谈到经济高效的监控解决方案，嵌入高基数的自定义度量标准，如准确性、延迟或详细的模型属性，是非常宝贵的。高基数的度量标准指的是具有广泛且独特值范围的数据，这可以显著增强跟踪分析。...在 LangChain LLM 应用中插桩的方法 使用 OpenTelemetry SDK 进行手动插桩：允许进行细粒度控制和深入洞察，但实施起来比较耗时。...它提供了捕获跟踪、指标和日志的工具，这对于理解应用程序的行为至关重要。以下是一个手动将 OpenTelemetry 集成到 LLM 应用程序中的指南。...SigNoz 中的摄取详细信息。 集成：一旦您安装了 SDK，就需要将 OpenTelemetry 库合并到您的应用程序代码库中。这涉及创建代表应用程序执行操作的跟踪和跨度。...SigNoz 中的动态仪表板，您可以根据特定服务或用户进行筛选。 了解如何在仪表板中创建变量请点击这里。 阈值 为了帮助操作员快速识别关键点，您可以在 SigNoz 仪表板中为可视化设置阈值。
可观察性是对特定环境中的数据进行收集、分析和处理。在Kubernetes情境中，可观察性指的是获得对于在Kubernetes集群中运行的容器化应用程序的行为、性能和健康状况的洞察。...Kubernetes的可观察性基于三个关键支柱： 日志：日志提供了关于Kubernetes集群内的行为和事件的有价值信息。它们捕获重要的细节，如应用程序输出、系统错误和操作事件。...分析日志有助于排除问题、理解应用程序行为、识别模式或异常。 指标：指标提供了对Kubernetes环境性能和资源利用率的洞察。它们包括CPU使用情况、内存消耗、网络流量和请求延迟信息。...跟踪：跟踪支持对Kubernetes应用程序中跨微服务的请求流的端到端可见性。分布式跟踪捕获定时数据和不同组件之间的依赖关系，从而提供对请求路径的全面理解。...这些信息对于容量规划和确保Kubernetes环境中的可扩展性都是非常宝贵的。 市场上有多种流行的分布式跟踪解决方案可用。这些工具提供了必要的工具和基础架构来有效地收集和可视化跟踪数据。
更好的做法是在处理错误日志时使用特殊ID。 在日志中添加上下文数据 确保在日志中包含足够的上下文，以便能够理解导致错误或调试问题的事件。这可能包括请求URL、请求参数和用户ID等信息。...在日志中集成可观测性 如果应用程序日志包含请求上下文标识符（如跟踪ID、跨度ID、跟踪标志或基于w3c跟踪上下文建议的用户定义行李），将在日志和跟踪之间提供更丰富的关联，以及在分布式系统的不同组件发出的日志之间提供关联...现在让我们看一个将日志与跟踪相关联的实际示例。 在简单的 Go 应用程序中如何添加上下文信息到日志？ 我们在一个示例的 Golang 应用程序中实现了日志和跟踪的关联。...我们对 Go 应用程序进行了工具化，以生成按照此文档描述的方式的跟踪。 我们将进一步检查如何在日志中添加上下文信息。我们使用 zap 库进行日志记录。...为了在日志中添加跟踪上下文信息，如 traceID、spanID 和 traceFlags，我们实现了一个记录 zap 日志消息的日志包装器，将其记录为现有跟踪上的事件。
在此 Kubernetes 调查报告中，了解顶级组织如何在生产中使用 Kubernetes 和相关技术，包括可观测性、安全性、基础设施模型和开源软件。...同样，其他技术支持特定用例，如 CI/CD 工具或数据库。在 Kubernetes 调查的所有类别中，开源项目位列最常用的解决方案之列。...一* 般来说，指标收集器和提供者是最常见的，其次是日志和跟踪项目。注意：该调查排除了所有* 商业可观察性产品，包括 Dynatrace。 数据库：在数据库中，Redis 使用最多，达到 60%。...Redis 是一种内存中的键值存储和缓* 存，可简化 Kubernetes 环境中数据的处理、存储和交互。因此，对于经典数据库用例，组织* 使用各种关系数据库和文档存储。...因此，65% 的应用程序工作负载在 JVM 中运行，包括相关的应用程序服务器，如 Tomcat 或 Spring。大多数组织（72%）在某种程度上使用 Java。
