云原生可观测
云原生可观测基于Prometheus、Grafana 、OpenTelemetry 等核心产品, 形成指标、链路存储分析、异构数据源集成的数据层, 通过标准PromQL和SQL提供大盘展示、告警与探索能力。
Grafana Loki,轻量级日志系统
本文介绍了基于Grafana、Loki和Alloy构建的轻量级日志系统。Loki是一个由Grafana Labs开发的日志聚合系统,具备高可用性和多租户支持,专注于日志而非指标,通过标签索引而非内容索引实现高效存储。Alloy则是用于收集和转发日志至Loki的强大工具。文章详细描述了系统的架构、组件及其工作流程,并提供了快速搭建指南,包括准备步骤、部署命令及验证方法。此外,还展示了如何使用Grafana查看日志,以及一些基本的LogQL查询示例。最后,作者探讨了Loki架构的独特之处,提出了“巨型单体模块化”的概念,即一个应用既可单体部署也可分布式部署,整体协同实现全部功能。
图文解析带你精通时序PromQL语法
[阿里云SLS可观测团队发布] 本文通过图文解析深入讲解PromQL的计算原理,涵盖其与SQL的差异、时间线模型、选点机制、聚合函数、窗口函数及常见非预期场景,帮助用户掌握PromQL的核心语法与执行逻辑。
MCP Server 开发实战 | 大模型无缝对接 Grafana
以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP(Model Context Protocol)为例,演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接,让智能交互更加高效、直观。
🎉 WatchAlert - 开源多数据源告警引擎【运维研发必备能力】
WatchAlert 是一个开源的多数据源告警引擎,支持从 Prometheus、Elasticsearch、Kubernetes 等多种数据源获取监控数据,并根据预定义的告警规则触发告警。它具备多数据源支持、灵活的告警规则、多渠道告警通知、可扩展架构和高性能等核心特性,帮助团队更高效地监控和响应问题。项目地址:https://github.com/opsre/WatchAlert
可观测可回溯 | Continuous Profiling 实践解析
我们定位异常时,时常无法知晓代码内部发生了什么,因此无从谈起修复和改善代码。Continuous Profiling帮助开发者全面掌握、回溯生产环节代码执行细节,增强可观测性。
当 OpenTelemetry 遇上阿里云 Prometheus
本文以构建系统可观测(重点为指标监控体系)为切入点,对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异,后重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理,最后介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry 及相关落地实践案例,希望能更好的帮助读者更好的理解 OpenTelemetry 及与 Prometheus 的生态融合。
阿里千万实例可观测采集器-iLogtail正式开源
11月23日,阿里正式开源可观测数据采集器iLogtail。作为阿里内部可观测数据采集的基础设施,iLogtail承载了阿里巴巴集团、蚂蚁的日志、监控、Trace、事件等多种可观测数据的采集工作。iLogtail运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境,支持采集数百种可观测数据,目前已经有千万级的安装量,每天采集数十PB的可观测数据,广泛应用于线上监控、问题分析/定位、运营分析、安全分析等多种场景。
阿里可观测性数据引擎的技术实践
相比传统的告警、监控,可观测性能够以更加“白盒”的方式看透整个复杂的系统,帮助我们更好的观察系统的运行状况,快速定位和解决问题。就像发动机而言,告警只是告诉你发动机是否有问题,而一些包含转速、温度、压力的仪表盘能够帮我们大致确定是哪个部分可能有问题,而真正定位细节问题还需要观察每个部件的传感器数据才行。
问题盘点|使用 Prometheus 监控 Kafka,我们该关注哪些指标
Kafka 作为当前广泛使用的中间件产品,承担了重要/核心业务数据流转,其稳定运行关乎整个业务系统可用性。本文旨在分享阿里云 Prometheus 在阿里云 Kafka 和自建 Kafka 的监控实践。
AI + 可观测最佳实践:让业务从“看见”到“洞察”
