客座文章最初由Elastisys高级云架构师Cristian Klein在Elastisys博客[1]上发表
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。
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。
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
Kubernetes已经成为了最受欢迎的容器编排开源平台。调研表明现今的IT 团队将 Kubernetes 视为承担新职责的新平台,除了改进部署、资源管理和成本节约之外,Kubernetes 的使用方式非常之多,有时我们很难跟上新趋势。
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。
Skywalking是开源的分布式应用性能监控产品,用于收集、分析、聚合、可视化来自不同服务和本地基础服务的数据,具备链路追踪和APM的能力,更像一个现代的性能管理系统。它功能丰富,具备对Tracing以及Metric的管理能力、性能分析能力,其关注的重点只是“可观察性”,但是从日志、运维监控以及扩展性方面来看,存在一些不足。
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。
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。
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。
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。
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。
本周三,Elastic 公司宣布提拔 Ashutosh Kulkarni(Ash) 为首席执行官,接替原 CEO Shay Banon。Ash 是公司的首席产品官,也是 Elastic 云业务、可观察性、安全性以及企业搜索领域解决方案背后的架构师,Ash 在推动 Elastic 云业务增长、与客户建立更牢固关系上发挥了巨大作用,这也是 Ash 成为新任 CEO 的主要原因。
云原生安全 1 SASE “解体”,Gartner公布首个SSE魔力象限排名 SSE的独立并非偶然,是零信任架构和防火墙产生不可调和矛盾的产物,SSE也不仅仅是SASE的子集,而是有可能取而代之成为市场主流https://www.secrss.com/articles/39478 2 Tigera 以零信任加强云原生应用程序安全性 Tigera 正在将零信任应用于容器安全以减少云原生应用的攻击面https://www.sdxcentral.com/articles/news/tigera-tightens
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。
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.
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。
本文译自 Service Mesh Comparison: Istio vs Linkerd[1],作者 Anjul Sahu,译者张晓辉。
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。
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。
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。
Consul是一种强大的服务网格解决方案,它提供了服务注册、服务发现、健康检查、流量路由、安全性和可观察性等功能。Consul是一个分布式系统,可以跨多个数据中心进行扩展,并能够处理数百万级别的服务实例。
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。
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。
Grafana 在昨日的可观测性大会[1]上发布了一些新的项目和新功能,其中最重要的就是 Loki 2.0[2] 版本的发布,以及发布了一个全新的开源的大规模可扩展的分布式追踪系统 Grafana Tempo[3]。
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。
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。
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。
您是否想更快地构建软件并更频繁地发布软件,而又不想冒着对用户体验产生负面影响的风险?想象一下这样一个世界:在生产中测试和发布不仅不再那么令人恐惧,而且成为常态。这就是功能标志的世界。
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。
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。
