OpenCensus 是 Google 开源的一个用来收集和追踪应用程序指标中立厂商的第三方库 授权协议：Apache 2.0 开发语言：Java PHP Python Google Go 操作系统：跨平台 开发厂商：Google 简介 OpenCensus 是 Google 开源的一个用来收集和追踪应用程序指标中立厂商的第三方库，能够减少应用的部署与构建成本，尤其适合微服务架构。 OpenCensus 有各种不同的编程语言编写的版本，包括 Go、Java、PHP、C++、Python 等等。它旨在帮助开发
Grafana v6.0.0 正式版发布了。Grafana 是一个功能丰富的指标标准仪表板和图形编辑器，用于分析和监控 Graphite、Elasticsearch、OpenTSDB、Prometheus 和 InfluxDB。
随着互联网技术的高速发展，以往单应用的服务架构已经很难处理如山洪般增长的信息数据，随着云计算技术的大规模应用，以微服务、RESTful 为代表的各种软件架构广泛应用，跨团队、跨编程语言的大规模分布式系统也越来越多。相对而言，现在要理解系统行为，追踪诊断性能问题会复杂得多。
Istio Mixer 是 Istio 和其他基础设施的沟通桥梁，其中的具体实现是通过适配器进行的，请求经过 Mixer 时候会使用模板进行处理，生成适配器所需的输入内容。根据 Istio 的对象参考，总结了一份适配器和模板的关系表，希望对 Mixer 用户能有所助益。
“可观测性”这个名词其实是最近几年才从控制理论中借用的舶来概念，不过实际上，计算机科学中关于可观测性的研究内容已经有了很多年的实践积累。通常，人们会把可观测性分解为三个更具体的方向进行研究，分别是：日志收集、链路追踪和聚合度量。
昨天谷歌发布了OpenCensus，这是一个厂商中立的开放源码库，用于度量收集和跟踪。OpenCensus的构建是为了增加最小的开销，并部署在整个团队中，特别是基于微服务的架构。 对仪表化和可观测性的
Istio 为网格内所有的服务通信生成详细的遥测数据。这种遥测技术提供了服务行为的可观测性，使运维人员能够排查故障、维护和优化应用程序，而不会给开发人员带来其他额外的负担。通过 Istio，运维人员可以全面了解到受监控的服务如何与其他服务以及 Istio 组件进行交互。
Kubernetes在容器编排市场中占主导地位，通常用于托管微服务。但是，微服务的每个实例都会生成大量日志事件，这些日志事件很快就会变得难以管理。更糟糕的是，当出现问题时，由于服务间的复杂交互以及不可预知的故障模式，很难找到根本原因。
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。
本文档介绍了一些用于创建具有弹性和可扩展性的应用程序的模式和实践，这是许多现代架构练习的两个基本目标。设计良好的应用程序会随着需求的增加和减少而上下扩展，并且具有足够的弹性以承受服务中断。构建和运行满足这些要求的应用程序需要仔细规划和设计。
访问日志提供了一种从单个工作负载实例的角度监控和理解行为的方法，同样访问日志是我们在生产环境中必不可少的一种监控手段，Istio 通过 Envoy 来提供访问日志功能，Envoy Proxy 打印访问信息到标准输出，Envoy 容器的标准输出能够通过 kubectl logs 命令打印出来。
node-problem-detector的作用是收集k8s集群管理中节点问题，并将其报告给apiserver。它是在每个节点上运行的守护程序。node-problem-detector可以作为DaemonSet运行，也可以独立运行。当前，GCE集群中默认开启此扩展。 项目地址: https://github.com/kubernetes/node-problem-detector
Kubernetes 是容器编排市场的主导者，经常被用来托管微服务。微服务的每个实例都会生成大量的日志事件，并且这些事件很快就会变得难以管理。但是，更糟糕的是，当问题发生时，由于服务之间的复杂的交互以及几乎无穷无尽的可能故障模式，很难找到问题根源。这种潜在的问题推动了 Kubernetes 日志管理工具的流行。
