企业面向几百个转型中间态的系统，通过建设统一对象模型，对异源同域的数据进行解析丰富处理，实现多维数据自主关联。算法和机器学习为复杂的体系提供了动态问题感知和预测的能力。在问题发生后基于根因推荐、同源分析等措施快速故障定界并开始应急处置，保障业务的连续性是首要之责，数智化观测为排障和系统调优提供有效的决策能力。

SysOM 3.0 发布：基于应用视角的智能运维。

乘云数字 DataBuff 产品线架构师狂魔分享了《云观测场景下的 Trace 全量存储技术研究》主题演讲。在分享上提到，DataBuff 正在构建以“ Trace、Metric、Log、Topo、eBPF Flow” 观测五件套为数据原材料的一体化观测平台，Trace 是一体化观测的核心要素，是拓扑驱动现代 AIOps 分析的关键，有着不可替代的地位。当前，业界大多可观测性软件厂商无法解决“Trace 全量存储”的技术难题，大量丢弃客户的交易链数据是普遍现象，在安全合规、故障回溯、算力成本等方面均受到了巨大挑战。乘云数字专门开发了一款 “TraceX 调用链全量存储系统”，面向可观测分析场景、尤其适合大规模交易系统、云原生容器场景，帮助系统实现全量化存储调用链数据。TraceX 能够有效的降低 Tracing 数据的存储成本、提升分析效率，真正达到降本增效的目的。通过 TraceX 辅助一体化观测系统构建应用系统的空间地图，实现故障定位的按图索骥不丢痕，真正解决客户的业务问题。

围绕 Gartner 关于 APM 和可观测性魔力象限谈了谈他的一些想法。据 2023 年最新的可观测性魔力象限报告显示，目前，其已受到社会各界广泛关注，市场空间占比也很大，而入选魔力象限可分为“技术”和“非技术”两项指标。接着，他详细介绍了 Leader 象限供应商的特点、Visionaries 象限供应商的前瞻性、Niche Players 象限解决了用户哪些痛点等。最后总结了可观测性的发展趋势。

分享了关于排障北极星指标理论的独到见解。尽管在传统的可观测性领域，涵盖了 tracing、metrics、logging等要素，但依然存在一些无法观测到的盲区。这些盲区的存在使得我们在故障排除过程中常常感到困惑。由于 Linux 内核的复杂性，即使是专家们也常常受限于某一特定领域，例如网络、存储、CPU 调度等。因此，故障排查的挑战在于，虽然问题表面看起来可能出现在某一领域，但根本原因可能却隐藏在另一个领域。这意味着解决故障通常需要集结来自多个领域的专家，而这也导致了 1-5-10 等迅速恢复业务的问题难以解决和实施。 为了解决这一问题，Kindling 社区与龙蜥社区合作，共同推出了排障北极星理论。

Gartner 2023 可观测性魔力象限解读和启示

1）介绍龙蜥开发者服务平台及其常用组件。 2）介绍开发者服务平台与 anDev 产品工程系统的关系，龙蜥社区基础设施全貌。

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