Grafana 的功能将得到扩展，以适应存储、多 API 管理等应用程序，并扩展其可观测性功能，以提供事件驱动的功能、Kubernetes 管理和其他功能。
随着云、云原生的发展，越来越多的客户意识到了“数据”的重要性，纷纷掀起了一波数据累积浪潮。
相信大家在面试的时候没被面试官少问vue的响应式原理，大家可能都会说通过发布订阅模式+数据劫持（Object.defineProperty）把对象里的属性转化为get和set，当属性被修改或访问就通知变化，然而，大多数人可能只是知道这一层面，并没有完全理解。本文将从一个简单的例子出发，一步步深入响应式原理。
我们经常说 Kubernetes 已经取代了 Linux 成为下一代的操作系统了。此话怎讲，看下面这张图片，传统Linux不管是用户态还是内核态，在 k8s 里面都有与其对应的服务。
Isovalent Cilium 企业版[1] 包含一个基于 eBPF 的实时安全可观测性和运行时增强（runtime enforcement）平台，2022 年 5 月 16 日，Isovalent 终于决定将该平台的主要功能开源，并将其命名为 Tetragon[2]。
可观测性(Observability)并不是一个新词，而在几十年前被广泛地用于控制理论，用它来描述和理解⾃我调节系统。随着容器技术、微服务、⽆服务器迅速流行，使得系统间的访问越来越复杂，在云上、本地或两者上可能会运⾏数千个进程， 使用传统的监控技术和⼯具很难跟踪这些分布式架构中的通信路径和相互依赖关系。系统内部的可见性就变得非常重要。
翻译自 Top 4 Factors for Cloud Native Observability Tool Selection 。
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。
对工程师而言，可观测性能够让大家抓住技术趋势，深入理解云原生技术和分布式系统。让开发工程师理解基础设施，让系统和网络工程师理解应用。云原生时代，全栈能力是一个工程师自我修养的重要部分，当然也是大家未来职业道路中升职加薪的保证。
在数字化浪潮的推动下，AI 技术正以前所未有的速度渗透到各行各业，成为推动社会进步的重要力量，并同步革新企业组织模式，以此催化企业实现从技术、产品到组织的全方位立体化的转型升级。AI 将如何重塑现有的生产关系？我们又需要如何利用 AI 技术在现有的业务环节提高效率？
IT领域中，可观测性（observability）的争论源于2017年Peter Bourgon（Go Kit 作者）的一篇文章《Metrics, tracing, and logging》。文中将可观测性问题映射到了如何处理指标（metrics）、追踪（tracing）、日志（logging）三类数据上。其后，Cindy Sridharan在其著作《Distributed Systems Observability》中，进一步讲到指标、追踪、日志是可观测性的三大支柱（three pillars）。云监控领域的领导者，Datadog也在其网站上用三大支柱来阐述可观测性。
TakinTalks稳定性社区专家团成员，滴滴出行可观测架构负责人。深耕可观测领域多年，专注于架构设计与优化。带领团队完成了滴滴第二代到第四代的架构迭代。多个可观测开源项目的Contributor。目前聚焦在滴滴可观测的稳定性建设和滴滴场景下的可观测性的实现与落地工作。
从发现风险角度，我们经常会从监控、拨测、巡检、可观测性、演练、混沌工程等角度发现风险。上周和必示的温博后聊了一下风险感知，今天理理思路，摘“监控、拨测、巡检、可观测性”4点做个简述，再看看风险感知场景的切入点。
导读：在云计算逐渐成熟的当下，越来越多的企业开始将业务迁移到云端，传统的监控和故障排查方法已经无法满足企业的需求。观测云可以实现对云、云原生、应用及业务的统一监测，提供整体数据的分析、洞察、可视化、自动化、监测告警、智能巡查、安全巡查等服务。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。
近期手上有一些需要定时任务的需求（Go定时任务可以看这一篇：Go-并发编程与定时器），而单例模式可以很好的保证定时任务不被重复创建，Go在官方库中也提供了优雅的单例模式实现方式，即sync包中的Once类型
可观测性是指对于一个软件系统的运行状态和行为是否可以被监测和分析。它涉及日志记录、性能指标收集、错误追踪等技术手段，用于帮助开发人员诊断和解决软件系统中的问题。