现在，基于这些容器编排提供了很多核心功能，如负载平衡，服务发现和安全性，这就是在基础架构上创建所谓的服务网格。
在微服务和容器化应用程序的时代，有效管理和监控应用程序的健康状况和性能变得至关重要。Kubernetes 是一个开源系统，用于自动化部署、扩展和管理容器化的应用程序，它已经成为企业寻求敏捷性和韧性的首选解决方案。
YAML 配置文件配置 Nakama 服务器运行方式的许多方面。您可以在不指定配置文件的情况下运行 Nakama（而是依赖默认设置）。
翻译 Istio 官网blog文章，原文：https://istio.io/blog/2020/tradewinds-2020/。
当你的智能家居设备与 Google Assistant 集成时，你可能会遇到以下错误：“无法更新设置，请检查你的连接。”
谷歌和Netflix合作引入新项目：开源自动化canary分析服务——Kayenta，旨在帮助团队快速推动生产变更，并实现规模化持续交付。 Kayenta是基于Netflix内部的canary系统，但已更新为可处理更高级的使用案例，并减少易出错且耗时的临时canary分析。 Netflix高级工程师Greg Burrell在一篇博客文章中表示:“自动化的canary分析是Netflix生产部署过程的重要组成部分，我们很高兴能推出Kayenta。我们在Kayenta上与谷歌的合作已经产生了一种灵活的架构，
当前，业界主要有以下主要几种 Service Mesh 框架，下面进行详细的说明及对比。
Google Cloud 架构框架中的这份文档提供了最佳做法，用于定义适当的方法来衡量您的服务的客户体验，以便您可以运行可靠的服务。您将了解如何迭代您定义的服务级别目标 (SLO)，并使用错误预算来了解如果发布其他更新，可靠性可能会受到影响。 选择合适的 SLI 选择适当的服务水平指标 (SLI) 以充分了解您的服务执行情况非常重要。例如，如果您的应用程序具有多租户架构，这是由多个独立客户使用的典型 SaaS 应用程序，请在每个租户级别捕获 SLI。如果您的 SLI 仅在全局聚合级别进行测量，您可能会错过
多年来，企业一直享受着混合云带来的益处。然而，他们同时也忍受着不断增长的痛苦，混合云的新人可以从他们的前辈所犯的错误中学习。 混合云的采用率正在上升。很多组织看到了云服务的优势，但他们也想要自己拥有一定的灵活性，将一些工作负载和数据保持在本地的控制下。 虽说有些意外，但对于IT来说，混合云的“真正的”定义并不总是很清楚——特别是因为云清洗。混合云是一种IT部署模型，它使用本地（私有）云和第三方（公共）云服务的混合，在两个平台之间进行协调。 MarketsandMarkets估计，到2021年，混合云的支出将
高级亚马逊Web服务用户更喜欢自我管理运行在亚马逊弹性计算云上的数据库，而不是数据库即服务产品，至少现在看是这样的。 上周，AWS超级用户在线活动群组创立会议的演示中，关注超级用户如何在AWS上运行数据库。大多数演讲者表示他们在弹性计算云（EC2）上运行类似Cassandra和MySQL这样的自我管理数据库，而不是使用亚马逊的数据库即服务（DBaaS）平台，比如关系型数据库服务（RDS）以及DynamoDB。 然而，一些IT专家在此次活动中也表示有过DBaaS体验，而且一些仍旧在自我管理和DB
如今如果没有提及容器，就很难谈论云计算。无论技术新手还是经验丰富的专家，都需要了解与云中容器相关的这些关键术语。 随着云计算中容器的普及，更多的组织选择不考虑采用外部的容器。 容器已经存在了一段时间，但Docker最近帮助他们成为企业使用的焦点。随着云计算的发展，越来越多的企业看到采用混合和多云模型的好处，但确保软件在从一个环境转移到另一个环境时可靠运行是所面临的一个挑战。容器已经通过将应用程序及其所有组件包装到一个更便携的软件包来解决问题。 而且，随着云计算中容器的日益普及，包括亚马逊网络服务(AWS)
2018年已经到来，IT安全团队在这一年中将继续努力确保他们的云部署安全。人们需要注意与API、物联网以及人为错误相关的常见风险。 虽然保护数据的需求并不新鲜，但企业云的使用情况的变化使传统的安全模型变得更加复杂，这为用户和提供商带来了新的风险。 以下展望一下2018年企业将面临的五个云安全威胁，以及防范这些威胁的最佳实践。 1.缺乏责任感 一些组织错误地认为，由于他们的工作负载在云端，保护其工作负载的安全不再是他们的工作。但事实上，云计算提供商没有义务保护用户的工作负载或数据，确保安全并没有列在服务级别
