本文以构建系统可观测为切入点,对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异,重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理以及介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry及相关落地实践案例。
当管理多个Prometheus实例时,阿里云Prometheus托管版相比社区版提供了更可靠的数据采集和便捷的管理。本文比较了全局聚合实例与数据投递方案,两者在不同场景下各有优劣。
近日,阿里云可观测产品家族正式发布云监控 2.0,隶属产品日志服务 SLS、云监控 CMS、应用实时监控服务 ARMS 迎来重磅升级。
本文旨在提供一个指导性的框架,帮助用户了解插件的安装、配置以及探索如何通过 Grafana 内的阿里云 OpenAPI 插件来对云上数据进行可视化和快速验证开发原型,加强数据可视化和云监控能力,助力开发速度。
借助 AI-native 可观测解决方案,阿里云为用户提供开箱即用的覆盖大模型应用、大模型到基础设施的全链路实时观测、告警与诊断能力,帮助企业在复杂的数字化转型过程中更有效地确保资源的高效利用与业务的持续成功。
本文聚焦于线上应用的风险管理,特别是针对“错”(程序运行不符合预期)和“慢”(性能低下或响应迟缓)两大类问题,提出了一个系统化的根因诊断方案。
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁(乐忱)分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长,指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年,高端企业级存储闪存占比约为25%,相较于欧美50%的比例,显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程,包括数据预处理、训练和推理的痛点,以及针对这些环节的存储解决方案,强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外,还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术,训练阶段的高性能存储架构,推理场景的加速器和AI Agent的应用,以及应对大数据业务的存储考量,如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
从海量的日志数据中,按照各种灵活的条件进行即时查询搜索,是可观测场景下的基本需求。本文介绍了 SLS 新推出的高性能 SPL 日志查询模式,支持 Unix 风格级联管道式语法,以及各种丰富的 SQL 处理函数。同时通过计算下推、向量化计算等优化,使得 SPL 查询可以在数秒内处理亿级数据,并支持 SPL 过滤结果分布图、随机翻页等特性。