本文介绍了AI Ops的概念及其在提升系统运维效率、洞察力和可观测性方面的作用。主要内容分为三个部分:一是监控、观测与洞察的区别及挑战,强调了数据整合和语义对齐的重要性;二是AI与计算如何重塑可观测性,通过UModel数字图谱和多模态存储分析架构实现数据联通;三是最佳实践与未来展望,展示了阿里云AI Stack可观测解决方案的应用案例,并总结了可观测性的四个发展阶段,最终愿景是借助AI力量让每个人成为多领域的专家。
MES系统软件体系架构及应用
MES系统是数字化车间的核心。MES通过数字化生产过程控制,借助自动化和智能化技术手段,实现车间制造控制智能化、生产过程透明化、制造装备数控化和生产信息集成化。生产管理MES系统主要包括车间管理系统、质量管理系统、资源管理系统及数据采集和分析系统等,由技术平台层、网络层以及设备层实现。
告别传统Log追踪!GOAT如何用HTTP接口重塑代码监控
本文介绍了GOAT(Golang Application Tracing)工具的使用方法,通过一个Echo问答服务实例,详细展示了代码埋点与追踪技术的应用。内容涵盖初始化配置、自动埋点、手动调整埋点、数据监控及清理埋点等核心功能。GOAT适用于灰度发布、功能验证、性能分析、Bug排查和代码重构等场景,助力Go项目质量保障与平稳发布。工具以轻量高效的特点,为开发团队提供数据支持,优化决策流程。
全面焕新|详解 Grafana v9.0.x 新增功能特性
Grafana 9.0 是一个提升 Grafana 易用性的版本,通过全新的和改进的操作界面来获取数据,以及默认的 Grafana 警报体验。
从巴比馒头的“洗菜流水线”,来看“telemetry pipeline”工具的火热兴起
以巴比馒头自动化洗菜为喻,探讨运维领域“数据清洗”难题。DataHub作为国产可视化遥测管道工具,支持多源数据接入与低代码编排,实现日志、指标、链路等数据的高效处理与统一管理,助力企业构建高质量可观测体系。(238字)
GraalVM 24 正式发布阿里巴巴贡献重要特性 —— 支持 Java Agent 插桩
阿里巴巴是 GraalVM 全球顾问委员会的唯一中国代表,阿里云程序语言与编译器团队和可观测团队合作实现了 GraalVM 应用的无侵入可观测能力,并在 ARMS 平台上线了该功能。目前在 GraalVM 24 中发布的是支持 Java agent 的第一步,其余能力将在 GraalVM 的后续版本中陆续发布。
从 DeepSeek 敏感信息泄露谈可观测系统的数据安全预防
探讨了 SLS 中增强数据安全的几种方式:权限精细化管控有效减少了潜在安全风险;接入层脱敏技术阻止敏感数据落库,提升了隐私保护;StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围,降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测,快速识别并阻断异常拖库行为,为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。
PTS压测问题之调试返回403如何解决
PTS(Performance Testing Service)是一项面向网站、应用等提供的压力测试服务,用于模拟不同场景下的用户访问,评估系统的性能表现;在进行PTS压测时,可能会出现一些异常或报错,本合集将PTS压测中频繁出现的问题及其解决办法进行汇编,旨在帮助用户更有效地进行性能测试和问题定位。
跟误告警说再见,Smart Metrics 帮你用算法配告警
本文从两类常见的无效告警规则入手,分析有效告警配置难,误告警泛滥的原因,介绍 Smart Metrics 是如何帮助用户解决告警难配的问题的,并介绍一些最佳实践。
可观测实践|如何利用 Prometheus 精细化观测云产品
随着企业使用越来越多的云产品,如何监控不同云产品运行状态,又该如何建立统一大盘,不妨看看如何通过阿里云Prometheus解决上述问题。
K8s场景下Logtail组件可观测方案升级-Logtail事件监控发布
SLS针对Logtail本身以及Logtail的管控组件alibaba-log-controller,采用K8s事件的方式,将处理流程中的关键事件透出,从而让用户能够更清楚的感知其中发生的异常。
【数据可观测】阿里云的Grafana云监控大盘服务
阿里云发布的grafana托管服务,更是为云上的资产提供了高效的监控数据可观测能力。阿里云grafana弹性、免运维,可以方便的对接云上云下的各种数据源。
grafana展示的CPU利用率与实际不符的问题探究
观察到`mpstat`命令显示单核CPU的`%usr`和`%sys`分别持续在70%和20%,而Grafana监控数据显示较低。问题源于Grafana表达式计算的是CPU时间增量而非利用率。`mpstat`通过`/proc/stat`获取数据并计算CPU利用率,而`node-exporter`直接导出原始数据。调整Grafana表达式以匹配`mpstat`的计算方式后,两者结果一致。解决方案是修正Grafana查询以准确反映CPU占用率。
