括不稳定性、性能回归和配置错误。为了解决这些问题，作者介绍了GraCIe，这是一个基于Grafana构建的应用插件，旨在提供对CI/CD系统的易于理解的方式。GraCIe利用Grafana Tempo、Grafana Loki和Prometheus的功能，通过使用OpenTelemetry，可以与几乎任何CI/CD平台无缝集成，为用户提供无与伦比的洞察力。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。
Container Solutions 很高兴地宣布我们已经开源了一个我们研发已久的项目。
西格曼：我叫本·西格曼。我是Lightstep的联合创始人兼首席执行官。我在这里讨论的是资源和事务，这是可观察性的一个基本的二元性。我职业生涯的大部分时间都在研究可观察性。在我职业生涯之初，我在谷歌工作了九年，致力于谷歌的分布式跟踪系统Dapper，以及他们的高可用性监控和度量系统Monar。然后，Lightstep当然也专注于可观察性。我花了很长时间才到这里。我想出了一种与过去不同的思考可观察性的方法，这就是这次演讲的内容。 事务 什么是事务？在右边，您可以看到某个系统的示意图。我们将从这个银行账户服务
在本系列文章中，我们将逐步介绍如何从头开始创建自己的数据可观察性监视器，并将其映射到数据运行状况的五个关键支柱。
当今强化学习（RL）的问题很多，诸如收敛效果不好。在偏弱的实验环境里，模型测试结果看起来尚可，许多问题暴露得不明显，但大量实验已经证明深度 RL 泛化很困难：尽管 RL 智能体可以学习执行非常复杂的任务，但它似乎对不同任务的泛化能力较差，相比较而言，监督深度网络具有较好的泛化能力。
在不断发展的软件开发世界中，可观察性使软件工程师能够实时洞察复杂的系统。OpenTelemetry 和 Prometheus 是著名的云原生计算基金会 (CNCF) 毕业项目，但用于监控和调试应用程序的可观察性工具不同。
Cilium 是一个开源的云原生解决方案，用于提供、保护(安全功能)和观察(监控功能)工作负载之间的网络连接，由革命性的内核技术 eBPF 提供动力。Cilium 主要使用场景是在 Kubernetes中，但 Cilium 的优势并不仅限于 Kubernetes 环境。
谈到 Service Mesh，人们总是想起微服务和服务治理，从 Dubbo 到 Spring Cloud (2016开始进入国内研发的视野，2017年繁荣)再到 Service Mesh (2018年开始被大家所熟悉)，正所谓长江后浪推前浪，作为后浪，Service Mesh 别无选择，而 Spring Cloud 对 Service Mesh 满怀羡慕，微服务架构的出现与繁荣，是互联网时代架构形式的巨大突破。Service Mesh 具有一定的学习成本，实际上在国内的落地案例不多，大多是云商与头部企业，随着性能与生态的完善以及各大社区推动容器化场景的落地，Service Mesh 也开始在大小公司生根发芽，弥补容器层与 Kubernetes 在服务治理方面的短缺之处。本次将以一个选型调研者的视角，来看看 Service Mesh 中的可观察性主流实践方案。
Range-Visual-Inertial Odometry: Scale Observability Without Excitation
Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下与云原生体系有关的话题- 云原生可观测性-Observability。 作为一个“核心”体系，可观测性在监控分布式微服务应用程序和云基础设施的可见性和控制自动化层面具有举足轻重的意义。
作者：Ran Ribenzaft，Epsagon联合创始人和首席执行官。嘉宾文章最初在Epsagon博客上发表。
可观察性指的是一个对象会在其数据发生变更时向其他类发出通知。可观察性是数据绑定库 (Data Binding) 的重要特性之一，它可以将数据和 UI 元素绑定在一起——当数据发生变化时，屏幕上的相关元素也会随之更新。
InfoQ 趋势报告为架构师和技术领导者们关注的主题提供了有见解的概述。此外，它们还有助于 InfoQ 编辑团队撰写新闻和招募文章作者来报道创新技术。
In IT and cloud computing, observability is the ability to measure a system’s current state based on the data it generates, such as logs, metrics, and traces.