“我们需要为每个 API 编写一个适配器，并在 EA 中构建对此类适配器的需求以及跟踪它们的能力，”他说。...他说，了解这些变化如何影响他们，以及如何在新领域使用他们的技能，对于留住员工和最大限度地提高他们的生产力至关重要。...EA 还帮助 Wells Fargo 集成面向客户的和后台应用程序，以跨渠道（如面对面、Web、电话和移动应用程序）创建更一致的体验。...例如，其数百个 EA 的工作帮助富国银行使用此类数据集成，通过将一些数据预填充到客户的应用程序中来实现房屋抵押在线申请流程的现代化。...如果改进后的集成可以告诉信用卡应用程序客户在银行有直接存款，它可以对他们进行信用卡资格预审，并通过单击鼠标处理应用程序。 “我们通常希望快速推出产品，如果成功，就更大规模地推出，”他说。
这是通过构建自动化脚本来监控代码中的功能来完成的。 MaC 的插图 一个团队开发了一个 Web 应用程序，将其部署给公众，并希望得到即时监控。...借助 MaC，可以通过监控 KPI 来获得洞察力。例如，正在运行的任务数量是监控工具可以跟踪的重要 KPI，其中任何剧烈变化都表明可能存在影响业务的潜在系统问题。...在电子商务网站中，支付量、购物车添加量和顺利结账是需要跟踪的重要 KPI。同时，对于数据库管理员和开发工程师来说，数据库连接数是一个至关重要的 KPI。对于社交媒体网站，最重要的 KPI 是注册数量。...监控即代码还确保收集指标、跟踪和日志以进行诊断、警报、处理，更重要的是，自动修复。借助 MaC，由于版本控制，还可以轻松地将应用程序无缝回滚到任何过去的状态。...MaC 集成工具具有应用程序参数，这些参数提供基于代码的指标捕获工具，以供管理层跟踪。 为了顺利实现 MaC，有一些配置管理工具，如Terraform和几个 API 可用于帮助 DevOps 团队。
在本次演讲中，我们将解释如何在多节点环境中预处理数据、自动选择最佳超参数以最小化多个 GPT-3 和 T5 配置的训练时间、大规模训练模型并部署模型 在具有易于使用的脚本集的多节点生产环境中。...然而，诸如 p-tuning 之类的进步已经改变了从业者如何在工作负载和行业（如内容生成、摘要、聊天机器人、医疗保健、药物发现、营销、代码生成等）中应用 LLM。...时间：Thursday, Sep 225:00 AM - 5:50 AM CST 04 如何让您的会话应用程序对话 [A41126] 为了跟上竞争的步伐，您的应用程序应提供高度准确的信息，并以不同语言向许多客户提供实时表达的声音...时间：Thursday, Sep 224:00 AM - 4:50 AM CST 05 使用 AI 服务从非结构化信息中获得洞察（由 Oracle Cloud 提供）[A41397] 呼叫中心接到的电话对于提高客户满意度至关重要...但是，从记录的通话中提取必要的信息并运行适当的分析以大规模发现洞察力是一项挑战。了解 OCI 语音、OCI 语言和其他 AI 服务如何结合起来帮助您获得新的见解。
在具有数十个微服务（每个数百个实例）的应用程序中，越来越难以理解信息如何流经各种服务，其中阻塞点是什么以及用户所经历的延迟是网络的人工产物还是呼叫链中的微服务。...在云规模运营中，服务的分析方面需要实时处理来自租户应用程序的大量通信跟踪，发现应用拓扑，跟踪在网络上的微服务流动中的各个请求等等。...前者是在Spark的流式抽象之上构建的，而后者是由Spark作业服务器管理的一组批处理作业。 跟踪跨微服务的事务（或请求流）需要在应用程序中的微服务之间建立请求 - 响应对之间的因果关系。...该应用程序作为标准批处理作业提交给Spark作业服务器。如图5所示，批量分析应用程序将单个事务跟踪从InfluxDB中提取出来，并将它们转换为每个事务跟踪的成对列表。...，如批处理，流式处理和图形处理。
