云原生可观测
云原生可观测基于Prometheus、Grafana 、OpenTelemetry 等核心产品, 形成指标、链路存储分析、异构数据源集成的数据层, 通过标准PromQL和SQL提供大盘展示、告警与探索能力。
Istio on ACK集成生态(2): 扩展AlertManager集成钉钉助力可观测性监控能力
使用Prometheus进行监控是Istio提供的监控能力之一,通过扩展AlertManager集成钉钉助力Istio on ACK可观测性监控能力。
Grafana Loki,轻量级日志系统
本文介绍了基于Grafana、Loki和Alloy构建的轻量级日志系统。Loki是一个由Grafana Labs开发的日志聚合系统,具备高可用性和多租户支持,专注于日志而非指标,通过标签索引而非内容索引实现高效存储。Alloy则是用于收集和转发日志至Loki的强大工具。文章详细描述了系统的架构、组件及其工作流程,并提供了快速搭建指南,包括准备步骤、部署命令及验证方法。此外,还展示了如何使用Grafana查看日志,以及一些基本的LogQL查询示例。最后,作者探讨了Loki架构的独特之处,提出了“巨型单体模块化”的概念,即一个应用既可单体部署也可分布式部署,整体协同实现全部功能。
MCP Server 开发实战 | 大模型无缝对接 Grafana
以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP(Model Context Protocol)为例,演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接,让智能交互更加高效、直观。
可观测可回溯 | Continuous Profiling 实践解析
我们定位异常时,时常无法知晓代码内部发生了什么,因此无从谈起修复和改善代码。Continuous Profiling帮助开发者全面掌握、回溯生产环节代码执行细节,增强可观测性。
图文解析带你精通时序PromQL语法
[阿里云SLS可观测团队发布] 本文通过图文解析深入讲解PromQL的计算原理,涵盖其与SQL的差异、时间线模型、选点机制、聚合函数、窗口函数及常见非预期场景,帮助用户掌握PromQL的核心语法与执行逻辑。
阿里千万实例可观测采集器-iLogtail正式开源
11月23日,阿里正式开源可观测数据采集器iLogtail。作为阿里内部可观测数据采集的基础设施,iLogtail承载了阿里巴巴集团、蚂蚁的日志、监控、Trace、事件等多种可观测数据的采集工作。iLogtail运行在服务器、容器、K8s、嵌入式等多种环境,支持采集数百种可观测数据,目前已经有千万级的安装量,每天采集数十PB的可观测数据,广泛应用于线上监控、问题分析/定位、运营分析、安全分析等多种场景。
MES系统软件体系架构及应用
MES系统是数字化车间的核心。MES通过数字化生产过程控制,借助自动化和智能化技术手段,实现车间制造控制智能化、生产过程透明化、制造装备数控化和生产信息集成化。生产管理MES系统主要包括车间管理系统、质量管理系统、资源管理系统及数据采集和分析系统等,由技术平台层、网络层以及设备层实现。
AIOps已逝,欢迎进入AgenticOps(运维智能体)时代
GenAI和智能体技术的爆发,为IT运维打开了一扇新的大门,一个更具主动性、自治性和协作性的新时代已经来临,这就是AgenticOps(基于智能体的IT运维)。
当 OpenTelemetry 遇上阿里云 Prometheus
本文以构建系统可观测(重点为指标监控体系)为切入点,对比 OpenTelemetry 与 Prometheus 的相同与差异,后重点介绍如何将应用的 OpenTelemetry 指标接入 Prometheus 及背后原理,最后介绍阿里云可观测监控 Prometheus 版拥抱 OpenTelemetry 及相关落地实践案例,希望能更好的帮助读者更好的理解 OpenTelemetry 及与 Prometheus 的生态融合。
告别数据库“膨胀”:Dify x SLS 构建高可用生产级 AI 架构
告别数据库“膨胀”!借助SLS打造高可用生产级的Dify日志场景,通过将工作流日志从PostgreSQL迁移至SLS,实现存储压力降低95%+、成本下降近10倍,并支持实时分析、监控告警与数据闭环,彻底解决高并发下的连接池打满、慢查询频发等痛点,助力AI应用高效稳定运行!
