众览全局，企业级云监控助力构建统一云产品可观测
企业上云已成为共识，但在合理使用和管理云资源方面仍面临诸多挑战。富莱瑞调研显示79%的企业缺乏经验。阿里云2023年推出云监控2.0，通过统一接入、关联分析、数据探索等六大升级，帮助企业应对数据孤岛、关联分析困难、灵活性不足等问题。云监控2.0还引入了CloudLens和AI大模型技术，提供更深入的云产品可观测能力，提升运维效率。实际案例表明，通过建设统一可观测平台，企业的故障排查时间和运营成本显著降低。
基于LoongCollector构建全新可观测Pipeline
LoongCollector是阿里云推出的下一代可观测数据管道，旨在融合多种采集技术，构建统一的可观测数据代理。它具备高性能、可靠性和灵活性，支持日志、指标和追踪等多类型数据采集。通过模块化设计和SPL处理引擎，LoongCollector实现了高效的数据处理与传输，并大幅简化了配置管理。此外，集成eBPF技术，提供无侵入、高性能的应用性能监控，适用于复杂异构环境。未来，LoongCollector将继续优化性能、探索AI赋能的智能化采集。
分布式系统架构6：链路追踪
本文深入探讨了分布式系统中的链路追踪理论，涵盖追踪与跨度的概念、追踪系统的模块划分及数据收集的三种方式。链路追踪旨在解决复杂分布式系统中请求流转路径不清晰的问题，帮助快速定位故障和性能瓶颈。文中介绍了基于日志、服务探针和边车代理的数据收集方法，并简述了OpenTracing、OpenCensus和OpenTelemetry等链路追踪协议的发展历程及其特点。通过理解这些概念，可以更好地掌握开源链路追踪框架的使用。
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。
Prometheus+Grafana监控Linux主机
通过本文的步骤，我们成功地在 Linux 主机上使用 Prometheus 和 Grafana 进行了监控配置。具体包括安装 Prometheus 和 Node Exporter，配置 Grafana 数据源，并导入预设的仪表盘来展示监控数据。通过这种方式，可以轻松实现对 Linux 主机的系统指标监控，帮助及时发现和处理潜在问题。
Grafana Prometheus Altermanager 监控系统
Grafana、Prometheus 和 Alertmanager 是一套强大的开源监控系统组合。Prometheus 负责数据采集与存储，Alertmanager 处理告警通知，Grafana 提供可视化界面。本文简要介绍了这套系统的安装配置流程，包括各组件的下载、安装、服务配置及开机自启设置，并提供了访问地址和重启命令。适用于希望快速搭建高效监控平台的用户。
Prometheus+Grafana+NodeExporter：构建出色的Linux监控解决方案，让你的运维更轻松
本文介绍如何使用 Prometheus + Grafana + Node Exporter 搭建 Linux 主机监控系统。Prometheus 负责收集和存储指标数据，Grafana 用于可视化展示，Node Exporter 则采集主机的性能数据。通过 Docker 容器化部署，简化安装配置过程。完成安装后，配置 Prometheus 抓取节点数据，并在 Grafana 中添加数据源及导入仪表盘模板，实现对 Linux 主机的全面监控。整个过程简单易行，帮助运维人员轻松掌握系统状态。
Grafana 安装配置教程，让你的 Prometheus 监控数据变得更美观
《Grafana安装配置教程，让你的Prometheus监控数据变得更美观》简介：
Grafana是一个开源的度量分析与可视化工具，支持多种数据源（如Prometheus），提供丰富的可视化功能和警报机制。本文详细介绍了Grafana的安装、汉化方法及模板使用，帮助用户轻松创建美观、灵活的数据面板，并实现数据的协作与共享。通过Docker镜像、配置文件修改或替换前端页面等方式实现汉化，让用户更便捷地使用中文界面。此外，还提供了导入JSON格式模板的具体步骤，方便快速搭建仪表盘。