在本周进行的Kindling研讨会上，Kindling团队的小伙伴给大家分享了多语言微服务环境下的监控问题以及解决对策，并对相关指标进行了解读。本次研讨会也云集了云可观测领域的各路大神：观测云的CEO蒋总、云杉的向阳总以及其他可观测领域的大佬。在后面的交流环节，就当前用户在使用Kindling过程中存在的一些问题，Kindling团队的小伙伴做了回答。如有用户问：Kindling如何解决内存占用的问题？答：目前引起内存占用的原因包括URL发散、慢trace、系统调用的事件源多等，解决方案是尽量减少事件源的数据，只取需要的事件源进行分析，目前，Kindling对于事件源进行了分类，可以按需取用。后面，蒋总、向阳总也参与到了讨论中，与Kindling团队的小伙伴们一起就当前云可观测方面的一些问题以及未来的发展方向进行了交流和探讨，如高基数存储的问题，由于巨大的数据量，目前高基数存储是云可观测领域普遍存在的一个问题，大家就这个问题展开了讨论，并交换了各自的看法。
Kindling是一款基于eBPF的云原生可观测性开源项目，旨在帮助用户更快更好的定界云原生系统问题，并致力于打造云原生全故障域的定界能力。通过Kindling，用户可以快速定界问题类型，如是网络问题、容器问题还是代码问题等，然后再利用APM等工具定位具体问题，大大提高故障定位的效率。
目前，Kindling已经开源轻量版，可以提供全局topo、DNS、workload等指标数据，还可以根据自身需求自定义一些监控指标。轻量版可以方便快捷地与其他可观测性产品以及现有监控方案集成，如Prometheus，后续也会根据需要支持更多产品的集成，这方面也欢迎大家与我们交流。
不久，Kindling还将开源标准版，可以为用户提供更简单快捷可靠地故障定界能力，以及更详细的数据。
未来，Kindling开源版将在火焰图、on-off CPU、GRPC以及快速集成等方面演进，欢迎对这方面有兴趣的小伙伴加入Kindling大家庭，一起为Kindling社区做贡献，也欢迎在云可观测性方面有需求的小伙伴多多交流、多多反馈，让Kindling可以更好地解决云可观测性方面的问题。
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