在云原生时代，传统的监控系统由于缺乏对微服务之间的串联分析能力，逐渐被可观测系统取代。
作者 | 凌敏 Gartner 将应用可观测性列为“2023 年十大战略技术趋势”，为什么可观测性如此重要？有哪些值得关注的演进趋势？如何设计落地方案？近日，博睿数据创始人兼 CTO 孟曦东做客 InfoQ 极客有约，全方位解读可观测技术。以下根据直播内容整理，有不改变原意的删减。 1 2023 年，如何正确理解可观测性？ InfoQ：近两年，大家对于可观测性的讨论逐渐多了起来，先请您给大家介绍下什么是可观测技术？可观测技术的演进趋势是怎样的？ 孟曦东：可观测性是个老话题了，最早在控制学原理里就
开源 Retina 使用 eBPF 为 Kubernetes 中的容器网络带来可观测性。
作者 | 鲁冬雪 随着 5G、云计算、微服务等技术的广泛应用，企业所面临的 IT 运维环境越来越复杂，需要运维的系统不仅数量多，而且网络架构复杂、基础设施多样。在信息化建设日益普及的当下，快速提升企业 IT 资产管理能力开始成为企业迫切解决的问题。 过去一年，可观测技术得到了极大关注，并被 Gartner 列为 2023 年十大战略技术趋势之一。然而，企业在实际落地可观测的过程中依旧面临很多问题，比如如何选择合适的方案、平衡新旧系统之间的关系等等。 其实，一个企业 IT 系统的可观测性建的好不好，在新员工
本文给大家带来 Pulsar 在可观测性方向的重要能力——支持接入 Prometheus 监控。
在这篇文章中，我想简单介绍一下 Elastic 的Universal Profiler和安全解决方案都使用的一项非常有趣的技术，称为 eBPF，并解释为什么它是现代可观测性中至关重要的一项技术。
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"。
翻译自 Can eBPF Agent in Kubernetes Be the Key to Better Observability?
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
当前的时代背景下，理解怀念过去是可以理解的，但我们正处在这样的环境里，因此，可观测性永远不会和从前一样了。
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。
翻译自 Top 4 Factors for Cloud Native Observability Tool Selection 。
尽管看起来Http请求的返回结果是一个可观测对象，但是它却没有map方法，当需要对http请求返回的可观测对象进行操作时，可以使用pipe操作符来实现：
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。
SkyWalking是一个开源的可观测分析平台(Observability Analysis Platform), 用于从服务和云原生基础设施收集, 分析, 聚合及可视化数据。SkyWalking 提供了一种简便的方式来清晰地观测分布式系统, 甚至横跨多个云平台。SkyWalking 更是一个现代化的应用程序性能监控(Application Performance Monitoring)系统, 尤其专为云原生、基于容器的分布式系统设计。
这对许多IT团队来说，如果不是大多数，都是充满混乱和挑战的一年。在各种挑战中，不断上升的云成本和优化云支出的压力尤为突出。节省成本的策略大多被委派给DevOps来实施。
腾讯云应用与服务编排工作流 ASW（Application Service Workflow）是新一代计算架构体系下的服务编排解决方案，用来协调分布式任务执行的编排产品。在应用与服务编排工作流中设定好任务执行步骤，可以将多个腾讯云服务按步骤进行调度，完成各种业务应用场景。能简化开发和运行业务流程所需要的任务协调、状态管理以及错误处理等繁琐工作，更简单、更高效的构建应用。像胶水一样粘合云上各种产品和服务，提供面向用户场景的端到端解决方案。 01. 应用与服务编排工作流 ASW 背景介绍 随着云计算
译自 The Pillars of Platform Engineering: Part 6 — Observability 。
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。
去年，云原生公司的一群高级可观测性领导人开会时，我要求每个人告诉我他们最不喜欢的遥测类型：指标、事件、日志、跟踪或其他。我非常确信主要的答案会是日志。没什么反对日志，但我最近听到这个组表达的热门观点是“事件期间，如果查看了日志，就已经失败了”。
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。
译自 The Pillars of Platform Engineering: Part 4 — Connectivity
在分散式应用程序中，可观测性提出了几个需要解决的独特挑战，而传统解决方案可能不足以应对。
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。
导语 | Serverless 环境给DevOps和开发团队带来了复杂性和可观察性方面的挑战。在分布式系统里，为这些现代环境建立可观察性策略是至关重要的，以便快速识别、排除故障和解决问题。本文由 Epsagon Director of Engineering Gal Bashan 在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021上的演讲《Observability in Serverless Environments》整理而成，带大家回顾可观察性、它的关键因素（指