应用程序和系统日志可以帮助我们了解集群内部的运行情况，日志对于我们调试问题和监视集群情况也是非常有用的。而且大部分的应用都会有日志记录，对于传统的应用大部分都会写入到本地的日志文件之中。对于容器化应用程序来说则更简单，只需要将日志信息写入到 stdout 和 stderr 即可，容器默认情况下就会把这些日志输出到宿主机上的一个 JSON 文件之中，同样我们也可以通过 docker logs 或者 kubectl logs 来查看到对应的日志信息。
日志对于我们管理Kubernetes集群及其上的应用具有非常重要的作用，特别是在出现故障或者Bug的时候。如果你能回答下面几个问题，那么可以不用再看本文了，如果不能回答，本文可能正好适合你。
5月8日，据《华尔街日报》消息，谷歌宣布收购初创公司Stackdriver，以期优化其云计算服务。 据了解，尽管具体的交易金额并未透露，但Stackdriver公司基于云平台向第三方开发者提供的App检测管理服务实属谷歌的“心头好”。据悉，Stackdriver当前的主要用户群正是眼下谷歌云计算领域的“老对手”亚马逊公司，因而有消息称，Stackdriver入驻谷歌云平台服务后，将停止对亚马逊AWS（Amazon Web Services）服务支持。 可以说，此次收购是谷歌近日又一次出手吸引开发者使用自
监控的重要性就不必多说了吧，不要再花功夫开会讨论它的必要性了，当你线上遇到问题，就不会再怀疑监控是浪费开发成本的建设。监控让人告别了靠“猜”来维持的救火现状，它能够留下证据，来支撑我们后续的分析。
Spinnaker是一个开源的多云持续交付平台，提供快速、可靠、稳定的软件变更服务。主要包含两类功能：集群管理和部署管理
不夸张的说，正是 Istio 的出现使 “Service Mesh” 这一概念开始流行起来。在深入介绍 Istio 的细节之前，让我们首先简单地了解一下 Service Mesh 是什么，以及它的重要性体现在哪里。我们都已经了解单体应用所面对的挑战，一种显而易见的方案是将其分解为多个微服务。虽然这种方式简化了单个服务的开发，但对于成百上千的微服务的通信、监控以及安全性的管理并不是一件简单的事。直至目前，对于这些问题的解决方案也只是通过自定义脚本、类库等方式将服务串联在一起，并且投入专门的人力以处理分布式系统的管理任务。但这种方式降低了各个团队的效率，并且提高了维护的成本。这正是 Service Mesh 大显身手的时机。
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。
在 Istio 中，Pilot 是 Istio 控制平面的一个重要组件，它具有以下作用：
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•添加了 values.global.proxy.holdApplicationUntilProxyStarts config选项，它使sidecar注入器在pod容器列表的开始处注入sidecar，并将其配置为阻止所有其他容器的开始，直到代理就绪为止。默认情况下禁用此选项。(#11130)•新增了对用于客户端证书和CA证书的SDS支持，该证书用于使用DestinationRule从Egress Gateway发起的TLS/mTLS(#14039)
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。
监控系统的历史悠久，是一个很成熟的方向，而 Prometheus 作为新生代的开源监控系统，慢慢成为了云原生体系的事实标准，也证明了其设计很受欢迎。
指标是在一段时间内报告的数值度量值，主要用于监视应用程序的运行状况并生成警报。 例如，Web 服务可能会跟踪每秒接收到的请求数、响应所花的毫秒数，以及向用户返回错误的响应数。 可以定期向监视系统报告这些指标。 如果示例 Web 服务的目的是在 400 毫秒内响应请求，而之后某天的响应时间减慢到 600 毫秒，则监视系统可以通知工程师，应用程序的运行情况未达到预期。