这么大体量内容的背后也带来了丰富信息源，唯一的问题是怎么在这浩如烟海的信息中检索到你想要的信息并带来价值。 直接解决方案就是使用 Web 挖掘工具 。...除此之外，普通用户不再仅仅是信息的消费者，而是传播者和内容的创造者。 一个网页有很多数据，它可以是文本，图像，音频，视频或结构化记录，如列表或表格。...Web 服务器日志，客户日志，程序日志，应用程序服务器日志等不同的日志开始发挥作用。Web 使用挖掘尝试基于用户的交互来找出有用的信息。...特征 广告和广告系列效果分析 网站分析和测试 受众特征和行为分析 轻松集成 Google 的产品，如 Adsense，Adwords，Google 展示广告网络，Google 跟踪代码管理器等 销售和转换工具...特征 从 HTML / XML 中选择和提取数据 交互式 Shell 控制台 Cookie 和会话处理 HTTP 功能，如压缩，身份验证，缓存 请求以异步方式进行调度和处理 6.
一致性创造清晰度，在事件响应和调试过程中至关重要。 得到软件和系统架构师的支持，通过说明命名标准的好处并专注于与贵公司和应用程序相关的领域。...注重服务水平 在决定要应用于您的跟踪的属性时，请记住您的应用程序的重点是为客户提供高质量的软件体验。...这一使命被编码在您服务/应用程序的服务水平目标（SLOs）中，可能以 99.999% 的正常运行时间期望的形式存在。...消息系统：与消息系统相关的属性，有助于跟踪和诊断消息处理中的问题。 messaging.destination：描述消息发布到的逻辑实体。...将堆栈跟踪、uuid（唯一用户标识）或异常信息放入自定义属性。建议在发生时将它们记录为跨度上的 Event，并且事件的名称必须为 "exception"。详见规范中的异常部分。
那么本文码匠将进行进一步介绍低代码工具是如何在各行业中大放异彩的。...电子商务：在电子商务行业中，每天都需要完成各种各样的任务，从订单管理到供应链监控再到发货跟踪等等。...客户洞察：在企业发展过程中捕获客户的消费信息非常重要。由低代码平台搭建的客户洞察数据看板能够轻松查找对应客户，快速更新客户信息。...它提供精确的时间跟踪，有助于减少手动输入过程中带来的一些代价高昂且不可避免的错误。财务：低代码组件可以用于收集不同来源的数据，这对金融服务来说非常有用。...这样的门户有助于实时注册客户信息并跟踪状态。
常见的监测技术和工具包括：指标监控：使用Nagios、Zabbix、Prometheus和Datadog等工具监控预定义的指标，如CPU使用情况、内存消耗、磁盘空间、网络流量和特定于应用程序的指标。...应用程序日志记录：使用Fluentd、Logback或Log4j等工具收集具有上下文信息的结构化日志，以跟踪执行路径、解决问题并全面了解系统行为。...实时分析：利用流数据平台(如Apache Kafka或Apache Flink)和可视化工具(如Grafana或Kibana)来处理和分析大容量、实时数据流，以获得系统性能洞察。...（3）云资源监控监控：跟踪云服务（如AWS CloudWatch、Azure Monitor）的资源利用率和性能指标，以优化成本并确保服务可用性。例如，监视自动扩展组中已配置实例的数量。...监控提供了系统运行状况的集中和即时视图，跟踪预定义的度量和阈值，而可观察性提供了对系统行为的整体理解，捕获上下文信息并支持深入分析。
