云原生可观测

本次分享为Kubernetes 监控公开课的第二节内容：如何发现 Kubernetes 中服务和工作负载的异常。 分享由三个部分组成： 一、Kubernetes 异常定位存在痛点； 二、针对这些痛点，Kubernetes 监控如何更快、更准、更全的发现异常； 三、网络性能监控、中间件监控等典型案例解析。

随着 Kubernetes 的不断实践落地，我们经常会遇到负载均衡、集群调度、水平扩展等问题。归根到底，这些问题背后都暴露出流量分布不均的问题。那么，我们该如何发现资源使用，解决流量分布不均问题呢？今天，我们就借助三个具体场景聊聊这一问题以及相应的解决方案。

借助 ARMS-云拨测，我们可实时对网站进行监控，实现分钟级别的监控，及时发现 DNS 劫持以及页面篡改。

作为教育行业独角兽，面对全国乃至全球不同地区 ToB 客户及众多 ToC 终端用户，如何保障终端体验与平台可用性成为关键。借助云拨测，伟东云教育服务团队进一步完善监控体系。利用最低成本全面掌握全国乃至全球不同地区终端用户的实际访问体验情况。

对于运维工程师而言，如果要票选五大最抓狂运维支撑场景，花样繁多的各种促销活动一定榜上有名。每个促销季上线都是忐忑不安的不眠夜。大量内容更新、大量客户涌入，大量数据读写，虽有着各种技术方案或工具服务保障着大促顺利进行。但仍有可能收到譬如“商品图片加载不出来”、“页面打开缓慢”、“无法完成订单支付”等诸多各地用户投诉。这些由于用户体验与网站性能造成的用户转化低、业务增长缓慢等糟糕结果，最终都会让运维工程师成为“众望所归”的背锅侠。

【案例分享·云拨测】借助云拨测，节卡机器人有效挖掘性能瓶颈，经过优化，提升网站打开速度 50% 以上，提高了运营推广活动的 ROI，帮助节卡为全球用户提供更加优质的服务！

想要实现AiOps，智能告警少不了。Arms 告警运维中心让面向告警的组织协同更加便捷高效！

今天，我来跟大家分享 ARMS 在全链路追踪领域的最佳实践，分享主要分为四部分。首先，是对分布式链路追踪的整体简介。其次，是对 ARMS 在分布式链路追踪领域的核心能力进行介绍。然后，介绍如何从 0 到 1 构建整套全链路追踪体系。最后，介绍一些最佳实践案例。

链路分析是基于已存储的全量链路明细数据，自由组合筛选条件与聚合维度进行实时分析，可以满足不同场景的自定义诊断需求。

随着微服务架构的兴起，服务端的调用依赖愈加复杂，为了快速定位异常组件与性能瓶颈，接入分布式链路追踪 Trace 已经成为 IT 运维领域的共识。但是，开源自建、开源托管或商业化自研 Trace 产品之间到底有哪些差异，我该如何选择？这是许多用户在调研 Trace 方案时都会遇到的疑问，也是最容易混淆的误区。

链路追踪能覆盖全部关联 IT 系统，能够完整记录用户行为在系统间调用路径与状态的最佳实践方案。完整的全链路追踪可以为业务带来三大核心价值：端到端问题诊断，系统间依赖梳理，自定义标记透传。

国庆期间，Facebook 及其旗下 Instagram 和 WhatsApp 等应用全网宕机，停机时间将近 7 小时 5 分钟，Facebook 市值损失 643 亿美元。针对Facebook的宕机问题，我们该如何未雨绸缪，看看云拨测如何帮助客户避免该类问题。

每年双 11 前夕，全链路压测成为企业的必备选项，不断地通过压测发现问题进行迭代优化、全方位验证业务的稳定性，而云拨测的出现，是对全链路压测的完美补充，从用户视角全面解析大促场景下的用户体验情况，让用户能够拥有更加优质的购买体验。并且随着业务的发展不断进化，持续发挥着不可替代的作用。

