云原生可观测

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。

分享在北京云峰会智能运维场的主题

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。

基础篇丨链路追踪（Tracing）其实很简单

全栈声明式可观测：KubeVela 开箱即用且灵活定制的云原生应用洞察

MSE 云原生网关默认提供了丰富的 Metrics 指标大盘，配合阿里云 Prometheus 监控提供开箱即用的完整可观测性能力，能够帮助用户快捷、高效的搭建自身的微服务网关与对应的可观测体系。

谁不想要一个省心又好用的监控呢？用数据说话，让我们看看不同集群规模下，阿里云Prometheus 服务Vs开源版本的存储性能压测对比吧！

快速学习 RocketMQ 5.0 可观测能力升级: Tracing 链路追踪介绍

快速学习ALL in one：如何搭建端到端可观测体系。

快速学习阿里云可观测峰会-行业实践分论坛

eBPF程序摄像头期望帮你定位Trace追踪工具无法排查的问题；生产环境无法复现的问题；需要打日志紧急发布的问题；系统内核无法观测的问题......

云上可观测能力：问题的发现与定位实践 | 云上自动化运维CloudOps系列沙龙_第一弹

数据统一是关键

2022年6月29日，阿里云iLogtail开源后迎来首次重大更新，正式发布完整功能的iLogtail社区版。本次更新开源全部C++核心代码，该版本在内核能力上首次对齐企业版，开发者可以构建出与企业版性能相当的iLogtail云原生可观测性数据采集器。本次发布新增日志文件采集、容器文件采集、无锁化事件处理、多租户隔离、基于Pipeline的新版配置方式等诸多重要特性，全面增强社区版的易用性和性能，欢迎广大开发者关注、共建。

本周的Kindling研讨会云集了可观测性领域的各路大神，大家就当前可观测性领域的现状和未来进行了交流和探讨。

混合云以及容器逐渐成为承载微服务应用的主要基础设施，对于云原生应用的监控保障，也面临诊断难、规模广、弹性大、波动性强等挑战，这些挑战同时也使得云原生应用可观测性成为了运维开发关注的焦点。基于云杉网络在混合云网络场景下的多年实践，给大家分享在构建统一的云原生应用可观测性数据平台中的一些思考和经验。

.Net微服务实战之可观测性（一）

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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。

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！

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。

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？

现在是一个云原生时代，任何一个玩技术的都或多或少跟云计算、容器、Kubernetes、云原生应用有着不同的渊源密切。

一文看懂Kafka

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。

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。

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

观察到`mpstat`命令显示单核CPU的`%usr`和`%sys`分别持续在70%和20%，而Grafana监控数据显示较低。问题源于Grafana表达式计算的是CPU时间增量而非利用率。`mpstat`通过`/proc/stat`获取数据并计算CPU利用率，而`node-exporter`直接导出原始数据。调整Grafana表达式以匹配`mpstat`的计算方式后，两者结果一致。解决方案是修正Grafana查询以准确反映CPU占用率。