作者 | 王一鹏 本文受访嘉宾：蒋志伟，爱好技术的架构师，先后就职于阿里、Qunar、美团，前 pmcaff CTO，目前 OpenTelemetry 中国社区发起人，https://github.com/open-telemetry/docs-cn 主要维护者。 有心人可能已经发现，可观测问题正在悄然成为 IT 行业的热门话题。尤其是从 2021 下半年到今日的一年间，对可观测问题的讨论，不断见诸技术圈内，大有愈演愈烈之势。 从技术的角度看，这是因为微服务架构逐渐普及，导致可观测问题变得十分复杂。
如果无法进行测量，那就无法进行管理。正如软件工程师需要全面了解应用程序和基础架构的性能情况一样，数据工程师需要全面了解数据系统的性能情况。换句话说，数据工程师需要数据可观测性。
翻译自 The Architecture of Modern Observability Platforms 。作者 KEVIN LIN 。
Elastic 可观测解决方案里面一些最常用的集成插件在最新版本里面默认使用更加经济高效的时间序列索引来存储指标数据。Kubernetes、Nginx、System、AWS、Azure、RabbitMQ、Redis 和更多的常用 Elastic 可观测集成插件开始支持时间序列数据流 (TSDS)。
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。
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。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 今天，Bug和性能问题成为威胁软件健康的两大的话题。 从单机时代开始，我们就投入了不计其数的人力、物力研究性能；随着分布式系统的大量应用，对于性能问题的分析、调优，面临着很多前所未有的挑战。 性能是一座“桥梁”，连接了优秀的用户体验与更低的运维成本。 性能也是一座“金矿”，让组织可以从云、网络和大规模企业系统获取惊人的经济收益。 而在今天谈论性能，绝对绕不开火焰图发明人——Brendan Gregg，他可能做梦都没想到，自己写的两个perl 脚本成为全
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。
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？console前台监控？）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）
随着越来越多的应用采用云原生架构，大家对可观测性的关注度和讨论度也越来越高，那么可观测性到底如何服务好上层业务？ 本周，InfoQ 大会早班车栏目策划的“可观测在企业的实践应用与实际价值”直播中也谈到了这个问题，直播嘉宾阿里云资深技术专家周小帆（承嗣）和字节跳动可观测性平台负责人孔罗星对此分享了各自的看法。 孔罗星：回答这个问题前，我们首先要思考，我们做可观测性是为了什么？肯定是为了服务好我们上层业务的目标用户，让他们的体验不受影响，这背后就需要保障后端一系列服务的稳定性，比如客户端的稳定性。 如果要保障这
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。
用于 IT 运营的人工智能（或简称 AIOps）仍然是开发人员、SRE 和 DevOps 专业人士的热门话题。鉴于当今跨混合和多云环境的可观测性工作的广泛性，AIOps 的案例尤其重要。与大多数可观测性平台一样，这一切都始于您的遥测数据：指标、日志、跟踪和事件。
这是一部关于平台工程的诗歌。译自 Next-Gen Observability: Monitoring and Analytics in Platform Engineering 。
作者：软件质量保障 知乎：https://www.zhihu.com/people/iloverain1024
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。
控制台链接：https://console.tencentcloud.com/trocketmq
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。
混合云以及容器逐渐成为承载微服务应用的主要基础设施，对于云原生应用的监控保障，也面临诊断难、规模广、弹性大、波动性强等挑战，这些挑战同时也使得云原生应用可观测性成为了运维开发关注的焦点。基于云杉网络在混合云网络场景下的多年实践，给大家分享在构建统一的云原生应用可观测性数据平台中的一些思考和经验。
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。
GitOps 于 2017 年首创，是一种管理由 Kubernetes 提供支持的云原生系统的现代方式。它利用策略即代码方法来定义和管理现代应用程序堆栈的每一层——基础设施、网络、应用程序代码和 GitOps 管道本身。Orbit 基于 GitOps 方法理念提供以下能力：
随着业务的发展，IT系统逐渐呈现海量化和异构化的趋势。日志管理与分析在信息记录、操作审计、问题排查等场景中有重要的管理价值。现如今各中大型企业都会建设一套全公司上下统一的日志平台，以满足企业IT运维上的管理和分析诉求。
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。
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。
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