点击上方“蓝色字体”，选择 “设为星标” 关键讯息，D1时间送达！ 目前，大多数企业使用两个或更多云计算服务提供商的云服务，35%的企业使用多达五个监控工具来密切关注混合云和多云环境。那么实现全面网络
对于一个基于 Spring Boot 框架的 Java 应用，监控的关键方面包括指标、日志和链路追踪。使用 OpenTelemetry 采集这些数据后，可以通过不同的方法进行查询和分析。下面分别从这三个角度提供关注点和示例代码。
微服务架构管理中最大的挑战之一是如何通过简单方法就能了解系统各个组件之间的关系。终端用户的一次会话可能会流经多个甚至几十个独立部署的微服务，因此，发现哪里有性能瓶颈或错误变得尤为重要。
作者：Justin Ellingwood 翻译：云监控团队 跟踪哪些类型的信息很重要？ 您监控的值的类型和跟踪的信息可能会随着基础设施的发展而改变。由于系统通常是分层运行的，在更原始的基础设施之上会构建更复杂的层，因此在计划监控策略时，按层级式考虑指标会大有裨益。 01 基于主机的指标 在指标层次结构的最底层是基于主机的指标。只要能帮助评估单个计算机的运行状况或性能，任何指标都可能被纳入其中，暂且无需考虑当前的应用程序堆栈和服务。主要包括操作系统或硬件的使用或性能，例如： CPU 内存 磁盘空间 进程
1、 字节最新的文生图模型 —— SDXL-Lightning，它实现了前所未有的速度和质量，并且已经向社区开放。模型：https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning
APM(Application Performance Management)的核心思想是什么？ 在应用服务各节点相互调用的时候，从中记录并传递一个应用级别的标记，这个标记可以用来关联各个服务节点之间的关系。比如两个应用服务节点之间使用HTTP作为传输协议的话，那么这些标记就会被加入到HTTP头中。可见如何传递这些标记是与应用服务节点之间使用的通讯协议有关的，常用的协议就相对容易加入这些内容，一些按需定制的可能就相对困难些，这一点也直接决定了实现分布式追踪系统的难度。它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。如何衡量一个大规模集群的跟踪系统的优劣？它应该满足低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。
基于意图的网络最近十分火爆，主要是由于思科密集的营销活动。那么基于意图的网络究竟是什么呢？
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 应用监控是我们在生产环境下一个非常重要的东西，运维人员不可能 24 小时盯着应用，应用挂了及时解决，这不现实。我们需要能够实时掌握应用的运行数据，以便提早发现问题，同时在应用挂掉的时候还能够自动报警，这样才能解放开发人员。 Spring Boot 中也提供了生产级的应用监控
为了使服务做好部署到生产环境中的准备，需要确保满足三个关键的质量属性：安全性、可配置性和可观测性。
鄞劭涵，携程框架架构研发部高级软件工程师，爱丁堡大学高性能计算专业硕士。目前主要从事应用监控系统以及消息队列相关基础框架的研发。
一个完全开源的服务网格产品，对分布式应用是透明的。Istio 管理服务之间的流量，实施访问政策并汇总遥测数据，而不需要更改应用代码。Istio 以透明的方式对现有分布式应用进行分层，从而简化了部署复杂性。
对于设计师或者产品经理运营来说，熟练运用数据分析很重要，只有掌握了数据才能摸清用户需求，从而设计出用户满意的产品。 数据分析师的工作是什么样的？数据分析的流程有哪些？ 通常会有一个苦恼，不知道如何去衡量自己的方案是否有效。毕竟发声的客户都是对体验不满的用户，没有问题的用户都是沉默的。 针对这些问题，也是总结了两种方法
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