简介 了解系统状态对于确保应用程序和服务的可靠性和稳定性至关重要。有关部署运行状况和性能的信息不仅可以帮助您的团队对问题做出反应，还可以让他们放心地进行更改。...获得这种洞察力的最佳方法之一是使用强大的监控系统，该系统可以收集指标、可视化数据并在出现问题时提醒操作员。 在我们对指标、监控和警报指南的介绍中，我们讨论了一些涉及监控软件和基础设施的核心概念。...在本指南中，我们将首先讨论用于确定要跟踪的最关键指标的流行框架。之后，我们将介绍如何在整个部署过程中将这些指标应用于组件。此过程将首先关注单个服务器的基础资源，然后调整范围以涵盖越来越大的关注领域。...饱和度数据提供有关服务或应用程序有效运行所依赖的资源的信息。由于一个组件提供的服务可能会被另一个组件使用，因此饱和度是暴露底层系统容量问题的粘合指标之一。...对于为客户服务的应用程序，四个黄金信号通常很容易挑选： •延迟：完成请求的时间•流量：每秒服务的请求数•错误：处理客户端请求或访问资源时发生的应用程序错误•饱和度：当前正在使用的资源的百分比或数量 您需要跟踪的一些更重要的指标是与依赖项相关的指标
由于许多组织最初关注的是扫描和分析应用程序代码和基础设施以获取安全洞察力的机制，结果通常是一种反模式，其中一组复杂的重叠和松散集成的工具跨越开发和生产实际上阻碍了工程团队从解决开发过程中的安全问题。...正如开发人员安全平台的 5 大评估标准中所讨论的 ， Cloud Native Instrumentation：提供深入了解应用程序运行时的工具，是非侵入式的，并且在云原生应用程序中可以很好地扩展 优先和全面的安全洞察...：提供应用程序感知的上下文信息，例如跨越应用程序代码、依赖项、容器映像和 Web 界面的使用信息和堆栈跟踪 开发人员教育：为开发人员提供及时的、上下文相关的和可操作的安全见解 CI/CD 集成和开发人员体验...这可能包括使用信息、堆栈跟踪以及涵盖应用程序代码、依赖项、容器镜像和 Web 界面的全面见解。...然而，通过强调直接集成到现有 CI/CD 工作流和工具链中的技术和支持系统，目标应该是在开发和测试期间“自动”观察正在运行的应用程序的行为，以提供安全洞察力，而不需要工程团队浪费宝贵的资源开发时间上下文切换
信息是如何在服务中穿梭流动的？哪里是瓶颈点？如何确定用户体验的延迟是由网络还是调用链中的微服务引起？ ?...通过捕获和分析应用中微服务的网络通信，服务按非侵入式的方式进行。在云环境中，服务分析需要处理海量来自实时租户应用的通信追踪，进一步发现应用程序拓扑结构，跟踪当服务通过网络微服务时的单个请求等。...前者基于Spark流抽象，后者则是一组由Spark作业服务器管理的批处理作业。 跟踪不同微服务之间的事务（或请求流）需要根据应用程序中不同微服务之间的请求-响应对创建因果关系。...通过Spark平台，各种不同类型的分析应用可以同时操作，如利用一个统一的大数据平台进行批量处理、流和图形处理。...下一步则是研究系统的可扩展性方面，如通过增加主机线性提升数据提取速度，并同时处理成千上万租户的应用踪迹。后续会继续汇报这方面的进展情况。
策略类型 策略名称 目的 监控 可用性检查 定期进行 ping 测试，确保网站可被访问 监控 延迟指标 测量页面加载时间，优化用户体验 监控 错误率跟踪 标记服务器错误如 “404 Not Found”...基础系统架构应具备有效处理不同数据类型的能力。解决方案如时间序列数据库或数据湖通常能够很好地满足这些需求。然而，考虑系统的数据索引、搜索和过滤能力至关重要，尤其是在处理大规模高速数据时。...这样，可以将监控KPI与可观测性工具中的详细日志和跟踪关联起来。 纠正措施 准确了解需要修复的问题内容可以帮助更快速地进行修复。...创建预定义查询：在可观测性工具中编写或创建与警报相关的预定义查询或脚本。这些查询应该能够检索与警报相关的详细信息，如日志、指标或其他数据。...指标、日志、跟踪 监控主要围绕指标展开。这些指标是预定义的数据点，提供有关系统状态的定量信息，并指示何时违反了预设的阈值。这些通常是数值，例如CPU利用率、内存使用率或网络延迟。
