本文是[全景剖析容器网络数据链路]第六部分部分,主要介绍ASM Istio模式下,数据面链路的转转发链路。
介绍SLS在可观测数据融合分析的一系列技术升级,融合Trace、全栈监控、Continuous Profiling、移动端监控等功能,帮助大家更快速地构筑全栈、自动化的观测能力。
本文基于常见的服务调用场景,以Ribbon负载均衡组件为例,展示了微服务洞察能力能够在关键的位置为我们还原与记录丰富的现场信息,使得原有的黑盒场景能够便捷直观地被观测到。在微服务架构下,类似的不便观测的重要场景还有非常多,都可以借助微服务洞察能力来监测或是在异常时辅助排查。同时,全链路灰度是微服务治理中比较重要的一个场景,我们在落地全链路灰度的过程中最让人头大的两个问题就是流量路由不生效以及流量逃逸,我们借助于微服务洞察能力可以快速定位与解决全链路灰度相关的问题。
iLogtail致力于打造覆盖Trace、Metrics 以及Logging 的可观测性的统一Agent,而对Kubernetes 语义的原生支持大大增强了Log在Kubernetes场景的采集体验。
本篇文章通过几个技术点说明日志记录过程中的性能实践,计算机领域的性能往往都遵循着冰山法则,即你能看得见的、程序员能感知的只是其中的一小部分,还有大量的细节隐藏在冰山之下。