云原生可观测

Tag在可观测性领域的经典实践，快来进行深度了解吧

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。

基础篇丨链路追踪（Tracing）其实很简单

统一观测丨使用 Prometheus 监控 SNMP，我们该关注哪些指标？

本篇阐述如何使用 Prometheus 实现性能压测 Metrics 的可观测性。

数据库的瓶颈往往也是整个系统的瓶颈，其重要性不言而喻，所以对于 MySQL 的监控必不可少，及时发现 MySQL 运行中的异常，可以有效提高系统的可用性和用户体验。因此，观测 MySQL 关键指标，实时关注数据库的可用性与性能，成为运维团队的重要任务。

可观测Grafana入门训练营，帮助同学们由浅入深的对阿里云Grafana服务拥有全面了解

由于对象存储的简单易用，天然的云原生特性，面对海量数据场景具备天然优势，得到了广泛的应用。 近年来，存放于对象存储OSS中的数据持续快速增长。但是客户对于对象存储不熟悉、缺乏有效的使用和管理手段，无法灵活预警和多维度分析数据。

可观测性之Log4j2优雅日志打印

RUM之SPA应用性能的可观测

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。

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。

虽然容器已大规模应用，但企业仍有大量应用/服务部署在ECS上或线下IDC上，那么运维团队如何借助Prometheus监控这些ECS应用呢？自建Prometheus又会遇到什么难题？不如看看这篇文章！

聊一聊eBPF 安全可观测性。

微服务引擎 MSE 发布 2.0.4.0 版本，新版本主要在性能和可观测能力升大幅提升，也加固了安全性。性能方面，基于 Dragonwell 进行构建，服务发现和配置性能提升达 40%以上；可观测方面，提供了服务注册的轨迹推送能力及丰富的可观测指标；安全性方面，新增支持了 RAM 管控策略能力，进一步提高了安全性。

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。

本文介绍如何在Grafana中添加并使用Prometheus数据源。

基于 Prometheus 的监控实践中，尤其是在规模较大时，时序数据的存储与查询是其中非常关键，而且问题点较多的一环。如何应对大数据量下的长周期查询，原生的 Prometheus 体系并未能给出一个令人满意的答案。对此，ARMS Prometheus 近期上线了降采样功能，为解决这个问题做出了新的尝试。

.Net微服务实战之可观测性（四）

.Net微服务实战之可观测性（三）

如何实现自身的可观测性？实践经验分享一起来看！

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！

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。

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。

一文带你快速了解Nginx

火焰图（Flame Graph）由性能优化大师 Brendan Gregg 发明，和所有其他的 profiling 方法不同的是，火焰图以一个全局的视野来看待时间分布，列出所有可能导致性能瓶颈的调用栈。通过火焰图，可以非常方便的看到性能资源都消耗在了哪里，从而能够直观的看到程序的性能瓶颈，以进行程序的优化。

一文看懂Kafka

一文带你走近可观测世界

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。

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。

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。