FinOps云成本分配指南
成本分配是FinOps核心实践,通过层级结构、标签等元数据将云成本精准归因至部门、项目或所有者,实现成本展示与回收。需跨财务、工程、业务团队协作,建立强制标签策略并推动执行,提升财务透明度、问责制及优化能力。衡量指标包括标签合规率、成本分配时效等,成熟实施可显著增强组织云成本管控力。
【数据可观测】阿里云的Grafana云监控大盘服务
阿里云发布的grafana托管服务,更是为云上的资产提供了高效的监控数据可观测能力。阿里云grafana弹性、免运维,可以方便的对接云上云下的各种数据源。
🎉 WatchAlert - 开源多数据源告警引擎【运维研发必备能力】
WatchAlert 是一个开源的多数据源告警引擎,支持从 Prometheus、Elasticsearch、Kubernetes 等多种数据源获取监控数据,并根据预定义的告警规则触发告警。它具备多数据源支持、灵活的告警规则、多渠道告警通知、可扩展架构和高性能等核心特性,帮助团队更高效地监控和响应问题。项目地址:https://github.com/opsre/WatchAlert
FinOps for AI 概述
本文探讨生成式AI带来的新型成本挑战,如cost-per-token计费、GPU资源稀缺与波动定价。提出通过FinOps实践实现AI支出管控:建立成本基线、优化资源分配、实施配额与标记、加强跨团队协作,并将财务监控与业务成果对齐,推动AI成本管理从“爬”到“跑”的渐进式成熟。
如何实践FinOps入门指南
本文系统阐述了FinOps(云财务运营)的四阶段采用路径:研究、提出、准备与启动。通过数据收集、利益相关者沟通、战略提案和团队协作,助力组织实现云成本透明化、优化支出并推动业务价值。适用于希望落地FinOps的个人与团队,提供实用框架与执行指南。
问题盘点|使用 Prometheus 监控 Kafka,我们该关注哪些指标
Kafka 作为当前广泛使用的中间件产品,承担了重要/核心业务数据流转,其稳定运行关乎整个业务系统可用性。本文旨在分享阿里云 Prometheus 在阿里云 Kafka 和自建 Kafka 的监控实践。
如何在DocuSign中设置PKCE(Proof Key for Code Exchange)
在使用DocuSign进行电子签名时,安全性至关重要。PKCE提供了一个额外的安全层,特别是在移动设备或基于浏览器的应用中,有效防止授权码泄露或被未授权的第三方使用。
从大规模恶意攻击 DeepSeek 事件看 AI 创新隐忧:安全可观测体系建设刻不容缓
唯有通过全行业的协同努力,加强整体、完善的网络安全可观测建设,才能为 AI 技术的创新和发展构建一个安全而稳固的环境。我们期盼并相信,在攻克这些网络安全难题之后,AI 创新将迎来更加安全、灿烂的未来。
易操作、可观测的 MQTT Dashboard,集群数据尽在掌握
全新EMQX Dashbord一览,可观测性和可操作性大幅提升,通过Web页面轻松管理和监控MQTT集群,助力高效开发。
云原生NPM与传统NPM的差异
本文对比传统NPM与云原生NPM在部署、流量采集、资源影响等方面的差异,聚焦Packet处理,分析二者优劣。随着eBPF等新技术应用,云原生NPM正加速发展,助力高效网络监控与故障定位。
从 DeepSeek 敏感信息泄露谈可观测系统的数据安全预防
探讨了 SLS 中增强数据安全的几种方式:权限精细化管控有效减少了潜在安全风险;接入层脱敏技术阻止敏感数据落库,提升了隐私保护;StoreView 字段集控制通过限制查询数据范围,降低数据泄露损害。智能监控系统提供实时监测,快速识别并阻断异常拖库行为,为企业提供了迅速响应和抵御威胁的能力。
【云故事探索】NO.8:揭秘餐饮行业龙头 SaaS 厂商神州商龙的全栈可观测实践
天津市神州商龙科技股份有限公司成立于1998年,专为餐饮行业提供数字化解决方案。公司服务10万余家知名餐饮企业,确保用餐体验的稳定性至关重要。在业务容器化和微服务化过程中,神州商龙面临技术架构多样性、高可用要求及成本控制等挑战。通过尝试自建Prometheus和SkyWalking监控方案,最终选择阿里云Prometheus和日志服务SLS,实现了统一可观测平台,提升了监控效率、缩短故障排查时间、增强系统稳定性和优化资源利用率。未来,神州商龙计划引入机器学习和AI技术,提升自动化运维水平,并进一步整合业务系统监控数据。
可观测监控方案大全-SLS全栈监控
为了便于用户快速接入和监控业务系统,SLS提供了全栈监控的APP,将各类监控数据汇总到一个实例中进行统一的管理和监控。全栈监控基于SLS的监控数据采集、存储、分析、可视化、告警、AIOps等能力构建。
QCon大会精彩分享:数据湖、可观测、自动驾驶训练,阿里云存储独家技术详解与案例实践!