编译 | 金又南 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 当前，市场中存在大量的分析工具可供公司用来处理和分析客户数据，Simon Data是这个拥挤的细分市场中的新成员之一...Simon Data提供了一个基于云的平台，用于处理客户信息。市场营销人员可以整理公司的后端数据库、移动应用程序、网站和其他来源的记录，将现有客户分类于不同的细分领域。...然后，平台通过将所有新的信息获取到底层数据源来保持这些细分领域的更新。目前，Simon Data的客户中不乏大品牌，如Airbnb。 记录结构化后，营销人员可以将其导出到广告编排工具中。...然后，一旦这三个版本的广告启动，平台就会跟踪广告效果。Simon Data表示，这个平台可以将收入或客户对话事件等特定指标纳入其分析工作中。...Simon Data首席执行官 Jason Davis表示：“我们从业务中获得的基本洞察力是，大数据的价值在于行动。现在所有公司都投入巨资到他们的数据基础设施中，但他们无法捕捉到其内部的价值。
点击此处阅读更多富有洞察力的文章、行业统计数据等内容！ 容器改变了我们对构建、打包和部署应用程序的思考方式。...它如何在其协作者的多个实例之间进行负载均衡？当我们用容器来构建这些云原生服务时，我们需要考虑网络通信导致的复杂性。...在Kubernetes中，我们可以使用“Kubernetes服务”概念来定义应用程序集群（集群中的每个实例运行在容器中，或Kubernetes的“pod”中），并将网络（如虚拟IP）分配给这些集群。...服务网格位于各个服务之间，且无需使用应用程序内部的框架或库就能解决这些问题。 使用服务网格，我们就可以引入应用程序代理，来代表应用程序处理与其他服务的通信。...我们还可以使用这些代理来报告其他服务运行时的行为元数据，例如将分布式跟踪扩展到像Zipkin这样的可观测工具。 最后，我们可以引入一个控制面板来协助管理各服务网格中的应用程序代理。
新一代可观测性：平台工程中的监控与分析 可观测性通过提供实时洞察、异常的主动检测以及信息化的决策制定，重塑了平台管理。 这是一部关于平台工程的诗歌。...因此，跟踪单个请求在这个复杂网络中导航的过程成为一个充满复杂性和细微差异的努力。 在这种迷宫般的环境中，分布式跟踪的灯塔出现为一个强大的解决方案。...然而，分布式跟踪的优势超越了单个服务的小天地。得到的洞察力延伸其范围，涵盖整个平台。平台工程师利用这些洞察力发现跨多个服务的系统性问题。影响整个平台的瓶颈、延迟波动和故障被及时带到光明中。...可观测性在事故期间提供对整个平台行为的实时洞察。工程师可以分析跟踪、指标和日志，以跟踪问题在服务之间的传播。这有助于准确的根本原因分析和快速补救。...这些管道促进了可观测性数据的收集、聚合和处理。通过战略性地设计管道，工程师可以管理数据流、过滤噪音并确保相关的洞察力可供分析。 可观测性不是静态的；它与平台扩展同步发展。
用一个大的显示屏，和一个 grep "Error" app.log，我们就可以定位错误了 ---- 8.3 多个服务，多个服务器 你如何在多个主机上的、成千上万行的日志中定位错误的原因？...如何在多个主机间跟踪一个错误的调用链，找出引起这个错误的原因？答案是，从日志到应用程序指标，集中收集和聚合尽可能多的数据到我们的手上 ?...Suro 明确可以处理两种数据，用户行为的相关指标和更多的运营数据（如应用程序日志）。...然后这些数据可以被分发到不同的系统中，像 Storm 的实时分析、离线批处理的 Hadoop 或日志分析的 Kibana ---- 8.13 小结 对每个服务 最低限度要跟踪请求响应时间。...做好之后，可以开始跟踪错误率及应用程序级的指标 最低限度要跟踪所有下游服务的健康状态，包括下游调用的响应时间，最好能够跟踪错误率。
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