介绍如何基于 eBPF 技术研发应用层的观测平台，进行无侵入的应用协议分析等技术。

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（三）

.Net微服务实战之可观测性（二）

.Net微服务实战之可观测性（一）

OPLG 体系拥有成熟且富有活力的开源社区生态，同时也经过了大量企业生产环境的实践检验，是当下建设新一代云原生统一可观测平台的热门选择。但是，OPLG 只是提供了一个技术体系，如何灵活运用，解决实际问题，沉淀出通用行业或场景的最佳实践，还需要大家一起来探索。

如何实现自身的可观测性？实践经验分享一起来看！

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本次课程主要分为三大部分，首先将介绍慢调用的危害以及常见的原因；其次介绍慢调用的分析方法以及最佳实践；最后将通过几个案例来去演示一下慢调用的分析过程。

Kubernetes 监控立足于应用监控之下的 Kubernetes 容器界面和底层操作系统，是 Kubernetes 集群软件栈端到端可观测性的一体化解决方案，在 Kubernetes 监控中可以同时看到关联的所有层的观测数据。我们希望通过 Kubernetes 监控的一系列最佳实践，让大家能够使用 Kubernetes 监控解决 Kubernetes 环境下棘手的可观测问题。

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。

借助 ARMS-云拨测，我们可实时对网站进行监控，实现分钟级别的监控，及时发现 DNS 劫持以及页面篡改。

对于运维工程师而言，如果要票选五大最抓狂运维支撑场景，花样繁多的各种促销活动一定榜上有名。每个促销季上线都是忐忑不安的不眠夜。大量内容更新、大量客户涌入，大量数据读写，虽有着各种技术方案或工具服务保障着大促顺利进行。但仍有可能收到譬如“商品图片加载不出来”、“页面打开缓慢”、“无法完成订单支付”等诸多各地用户投诉。这些由于用户体验与网站性能造成的用户转化低、业务增长缓慢等糟糕结果，最终都会让运维工程师成为“众望所归”的背锅侠。

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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。

链路追踪能覆盖全部关联 IT 系统，能够完整记录用户行为在系统间调用路径与状态的最佳实践方案。完整的全链路追踪可以为业务带来三大核心价值：端到端问题诊断，系统间依赖梳理，自定义标记透传。

每年双 11 前夕，全链路压测成为企业的必备选项，不断地通过压测发现问题进行迭代优化、全方位验证业务的稳定性，而云拨测的出现，是对全链路压测的完美补充，从用户视角全面解析大促场景下的用户体验情况，让用户能够拥有更加优质的购买体验。并且随着业务的发展不断进化，持续发挥着不可替代的作用。

ARMS 智能降噪功能依托于 NLP 算法和信息熵理论建立模型，从大量历史告警事件中去挖掘这些事件的模式规律。当实时事件触发后，实时为每一条事件打上信息熵值与噪音识别的标签，帮助用户快速识别事件重要性。

一文看懂可观测！

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。

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。

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？

什么是 APM？ 利用应用程序性能监测，您可以查看应用程序将时间花在哪些地方、在执行哪些操作、在调用哪些其他应用程序或服务，以及遇到了哪些错误或异常情况。

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。

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。

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。

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

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