混合云环境的兴起和容器化技术（如Kubernetes）的采用彻底改变了现代应用程序的开发、部署和扩展方式。
程序员的世界非常魔幻，有时不明白老板们在想什么，突发奇想说公司想做云原生转型，然而计划的第一件事是从 Jenkins 流水线转移到 Gitlab CI。碰到什么困难，老板们开始怀疑技术上存在问题，试图通过技术解决一切问题，而不考虑公司组织架构是否需要变革。
微服务和高度分布式的系统是非常复杂的。系统中有许多移动部件，包括应用程序本身、基础设施、版本和配置。通常，这会导致运维人员难以跟踪生产或其他开发环境（QA、开发、预生产）中的实际情况，而当你需要对系统进行排障时这又成了一个问题。
企业需要一种更智能的方法，将人工智能、自动化和端到端可观察性结合起来，以腾出团队的时间，让他们能够专注于加速创新和优化用户体验。
熟悉Selenium 3.0发布背后故事的人知道，早2013年Selenium团队就放出消息将在圣诞节发布Selenium 3.0，可是，直到2016年Selenium3.0才正式发布会，它比最初发布时承诺的时间晚了三年。
想象一下，在没有财务预测的情况下经营企业，甚至不知道银行剩下多少钱。您怎么知道您是在巨大的现金缓冲中游泳还是由于资金不足而需要跳过客户午餐？如果不注意自己的财务状况，根本就不可能开展健康的业务。同样，如果不观察您的计算基础架构，就不可能保持应用程序运行正常。
在基于微服务的云原生架构中，客户端的一次服务调用，会产生包括服务和中间件在内的众多调用关系。对这些大量复杂的调用过程进行追踪，对于微服务的安全性分析、故障定位、以及性能提升等，有着重要的作用。
感谢 CNI（容器网络接口），Kubernetes 提供了大量选项来满足您的网络需求。在多年依赖简单的网络解决方案之后，我们面临着对以客户需求为后盾的高级功能的日益增长的需求。Cilium 将我们 K8s 平台中的网络提升到了一个新的水平。
本文主要包含五个部分。第一部分对应用性能监控（APM）相关的概念进行了介绍，包括可观察性和应用性能监控；第二部分将Elastic APM和业界流行的APM产品Apache SkyWalking进行了对比；第三部分对Elastic公司推出的APM产品相关的组件和数据模型进行了介绍；第四部分介绍Elastic APM的使用实践，最后在第五部分进行了总结。
协议检测(Protocol detection)，顾名思义，允许 Linkerd 自动检测 TCP 连接中使用的协议。 Linkerd 的设计原则之一是“just work”，协议检测是 Linkerd 如何实现这一目标的重要组成部分。
服务网格项目用于生产的行业领导者，如 Expedia、JPMC、微软、Nordstrom 等
近几年，“可观测性”这个词在国内的 IT 圈子突然走红，阿里、百度、字节、腾讯等大厂纷纷跟进可观测性建设，更有多家基于可观测技术创业的公司陆续成立，可观测性领域的融资很火爆。这把名为“可观测性”的火，甚至从后端领域，延伸到了大前端，一些移动开发团队希望通过引入“可观测性”概念解决更深层次的应用架构问题，改善性能和业务体验。
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。我们不需要修改任何代码，也不需要进行任何配置，只要安装Linkerd(一个开源的超轻服务网格)就可以做到这一点。我们将介绍什么是服务网格，术语可观察性是什么意思，以及这两者在Kubernetes上下文中是如何关联的。
在 Linux 内核中工作是实现安全性、网络和可观察性特性的理想选择。然而，这并不是没有挑战。无论是修改内核源代码，还是添加模块，开发人员传统上发现他们要与难以调试的复杂基础设施和抽象层作斗争。Extended BPF[2]（eBPF）解决了这两个问题。
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