云原生可观测

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。

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。​

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

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。

一文带您了解Redis

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。

随着软件复杂度的不断提升，单体应用架构逐步向分布式和微服务的架构演进，整体的调用环境也越来越复杂，仅靠日志和指标渐渐难以快速定位复杂环境下的问题。对于全栈可观测的诉求也变得愈加强烈，Traces、Metrics 和 Logs 的连接也愈发紧密。

本文会系统讲解链路传递一些基本概念，同时结合案例讲解链路传递的过程。

本文介绍对比多款告警监控运维平台方案，覆盖阿里云SLS、Azure、AWS、自建系统（ELK、Prometheus、TICK）等方案。

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。

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。

互联网工程的高速发展，分布式、微服务、容器化架构的流行，互联网已全面进入云原生时代。构建系统的方式由最初的单体大应用演变为分布式架构，一台服务器可能仅存几小时甚至几分钟，这种复杂性大大增加了把系统运行状态可视化的难度。

阿里云 Prometheus 与阿里云容器服务和 ECS 无缝集成，默认提供了 Windows 的 CPU、内存、磁盘、网络和进程等 5 方面的核心监控指标采集，同时提供了对应的优化后的专家级监控大盘和告警指标模板，为用户提供了免运维、开箱即用的 Windows 监控能力。

本文介绍阿里云SLS丁来强（花名成喆）在GOPS2021上海站分享时的议题内容，结尾有PPT下载链接。

本文以20个SLS告警运维场景说明可观测告警运维平台的痛点需求。

移动域全链路可观测架构和关键技术

本篇内容分享了云服务器可观测能力的探索与实践。

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。

本文将从可操作性、可观测性、扩展性三个方面分享大规模分布式物联网MQTT消息服务器EMQX 5.0在运维监测、问题排查以及功能扩展中的功能优化，探索如何利用这些优化助力物联网应用开发。

随着更多企业迁移上云，应用运行环境、网络发生变化。当应用遇到故障需要问题定位时，一些传统问题定位手段由于效率、准确性等问题已无法满足 SRE 运维需求。本文以问题驱动为视角，结合阿里巴巴自身实践与客户服务经验，完整梳理可观测时代 Java 应用诊断知识图谱。

聊一聊eBPF 安全可观测性。

如何使用 iLogtail 采集各类可观测数据?

一文带你走近可观测世界

本文介绍了Linux调试、性能分析和追踪的培训资料，涵盖调试、性能分析和追踪的基础知识及常用工具。

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。

云原生网关是阿里云微服务引擎(MSE)下的一款托管类型网关产品，其将传统的流量网关与微服务网关进行了整合，本文将讲述如何基于云原生网关去搭建网关场景的可观测性体系。

阿里云可观测团队构建了 kubernetes 统一监控，无侵入式地提供多语言、应用性能黄金指标，支持多种协议，结合 Kubernetes 管控层与网络系统层监控，提供全栈一体式的可观测体验。通过流量拓扑、链路、资源的关系，可进行关联分析，进一步提升在 Kubernetes 环境下排查问题的效率。

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一文看懂Kafka

可观测性（ Observability ）主要是指了解程序内部运行情况的能力。关于可观测性的架构设计主要涉及三个部分：日志（logging）、度量（Metrics）和追踪（Tracing）。本文将从这三个方面阐述可观测性架构的设计。