作者 | 石钟浩、张龙 策划 | 凌敏 近年来，由于 eBPF 在 Linux 内核级别灵活的可编程性、安全性等优势，在云原生网络、安全和可观测性等方面应用广泛。eBPF 可以在不侵入任何业务代码的基础上实现云原生应用的可观测性。但是 eBPF 对 Linux 内核版本是有一定要求的（4.14 以上），伏羲私有云部分生产集群的内核版本比较低，升级内核会影响大量线上应用，成本太高。 而 kindling 正好在基于 eBPF 实现云原生可观测性能力的基础上，借助内核模块技术在低版本 Linux 内核上实
Calico 赋能 DevOps 和平台团队，为其容器和 Kubernetes 环境实现可观测性和高效调试。
为什么5G核心网和电信云需要可观测性？在过去的2021年，其实5G核心网在全球发生了多次影响范围大、持续时间长、社会影响广的故障。2021年的4月份加拿大Rogers发生了一次长达26个小时全国范围的移动通信网故障，故障发生后缺乏快速定位手段，导致故障难以在短时间内定位、消除。
摘要：分布式数据库市场发展迅速，TDSQL、GuassDB、OceanBase、GoldenDB、TiDB 等各类分布式数据库产品纷纷涌现，尤其在金融行业的落地越来越多。提高分布式数据库的可观测性，提升用户对产品稳定性、可靠性的信心，是金融核心业务云原生化的重要保障。DeepFlow 通过 eBPF 技术零侵扰实现的全景图、分布式追踪和持续剖析等能力为分布式数据库的可观测性建设提供了开创性的新思路。本篇文章以某国有银行分布式核心交易系统为例，介绍 DeepFlow 如何实现 TDSQL 的全链路可观测性，分享如何在客户实践中通过应用、网络、数据库的全栈、全链路统一观测，真实做到 2 至 3 步操作、5 分钟以内的业务异常定界定位。
今天很高兴与大家分享 DeepFlow 在可观测性智能体方面所做的一些工作。今天的话题主要包括两个方面：如何使用 eBPF 解决数据质量的问题，如何在此基础上使用 LLM 构建高效率的智能体。从这两方面出发，我们能看到为何说 eBPF 和 LLM 是实现可观测性智能体的关键基础设施。
我们在业务组件中，会经常使用循环列表，当时用v-for命令时，会在后面写上:key，那么为什么建议写呢？
云原生为传统监控带来挑战。云原生场景下，企业大规模地部署容器，应用节点呈指数级增长，故障可能发生在任意节点，无法感知与预测的因素越来越多。业界将“可观测性”能力划分为5个层级，其中告警（Alerting）与应用概览（Overview）属于传统监控的概念范畴。腾讯云“应用性能观测”则补齐主动发现的能力。构建简单易用，高性能的全链路监控系统。如何做到简单易用，满足用户拿来即用的需求？构建标准化，完善的探针能力是关键。
可观测性建设从去年开始在国内非常的火热，大家谈的越来越多。随着云原生、微服务的发展落地，可观测性建设逐渐成为了一个必不可少的工程手段。开发者通常需要去思考建设可观测性的方方面面：如何在不同的Dev Stack和Infra Stack中埋点、如何插码、如何传递追踪上下文、如何生成指标/追踪/日志数据并进行关联，需要考虑的问题太多太杂，导致应用开发团队花了一半的时间用于可观测性的建设。
之前我们分享了可观测体系整体规划建设战略与落地实践，而进一步深入可观测体系中，在数字化转型和国产化大背景下，监控的对象种类繁多，新技术新对象层出不穷，企业内部监控体系的建设、监控工具支撑都面临极大的挑战：传统的监控系统无法快速满足国产化的要求，也无法快速扩展支撑快速变化的监控需求，各种监控指标混杂一起，难以管理和分析。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生生态核心技术之一-云原生可观测性。
当今，可观测性领域正在经历一场颠覆性的转变，其中核心驱动力便是 “eBPF”（扩展伯克利数据包过滤器）技术。作为下一代改革先锋，eBPF 技术正在彻底改变我们对系统观测和监控的认知。在之前的文章中，我们已经详细介绍了 eBPF 技术及其对可观测性的影响。
“测试可观测性”一词已开始出现在技术讨论和产品营销中。然而，它的定义差异很大，有时会被用在可疑的方式中。你可以认为它是一种好的营销，但却是糟糕的技术。让我们讨论一下营销宣传和这些词的实际技术含义。最后，我们希望阐明测试可观测性的真正含义。
开源 Retina 使用 eBPF 为 Kubernetes 中的容器网络带来可观测性。
在这篇文章中，我们探讨了SREs（网站可靠性工程师）和安全分析师虽然角色不同，但共享了许多相同的目标。他们都采用主动监控和事件响应策略，以便在服务受影响之前识别并解决潜在问题。他们同样将组织的稳定性和弹性放在首位，目标是最小化停机时间和中断。
可执行与可链接格式 （英语：Executable and Linkable Format，缩写 ELF，此前的写法是 Extensible Linking Format），常被称为 ELF格式，在计算中，是一种用于可执行文件、目标代码、共享库和核心转储（core dump）的标准文件格式。