PTS压测问题之下载接口额外收费如何解决
PTS(Performance Testing Service)是一项面向网站、应用等提供的压力测试服务,用于模拟不同场景下的用户访问,评估系统的性能表现;在进行PTS压测时,可能会出现一些异常或报错,本合集将PTS压测中频繁出现的问题及其解决办法进行汇编,旨在帮助用户更有效地进行性能测试和问题定位。
PTS cpu问题之cpu过高如何解决
PTS(Performance Testing Service)是一项面向网站、应用等提供的压力测试服务,用于模拟不同场景下的用户访问,评估系统的性能表现;在进行PTS压测时,可能会出现一些异常或报错,本合集将PTS压测中频繁出现的问题及其解决办法进行汇编,旨在帮助用户更有效地进行性能测试和问题定位。
云原生可观测套件:构建无处不在的可观测基础设施
近日,全球权威 IT 研究与顾问咨询公司 Gartner 发布《2023 年十大战略技术趋势》报告,「应用可观测性」再次成为其中热门趋势之一。阿里云原生可观测套件 ACOS Prometheus监控、ARMS、Grafana服务皆迎来重大更新,进一步覆盖不同监控长江。
通过Kubernetes监控探索应用架构,发现预期外的流量
Kubernetes 监控立足于应用监控之下的 Kubernetes 容器界面和底层操作系统,是 Kubernetes 集群软件栈端到端可观测性的一体化解决方案,在 Kubernetes 监控中可以同时看到关联的所有层的观测数据。我们希望通过 Kubernetes 监控的一系列最佳实践,让大家能够使用 Kubernetes 监控解决 Kubernetes 环境下棘手的可观测问题。
QCon大会精彩分享:数据湖、可观测、自动驾驶训练,阿里云存储独家技术详解与案例实践!
QCon 全球软件开发大会是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的综合性技术盛会,每年在伦敦、北京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份开始举办以来,已经有超万名有多年从业经验的技术人员参加过QCon大会。QCon 内容源于实践并面向社区,演讲嘉宾依据热点话题,面向5年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。
千万级可观测数据采集器--iLogtail代码完整开源
2022年6月29日,阿里云iLogtail开源后迎来首次重大更新,正式发布完整功能的iLogtail社区版。本次更新开源全部C++核心代码,该版本在内核能力上首次对齐企业版,开发者可以构建出与企业版性能相当的iLogtail云原生可观测性数据采集器。本次发布新增日志文件采集、容器文件采集、无锁化事件处理、多租户隔离、基于Pipeline的新版配置方式等诸多重要特性,全面增强社区版的易用性和性能,欢迎广大开发者关注、共建。
企业如何从 0 到 1 构建整套全链路追踪体系
今天,我来跟大家分享 ARMS 在全链路追踪领域的最佳实践,分享主要分为四部分。首先,是对分布式链路追踪的整体简介。其次,是对 ARMS 在分布式链路追踪领域的核心能力进行介绍。然后,介绍如何从 0 到 1 构建整套全链路追踪体系。最后,介绍一些最佳实践案例。
如何评估IT领域中的可观测性技术?
在IT领域中,简单而言,可观测性就是为复杂IT系统寻求白盒监控能力。随着业务系统不断上云,容器、微服务、持续发布等云原生技术被广泛采用,从而为IT系统的可控性带来了全新挑战。为保障云原生应用的稳定性(控制的目的就是稳定),可观测技术被越来越多的企业所采用。 可观测技术的本质,是通过系统的外部数据,分析系统的内部状态,从而做出控制指令。
【最佳实践】ingest对异源数据结构化处理,并由Elastic Stack实现可观测性分析
本文将讲述如何运用Elasticsearch的 ingest 节点实现数据结构化,并对数据进行处理。
pts压测问题之接口超时如何解决
PTS(Performance Testing Service)是一项面向网站、应用等提供的压力测试服务,用于模拟不同场景下的用户访问,评估系统的性能表现;在进行PTS压测时,可能会出现一些异常或报错,本合集将PTS压测中频繁出现的问题及其解决办法进行汇编,旨在帮助用户更有效地进行性能测试和问题定位。
客户案例 | 橡树黑卡携手观测云,实现会员体系业务可观测
橡树黑卡(www.oakvip.cn)是国内领先的付费会员制权益服务平台,提供付费会员解决方案设计、产品研发、数字供应链管理、活动运营、客服咨询等一站式服务。