云原生可观测

一文带您了解Redis

一文带你走近可观测世界

相比传统的告警、监控，可观测性能够以更加“白盒”的方式看透整个复杂的系统，帮助我们更好的观察系统的运行状况，快速定位和解决问题。就像发动机而言，告警只是告诉你发动机是否有问题，而一些包含转速、温度、压力的仪表盘能够帮我们大致确定是哪个部分可能有问题，而真正定位细节问题还需要观察每个部件的传感器数据才行。

本文介绍阿里云SLS丁来强（花名成喆）在PyCon2021上海站分享时的议题内容，结尾有录播的视频和PPT下载链接。

根据海恩法则(Heinrich‘s Law)，每一起严重事故背后，必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。如果提前处理那些不那么严重的问题，其实是可以避免后续的严重事故的，也就避免了其带来的巨大压力和损失。

可观测性（ Observability ）主要是指了解程序内部运行情况的能力。关于可观测性的架构设计主要涉及三个部分：日志（logging）、度量（Metrics）和追踪（Tracing）。本文将从这三个方面阐述可观测性架构的设计。

本文主要介绍了运行时和上线发布时的云原生可观测相关内容，其实还有很多其他的，比如说日常出现异常情况的监测，也是业内比较典型的例子，还有例如业务指标的异常检测，后续会继续更新。

阿里云ACE×Elastic 7月9日：搭建基于运维大数据的可观测性系统 7月10日：阿里云×Elastic联合Meetup北京同城会站

分享在北京云峰会智能运维场的主题

互联网工程的高速发展，分布式、微服务、容器化架构的流行，互联网已全面进入云原生时代。构建系统的方式由最初的单体大应用演变为分布式架构，一台服务器可能仅存几小时甚至几分钟，这种复杂性大大增加了把系统运行状态可视化的难度。

业界对可观测性的定义由Logging（日志）,Metrics （指标）和 Tracing（跟踪）组成。其中大多数软件都仅在一个领域内发力，这导致了实施可观测性时的高昂成本。需要建设多个技术栈的软件，才能实现完整的可观测性。大多数企业基本都使用了 5个+ 的技术栈，有的甚至能达到10个技术栈。

本文介绍对比多款告警监控运维平台方案，覆盖阿里云SLS、Azure、AWS、自建系统（ELK、Prometheus、TICK）等方案。

本文以20个SLS告警运维场景说明可观测告警运维平台的痛点需求。

在3年时间内，技术团队至少对整体系统架构进行了6次以上的重大重构，涉及微服务化、容器化、分布式数据库等重要的技术，并尝试通过Serverless技术提升系统的弹性伸缩能力。

直播主题：使用服务网格可观测性为应用服务保驾护航讲师：史泽寰直播简介：ASM服务网格可以将网格内服务的调用遥测数据、应用日志等记录下来并以此提供可观测性，具备可观测性可以在不为开发人员增添任何额外负担的情况下为运维人员赋能，使他们具备trouble shooting、甚至优化应用的能力。通过服务网格的可观测性能力，可以极大增强运维人员对被监控应用如何与其他服务以及网格组件交互的理解。本主题将带领大家实践如何通过ASM使得应用轻松地具备可观测性。扫码进群：

【今日直播】—云原生可观测性实践时间：2/14 16：00本群内主讲嘉宾：垆皓 阿里云开发工程师内容简介：云原生架构给可观测性带来了新挑战，在微服务和容器化的背景下，如何快速定位并解决应用出现的问题？本次直播将会从基本的原理开始介绍，结合实际场景来讲述如何借助ARMS/Tracing Analysis来排查常规问题，在上述产品赋能下，让您诊断问题变得更轻松！