那么，什么是Universal Profiling ™？Universal Profiling ™正迅速成为可观测性的重要组成部分。自 2010 年左右以来，该技术已成为超大规模企业内部的一个标准功能，且正在慢慢渗透到更广泛的行业。Universal Profiling ™让您可以随时查看您的代码在生产中是如何工作的，广泛支持各种编程语言，并且可以分析用户空间和内核空间代码。它可以在容器化或非容器化的环境中使用，并提供强大的 UI 来挖掘全系统范围内的低效率的应用和优化机会。
CNCF在云原生的定义[1]中，将可观测性（Observability）明确为一项必备要素。因此，使用云原生应用架构，享受其带来的效率提升时，不得不面对的是如何构建匹配的可观测性能力。发展到今日，可观测性在开源和商业上已经有了大量的解决方案拼图，CNCF Cloud Native Landscape[2]中相关内容更是多达上百个。本文总结了可观测性能力的成熟度模型，希望能为组织选择适合自身的可观测性方案提供指导。
可观测性不是一个新鲜的名词，但是近年来随着云原生技术的发展，在带来效率、可用性提升的同时也增加了复杂度，而可观测性成为降低这种复杂度的唯一手段，因此被推到了前所未有的重要地位。
讨论了监控和可观测性实践，以及它们如何帮助开发团队更好地理解软件中的 bug 和其他错误。
对于开发者来说，可观测性意味着不同的东西，因为他们希望查看应用程序的遥测数据，以帮助他们解决与代码相关的问题。
可观测性和 ITSM 正在向融合靠拢——消除工具蔓延并释放 ITOps 效率的新水平。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯前端高级开发工程师常敏。 云原生为传统监控带来挑战。云原生场景下，企业大规模地部署容器，应用节点呈指数级增长，故障可能发生在任意节点，无法感知与预测的因素越来越多。业界将“可观测性”能力划分为5个层级，其中告警（Alerting）与应用概览（Overview）属于传统监控的概念范畴。腾讯
Hello folks，我是 Luga，今天我们来介绍一下“下一代”可观测性工具 - eBPF，作为一种强大的内核技术，eBPF 启用了全新类别的可观测性模型，除此之外， 其程序能够无缝地与各种内核关联，以收集有关正在发生的事件数据。
《掌握分布式跟踪》终于要和大家见面了。两年多前，有幸接到此书的翻译工作。两年多的时间过去了，这人世间变化太大，恍如隔世。所幸的是，总有些选择会兜兜转转坚持下来了，总有些美好的约定会如期而至，恰如此书的出版。 《掌握分布式跟踪》这本书应该是业界第一本专门讲分布式跟踪的书，所以我非常高兴能成为它的第一版中文翻译者。可能会有人发出这样的疑问：分布式跟踪这么一个细分的技术领域，值得专门为之写一本书吗？我的回答是，值得，太值得了，而且我相信这不会是唯一的一本。将来绝对会有越来越多的书籍介绍分布式跟踪的。 我为什么如此
eBPF代表扩展的伯克利数据包过滤器。在这份全面的技术指南中，了解关于Linux eBPF的所有重要信息。
安全提供商正在利用 eBPF 的可观测性来预防攻击，检测和修复高优先级漏洞(并区分严重和不那么严重的漏洞)，检测可疑活动等。
作者 | 中国工商银行金融科技研究院 在互联网金融时代，各大银行业务量呈爆发性增长态势，业务模式更新迭代更加频繁，传统的 IT 架构越来越无法应对新业务形态所带来的巨大冲击与挑战。云原生相关技术使业务应用呈现微服务众多、多语言开发、多通信协议等典型特征，调用链路日益复杂，监控数据爆发性增长，传统监控方式已无法适应云原生场景。 在这个背景下，中国工商银行积极开展云原生可观测图谱的探索和实践，针对可观测体系中的痛难点，通过深入研究内核新技术，进一步完善云原生技术版图。 1 业界云原生可观测体系痛点 中国
在数字化转型的浪潮中，我们面临着将“线下业务线上化”及实现“业务快速创新迭代”的迫切需求，这也进而要求支撑业务的应用系统更加敏捷、可扩展性更高。
对于大部分开发人员来说可能用过普罗米修斯Grafana这样的监控系统，从未听说过Micrometer工具，这里就详细的来介绍下可观测性神器Micrometer，让你在开发时使用它就和使用SLFJ 日志系统一样简单易用，有效的提升系统的健壮性和可靠性。
可观测性被定义为根据系统产生的输出数据（如日志，指标和链路追踪）来衡量当前系统运行状态的能力。
本文整理自王小东在2022Zabbix峰会演讲分享。ppt可在公众号后台回复“ppt"。
现在是一个云原生时代，任何一个玩技术的都或多或少跟云计算、容器、Kubernetes、云原生应用有着不同的渊源密切。
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