「ARMS应用安全」为企业业务安全保驾护航！

ARMS 智能降噪功能依托于 NLP 算法和信息熵理论建立模型，从大量历史告警事件中去挖掘这些事件的模式规律。当实时事件触发后，实时为每一条事件打上信息熵值与噪音识别的标签，帮助用户快速识别事件重要性。

一文看懂可观测！

企业业务发展越来越迅速，对 IT 的要求也愈发严苛且复杂。这不仅仅体现在运维团队架构与工作流程上，也体现在工具选型与平台搭建上。 今天我们好好聊一下工具选型与平台搭建思路与实践关键点。来看看阿里云会给出如何的最佳实践！

当你到达第3级时，可观测性已经成为了云基础设施上内生的能力，像原力一样，它蕴含在已运行的每个应用系统、以及未来会新增的每个应用系统中，是一项与生俱来的基本能力，这项能力无需依赖于在业务代码中的“调用”来触发，它就在那里。DeepFlow在可观测性3.0等你。May the force be with you！

目前，云厂商独立第三方企业均提供可观测性的SaaS服务。国内的第三方提供商，云杉网络也提供名为DeepFlow Cloud的SaaS产品，方便大家体验。SaaS服务的主要问题，是用户的应用大概率需要跑在公有云上，并且观测数据要由第三方管理。此外，SaaS的计费模式相当复杂，有按主机规模计算的部分，也有按数据量计算的部分，总之很难准确规划这方面的预算。因此，对于中小企业SaaS是首选，但对于中大型客户，尤其是采用混合云架构，合规性要求高，项目预算制的大型行业客户来说，很难仅仅依赖SaaS提供可观测性服务。

在IT领域中，简单而言，可观测性就是为复杂IT系统寻求白盒监控能力。随着业务系统不断上云，容器、微服务、持续发布等云原生技术被广泛采用，从而为IT系统的可控性带来了全新挑战。为保障云原生应用的稳定性（控制的目的就是稳定），可观测技术被越来越多的企业所采用。 可观测技术的本质，是通过系统的外部数据，分析系统的内部状态，从而做出控制指令。

彼得·德鲁克:“如果你无法量化它，你就无法管理它。”如果说监控告诉我们系统出问题了，那么可观测就告诉我们系统哪里出问题以及导致原因。当我们从微服务视角开始思考应用可观测性时，基于传统方案之上还能再增强哪些事情？本次分享将会提供一种新的微服务可观测思路，让我们轻松透视Dubbo应用内部问题。讲师/嘉宾简介十眠

控制领域中，研究可观测性的目的是提供基于系统内部状态（白盒），而非系统外部输出（黑盒）进行控制的理论依据。在IT领域中，简单而言，可观测性就是为复杂IT系统寻求白盒监控能力。其实，无论三大支柱还是快速排障都是管中窥豹，无需争论。最早提出可观测性的是现代控制理论奠基人Rudolf Emil Kalman。曾经的登月计划，以及未来的无人驾驶，都离不开他发明的卡尔曼滤波器。而卡尔曼滤波器，才是最优（美）的观测器。

如何使用 iLogtail 采集各类可观测数据?

今天下午16:00，与大咖一起学习如何使用 iLogtail 采集可观测数据？

移动域全链路可观测架构和关键技术

1.场景笔记（更好地记录与分享，助您高效排障） 2.场景自定义查看器（敏捷搭建，快速定位问题所在） 3.时序图相似性指标查询（高效对比排查性能故障） 4.SLO监控（全面衡量系统稳定性，提高使用体验） 5.未恢复事件查看器（实时查看分析监控告警记录） 6.主机网络分析（实时了解业务系统网络运行状态） 7.日志黑名单过滤（优化存储数据信息，节约成本） 8.构建内网服务可用性监测（支持自建拨测节点，保障服务可用性） 9.安全巡检（保证主机所有行为安全可控） 10.DCA桌面客户端（便捷管理您已安装的采集器） 讲师/嘉宾简介 储文姬 观测云产品运营

本篇内容分享了云服务器可观测能力的探索与实践。

观测云实践学堂03期《温故而知新- Kubernetes可观测实践》