本文将讲述如何运用Elasticsearch的 ingest 节点实现数据结构化，并对数据进行处理。

本文将介绍蚂蚁金服监控产品在监控大盘方面的创新设计与尝试。

阿里云服务网格端到端可观测性

本文介绍如何利用LightAPM解决“古早应用”（如银行老核心、证券交易系统）的监控难题。这些基于C/C++或老旧JDK的系统封闭且难以改造，传统字节码增强技术无法适用。通过部署集成eBPF技术的OneAgent，LightAPM实现无侵入、开箱即用的监控，自动绘制服务拓扑、发现服务并采集应用与基础设施指标，支持多JDK混合环境。结合因果AI，还可智能告警与根因定位，为遗留系统提供高效可观测性方案。

Agent 跨域互调，第一件事是"找到它、认出它"。主流做法是分配地址——DNS、CA、DID 注册表，每次验证一次在线往返。本文讲 RTTP 的另一条路：地址由 SHA-256 派生而非机构分配，验证方本地重算即核对，离线可用。128 位裕量怎么算的、一个 shard 为什么能身兼三职，全部公开可查。已获 IANA 注册（CRI 27）。

"可审计、可追责"喊了两年，缺的是一个可离线复核的证据载体。本文拆解 128 字节 IQA 证明信封：固定布局零解析器、地位四态（一态一断言）、撤销不是删记录而是签发新信封、fail-closed 让任何一字节篡改自动 REJECT。附公开一致性向量，逐字节可复现。

别信文档——把向量跑一遍。本文带你 30 秒跑通 iqa-mcp（PyPI/npm/crates 三注册表 1.0.1）：published_vector 拿公开向量 → parse_envelope 结构解码 → verify_envelope 得 [PASS] → 翻一个字节得 REJECT。四个 MCP 工具，任何 MCP 兼容客户端可直接调用，无状态、离线、fail-closed。

Agent 跨域互调，要同时解决「找到谁、做什么」与「谁授权、凭什么」。本文盘点现有协议栈的缺口——DNS+CA 在线双问、OAuth 回 IdP、DID 解析回网、MCP 不管身份语义——论证语义寻址（锚在哈希）与信任证明（锚在密钥）因信任锚不同源，无法装进同一个 scheme；并给出落地形态：一份合并草案、两个 scheme，在字节层共享同一 16 字节分片完成闭环。

讲「可信 Agent」的文章很多，交出可证伪实物的很少。我们把协议规范冻结、35 个测试向量公开，并在记分牌上留了两个空位——独立实现数，rttp: 0，iqa: 0，作者自己的实现不算数。规则只有四条：只看规范、任意语言、完全离线、确定性。跑通全部向量，你的名字进规范记录；跑不通，那是我们的 bug，署名致谢并重新发布向量。横竖都是你赢。

Agent 时代的新问题是：陌生 Agent 替你做完事，能拿出什么证据？本文对比国内外主流平台的信任能力——身份认证有、授权控制有，可移交、可独立验证的证据没有——并给出一个开源的最小可行形态：RTTP 意图寻址（已获 IANA CRI 27）+ 128 字节 IQA 证明信封（已获 IANA CRI 28） + fail-closed 全帧验证，三语言实现可直接接入任何 MCP 栈，发布物逐件密码学密封自证。

凡是靠证据说话的系统，都躲不开一个问题：第一份证据由谁签发？"谁证明证明者"可以无限回退。中心化的做法是指定一个机构当起点——起点从此成了它的财产。本文给出另一种答案：把信任做成标准件，锚位由规范保证、锚在证据轴之外，嵌进谁家就是谁家的纪元——像 git init，每个项目各有第一笔提交，互不裁判。附后门自检：我们标不了别人的创世纪。

信任该不该有终身制？本文的答案：不该。地址的所有权由派生保证——那是永久产权，房东是数学；而 standing 是一份 120 秒的租约——房东是时间，每过一个窗口自动续租或退租，没有终身荣誉，也没有终身惩罚。该永久的做成永久，该临时的做成临时，恰是分配制种反的两块田。至于第三根柱子——它不长在协议里，长在栈里。