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。
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。

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。
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。

🎉 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

客户案例 | 橡树黑卡携手观测云,实现会员体系业务可观测
橡树黑卡(www.oakvip.cn)是国内领先的付费会员制权益服务平台,提供付费会员解决方案设计、产品研发、数字供应链管理、活动运营、客服咨询等一站式服务。
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。

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橡树黑卡是国内领先的付费会员制权益服务平台,提供付费会员解决方案设计、产品研发、数字供应链管理、活动运营、客服咨询等一站式服务。
PTS压测问题之资源准备好慢如何解决
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。
GraalVM 24 正式发布阿里巴巴贡献重要特性 —— 支持 Java Agent 插桩
阿里巴巴是 GraalVM 全球顾问委员会的唯一中国代表,阿里云程序语言与编译器团队和可观测团队合作实现了 GraalVM 应用的无侵入可观测能力,并在 ARMS 平台上线了该功能。目前在 GraalVM 24 中发布的是支持 Java agent 的第一步,其余能力将在 GraalVM 的后续版本中陆续发布。
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。
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。
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。

【最佳实践】ingest对异源数据结构化处理,并由Elastic Stack实现可观测性分析
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。
无感改造,完美监控:Docker 多阶段构建 Go 应用无侵入观测
本文将介绍一种基于 Docker 多阶段构建的无侵入 Golang 应用观测方法,通过此方法用户无需对 Golang 应用源代码或者编译指令做任何改造,即可零成本为 Golang 应用注入可观测能力。
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。
AI + 可观测最佳实践:让业务从“看见”到“洞察”
本文介绍了AI Ops的概念及其在提升系统运维效率、洞察力和可观测性方面的作用。主要内容分为三个部分:一是监控、观测与洞察的区别及挑战,强调了数据整合和语义对齐的重要性;二是AI与计算如何重塑可观测性,通过UModel数字图谱和多模态存储分析架构实现数据联通;三是最佳实践与未来展望,展示了阿里云AI Stack可观测解决方案的应用案例,并总结了可观测性的四个发展阶段,最终愿景是借助AI力量让每个人成为多领域的专家。

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。
Kindling项目目标:利用eBPF技术带来的可观测性的上帝视角 ——关联内核可观测数据的trace
当前可观测性领域存在三大痛点:1. 探针自动化覆盖依赖人工;2. 探针难以覆盖多语言的微服务业务;3. APM trace缺少内核可观测数据。针对三大痛点,Kindling分别是如何解决的呢?
不断突破极致:SPL新版数据加工能力焕新登场
SPL 算子不仅完成了旧版 DSL 加工向更强大语法和算子形式的过渡,更将性能调优和场景适配做到了极致,解锁了时序预测和日志分析的更多可能性。作为重要的基础设施模块,SPL 加工能力将持续优化演进。未来的规划将继续聚焦通用性、性能与产品能力,为用户提供更加强大、灵活的技术支持。

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。

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。

高德打车构建可观测性系统实践
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。
扩展AlertManager集成钉钉助力Istio on ACK可观测性监控能力
阿里云容器服务Kubernetes(简称ACK)支持一键部署Istio,可以参考[文档](https://help.aliyun.com/document_detail/89805.html)在ACK上部署使用Isito。Istio on ACK提供了丰富的监控能力,为网格中的服务收集遥测数据,其中Mixer是负责提供策略控制和遥测收集的Istio组件。使用Prometheus进行监控是Istio
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。

RocketMQ 5.0 可观测能力升级:Metrics 指标分析
RocketMQ 的消息是按照队列的方式分区有序储存的,这种队列模型使得生产者、消费者和读写队列都是多对多的映射关系,彼此之间可以无限水平扩展。对比传统的消息队列如 RabbitMQ 是很大的优势,尤其是在流式处理场景下能够保证同一队列的消息被相同的消费者处理,对于批量处理、聚合处理更友好。

跟误告警说再见,Smart Metrics 帮你用算法配告警
本文从两类常见的无效告警规则入手,分析有效告警配置难,误告警泛滥的原因,介绍 Smart Metrics 是如何帮助用户解决告警难配的问题的,并介绍一些最佳实践。
众览全局,企业级云监控助力构建统一云产品可观测
企业上云已成为共识,但在合理使用和管理云资源方面仍面临诸多挑战。富莱瑞调研显示79%的企业缺乏经验。阿里云2023年推出云监控2.0,通过统一接入、关联分析、数据探索等六大升级,帮助企业应对数据孤岛、关联分析困难、灵活性不足等问题。云监控2.0还引入了CloudLens和AI大模型技术,提供更深入的云产品可观测能力,提升运维效率。实际案例表明,通过建设统一可观测平台,企业的故障排查时间和运营成本显著降低。
PTS报错问题之并发报错如何解决
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。

基于阿里云Elasticsearch打造强大的可观测性平台
本文分享观测未来基于阿里云Elasticsearch服务,打造成本可控且高性能分析的数据存储方案,实现企业级别的可观测平台。

对比开源丨Prometheus 服务多场景存储压测全解析
作为国内领先的云服务提供商,阿里云提供了优秀的可观测全套解决方案,阿里云 Prometheus 服务正是其中重要一环,相比于开源版本 Prometheus,阿里云的 Prometheus 服务无论是易用性、扩展性、性能均有大幅度提升。
可观测性神器之 Micrometer
对于大部分开发人员来说可能用过普罗米修斯 Grafana 这样的监控系统,从未听说过 Micrometer 工具,这里就详细的来介绍下可观测性神器 Micrometer,让你在开发时使用它就和使用 SLFJ 日志系统一样简单易用,有效的提升系统的健壮性和可靠性。

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。

易操作、可观测、可扩展,EMQX如何简化物联网应用开发
本文将从可操作性、可观测性、扩展性三个方面分享大规模分布式物联网MQTT消息服务器EMQX 5.0在运维监测、问题排查以及功能扩展中的功能优化,探索如何利用这些优化助力物联网应用开发。

2022,我们该如何理解可观测技术
本文受访嘉宾:蒋志伟,爱好技术的架构师,先后就职于阿里、Qunar、美团,前 pmcaff CTO,目前 OpenTelemetry 中国社区发起人,https://github.com/open-telemetry/docs-cn 主要维护者。