随着软件系统越来越复杂,大型的软件系统变得难于开发、增强、维护、现代化和规模化。为解决这一问题,人们尝试过模块化软件开发、分层软件架构、SOA。现在,微服务架构成为解决现代软件应用复杂性的新“利刃”。但正确设计微服务架构非常具有挑战性和困难,因此本文作者提出一些最佳实践,这些实践有助于开发有效的微服务应用程序。
构建一个复杂应用系统的监控和告警系统,涉及到从前端、各类后端语言的 API、网关、消息队列(MQ)、缓存(Cache)以及数据库(DB)等多个组件。自动绘制应用系统的组件拓扑图并关联对应组件的状态是一个复杂的过程,通常需要以下几个步骤:
微服务¹架构的目标是帮助工程团队更快,更安全,更高质量地交付产品。解耦服务允许团队快速迭代,对系统的其余部分影响最小。
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。
机器学习有助于在可观察性数据中检测不需要的行为,这使您更容易发现应用程序中的性能下降的服务或实例
可观察性平台类似于免疫系统。就像免疫细胞在人体中无处不在一样。可观察平台会巡逻设备、组件和架构的每个角落,识别任何潜在威胁并主动缓解它们。然而我这个比喻可能有点过分了,因为直到今天,我们还没有发明出像人体一样复杂的系统,但我们总能取得进步。
作者 | Einat Orr 译者 | 平川 策划 | Tina 虽然该领域的公司数量在不断增加,但可以看到,其中有几个类别的产品出现了整合迹象。MLOps 趋向于端到端,Notebook 正在进入编排领域,而编排正在转向数据谱系和可观察性。与此同时,我们看到,开放式表格式进入了元存储功能。而在治理层,安全和权限管理工具进入目录领域,反之亦然。 本文最初发布于 lakeFS 官方博客。 自我们分享“2021 年数据工程现状”已经过了一年。从去年 5 月我们发布那篇文章以来,数据领域并没有多少变
在流媒体视频世界中,慢启动、低码率、高失速率(stall rate)和播放失败可谓是四大“世界末日”,无论这四个中的哪一个发生都会导致糟糕的用户体验。当问题发生的时候,找到根本原因是十分重要的,可能是播放器的问题,也可能是缓冲算法或比特率选择的问题,或者是内容编码或打包的问题。为此,流媒体视频联盟发布了端到端工作流监控的最佳实践,这份文档中提出跨流媒体视频工作流的级联效应可以通过多点监控来观察记录和相互分离,这意味着从各个点(CDN、播放器、源或编码器)收集数据,然后将这些数据整合在一起。然而这些数据往往是孤立的,即使您可以尝试以某种方式连接它,那些从中派生的孤立的日志和指标通常也不足以驱动 QOE 或以真正有效的方式解决问题。
在我们正在进行的 Kubernetes FAQ 系列中,我们回答了社区中一些常见的问题,本周我们将讨论在选择 CI/CD 工具时需要考虑什么。
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。
根据CNCF的最新年度调查,很明显,很多人对在他们的项目中使用服务网格表现出了浓厚的兴趣,并且许多人已经在他们的生产中使用它们。近69%的人正在评估Istio,64%的人正在研究Linkerd。Linkerd是市场上第一个服务网格,但是Istio使服务网格更受欢迎。这两个项目都是最前沿的,而且竞争非常激烈,因此选择一个项目是一个艰难的选择。在此博客文章中,我们将了解有关Istio和Linkerd体系结构,其运动部件的更多信息,并比较其产品以帮助您做出明智的决定。
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。
在当今云原生应用的世界中,微服务架构已经成为构建高性能、可伸缩、可维护的应用程序的首选模式。Spring Cloud作为一套用于构建微服务的工具,为开发者提供了一整套解决方案,以简化微服务的开发和部署。然而,随着微服务的快速增长,服务之间的通信变得越来越复杂。为了解决这一挑战,服务网格技术应运而生,它为微服务之间的通信提供了更高级的控制和可观察性。本文将探讨Spring Cloud和服务网格的融合,以及如何实现无缝的微服务通信。
Range-Visual-Inertial Odometry: Scale Observability Without Excitation
译者注:本文作者是 Isovalent 联合创始人 & CTO,原文标题 How eBPF will solve Service Mesh - Goodbye Sidecars[1],译者宋净超。作者回顾了 Linux 内核的连接性,实现服务网格的几种模式,以及如何使用 eBPF 实现无 Sidecar 的服务网格。
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。
Kubernetes和Docker是在DevOps圈中最常听到的两个词。Docker是一个工具,它使你能够以容器化的方式运行应用程序,Kubernetes是一个用于编排、管理容器的平台——如果你想使用Docker CLI去手动地管理数千个容器,这是不切实际的。
操作系统的内核功能强大,它具有监督和控制整个系统的特权,通过软件方式,操作系统是实现观察性、安全性与网络功能的理想场所,但在操作系统的内核中进行任何修改,都会带来安全风险或性能损失,并会破坏原有软件对操作系统版本和模块的依赖关系。 能否实现操作系统可编程性,允许额外代码在不更改操作系统内核源代码的情况下运行,或在新模块中创建不需要的依赖项? eBPF实现了这一点,它在操作系统中运行沙箱程序,可以方便地在不重建内核或加载内核模块的同时,实现网络、安全、应用程序分析/跟踪和性能故障排除等功能。由此,诞生了一波基
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