QCon 全球软件开发大会是由极客邦科技旗下 InfoQ 中国主办的综合性技术盛会,每年在伦敦、北京、纽约、圣保罗、上海、旧金山召开。自2007年3月份开始举办以来,已经有超万名有多年从业经验的技术人员参加过QCon大会。QCon 内容源于实践并面向社区,演讲嘉宾依据热点话题,面向5年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员分享技术创新和实践。
别让运维跪着查日志了!给老板看的“业务观测”大盘才是真香
深夜告警、业务暴跌、全员背锅?一次支付故障暴露传统监控盲区。我们通过业务观测,将技术指标转化为老板听得懂的“人话”,实现从被动救火到主动洞察的跨越。让技术团队不再跪着查日志,而是站着驱动业务增长。
构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台
本文介绍了构建深度可观测、可集成的网络智能运维平台(简称NIS),旨在解决云上网络运维面临的复杂挑战。内容涵盖云网络运维的三大难题、打造云原生AIOps工具集的解决思路、可观测性对业务稳定的重要性,以及产品发布的亮点,包括流量分析NPM、网络架构巡检和自动化运维OpenAPI,助力客户实现自助运维与优化。
开源大数据可观测性方案实践 - 助力集群运维智能化、便捷化
在本篇文章中,我们将介绍大数据集群领域所需的可观测性,实践大数据集群可观测所需要的条件和面临的挑战,以及阿里云EMR 产品如何通过 EMR Doctor 实现大数据可观测并向用户提供相关能力。
统一观测|如何使用 Prometheus 监控 Windows
阿里云 Prometheus 与阿里云容器服务和 ECS 无缝集成,默认提供了 Windows 的 CPU、内存、磁盘、网络和进程等 5 方面的核心监控指标采集,同时提供了对应的优化后的专家级监控大盘和告警指标模板,为用户提供了免运维、开箱即用的 Windows 监控能力。
eBPF 实践 -- 网络可观测
观测云采集器,是一款开源、一体式的数据采集 Agent,它提供全平台操作系统支持,拥有全面数据采集能力,涵盖基础设施、指标、日志、应用性能、用户访问以及安全巡检等各种场景。通过 eBPF 技术的引入,观测云采集器实践了网络传输层和应用层的部分协议的可观测。
企业如何从 0 到 1 构建整套全链路追踪体系
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。
基于 OPLG 从 0 到 1 构建统一可观测平台实践
随着软件复杂度的不断提升,单体应用架构逐步向分布式和微服务的架构演进,整体的调用环境也越来越复杂,仅靠日志和指标渐渐难以快速定位复杂环境下的问题。对于全栈可观测的诉求也变得愈加强烈,Traces、Metrics 和 Logs 的连接也愈发紧密。
云杉网络DeepFlow帮助5G核心网和电信云构建可观测性
为什么5G核心网和电信云需要可观测性?在过去的2021年,其实5G核心网在全球发生了多次影响范围大、持续时间长、社会影响广的故障。2021年的4月份加拿大Rogers发生了一次长达26个小时全国范围的移动通信网故障,故障发生后缺乏快速定位手段,导致故障难以在短时间内定位、消除。
高效定位 Go 应用问题:Go 可观测性功能深度解析
为进一步赋能用户在复杂场景下快速定位与解决问题,我们结合近期发布的一系列全新功能,精心梳理了一套从接入到问题发现、再到问题排查与精准定位的最佳实践指南。
构建超大带宽、超高性能及稳定可观测的全球互联网络
本次课程聚焦构建超大带宽、超高性能及稳定可观测的全球互联网络。首先介绍全球互联网络的功能与应用场景,涵盖云企业网、转发路由器等产品。接着探讨AI时代下全球互联网络面临的挑战,如大规模带宽需求、超低时延、极致稳定性和全面可观测性,并分享相应的解决方案,包括升级转发路由器、基于时延的流量调度和增强网络稳定性。最后宣布降价措施,降低数据与算力连接成本,助力企业全球化发展。
一文了解什么是CNAPP
在云计算蓬勃发展的今天,企业面临的安全挑战愈发复杂。传统安全方案已力不逮,CNAPP(云原生应用保护平台)应运而生,革新云安全领域。CNAPP专为云环境设计,提供全生命周期安全保护,具备微隔离、访问控制、数据保护等功能,并利用自动化与AI技术简化管理、智能响应威胁,适用于多云、DevOps等多种场景。尽管存在技术复杂性和成本等挑战,CNAPP仍将持续进化,变得更加智能、自动且易于集成,助力企业构建稳健的云安全体系。
PTS压测问题之调试返回403如何解决
PTS(Performance Testing Service)是一项面向网站、应用等提供的压力测试服务,用于模拟不同场景下的用户访问,评估系统的性能表现;在进行PTS压测时,可能会出现一些异常或报错,本合集将PTS压测中频繁出现的问题及其解决办法进行汇编,旨在帮助用户更有效地进行性能测试和问题定位。
可观测性-Elastic Stack 实战手册
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。