云原生可观测

使用Prometheus进行监控是Istio提供的监控能力之一，通过扩展AlertManager集成钉钉助力Istio on ACK可观测性监控能力。

阿里云容器服务Kubernetes（简称ACK）支持一键部署Istio，可以参考[文档](https://help.aliyun.com/document_detail/89805.html)在ACK上部署使用Isito。Istio on ACK提供了丰富的监控能力，为网格中的服务收集遥测数据，其中Mixer是负责提供策略控制和遥测收集的Istio组件。使用Prometheus进行监控是Istio

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。

[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。

GenAI和智能体技术的爆发，为IT运维打开了一扇新的大门，一个更具主动性、自治性和协作性的新时代已经来临，这就是AgenticOps（基于智能体的IT运维）。

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。

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（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。

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。

我们开发了 MetricStore 2.0 版本，从存储到计算进行了全面升级，致力于成为阿里云下一代可观测时序引擎。

LoongCollector 在日志场景中实现了全面的重磅升级，从功能、性能、稳定性等各个方面均进行了深度优化和提升，本文我们将对 LoongCollector 的升级进行详细介绍。

监控系统的四个黄金指标是：延迟（Latency）、流量（Traffic）、错误（Errors）、饱和度（Saturation）

本文对比传统NPM与云原生NPM在部署、流量采集、资源影响等方面的差异，聚焦Packet处理，分析二者优劣。随着eBPF等新技术应用，云原生NPM正加速发展，助力高效网络监控与故障定位。

唯有通过全行业的协同努力，加强整体、完善的网络安全可观测建设，才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信，在攻克这些网络安全难题之后，AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。

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。

为进一步赋能用户在复杂场景下快速定位与解决问题，我们结合近期发布的一系列全新功能，精心梳理了一套从接入到问题发现、再到问题排查与精准定位的最佳实践指南。

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。

在云计算蓬勃发展的今天，企业面临的安全挑战愈发复杂。传统安全方案已力不逮，CNAPP（云原生应用保护平台）应运而生，革新云安全领域。CNAPP专为云环境设计，提供全生命周期安全保护，具备微隔离、访问控制、数据保护等功能，并利用自动化与AI技术简化管理、智能响应威胁，适用于多云、DevOps等多种场景。尽管存在技术复杂性和成本等挑战，CNAPP仍将持续进化，变得更加智能、自动且易于集成，助力企业构建稳健的云安全体系。

本文将着重介绍 Gin 框架官方推荐的几种可观测性方案并进行对比，从而得出 Gin 框架可观测性的最佳实践。

本文介绍了构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台（简称NIS），旨在解决云上网络运维面临的复杂挑战。内容涵盖云网络运维的三大难题、打造云原生AIOps工具集的解决思路、可观测性对业务稳定的重要性，以及产品发布的亮点，包括流量分析NPM、网络架构巡检和自动化运维OpenAPI，助力客户实现自助运维与优化。

Gartner发布《2023年十大战略技术趋势》，应用可观测性入选！

为了便于用户快速接入和监控业务系统，SLS提供了全栈监控的APP，将各类监控数据汇总到一个实例中进行统一的管理和监控。全栈监控基于SLS的监控数据采集、存储、分析、可视化、告警、AIOps等能力构建。

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）

本文介绍了如何使用mxcad3d在网页中创建一个简单的三维窗户模型。通过官方教程搭建环境，编写绘制窗户模型的代码，并在点击按钮后展示模型效果。最终模型包括窗框和玻璃部分，具备丰富的三维建模功能和便捷的API支持。

日志服务联合阿里云OSS推出CloudLens for OSS，支持Bucket粒度的统一管理视图，支持资源用量、访问分析、异常检测、安全分析等可视化分析能力，提供场景化运维管理，实现Bucket资产的可观测性。