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。
CloudLens for OSS--数据洞察可观测平台发布
日志服务联合阿里云OSS推出CloudLens for OSS，支持Bucket粒度的统一管理视图，支持资源用量、访问分析、异常检测、安全分析等可视化分析能力，提供场景化运维管理，实现Bucket资产的可观测性。
可观测实践｜如何使用阿里云 Prometheus 观测 ECS 应用
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！
ARMS 助力羽如贸易打造全链路可观测最佳实践
随着奢侈品行业在我国快速发展，跨境电商市场不断扩张。作为电商行业初创企业的上海羽如贸易有限公司（简称羽如贸易）积极进行数字化创新，打破固有零售思维，借助可观测能力有效提升用户体验，为业务飞速增长提供稳定支持。
干货！《阿里云可观测技术峰会演讲实录合辑》重磅发布
由中国信通院作为指导单位，阿里云、Grafana Labs 联合举办，云原生应用平台、天池平台主办的首届阿里云可观测技术峰会围绕「可观测与开源」主题，邀请友邦人寿、爱福路 F6 企业一线负责人、Grafana、Prometheus 项目大咖，为听众呈现丰富且具备实践参考意义的精彩分享与讨论。
基于 eBPF 的 Kubernetes 可观测实践
阿里云可观测团队构建了 kubernetes 统一监控，无侵入式地提供多语言、应用性能黄金指标，支持多种协议，结合 Kubernetes 管控层与网络系统层监控，提供全栈一体式的可观测体验。通过流量拓扑、链路、资源的关系，可进行关联分析，进一步提升在 Kubernetes 环境下排查问题的效率。
如何发现 Kubernetes 中服务和工作负载的异常
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。
系统架构面临的三大挑战，看 Kubernetes 监控如何解决？
随着 Kubernetes 的不断实践落地，我们经常会遇到负载均衡、集群调度、水平扩展等问题。归根到底，这些问题背后都暴露出流量分布不均的问题。那么，我们该如何发现资源使用，解决流量分布不均问题呢？今天，我们就借助三个具体场景聊聊这一问题以及相应的解决方案。
拒做背锅侠！如何利用网站性能优化驱动产品体验提升
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。
干货｜后互联网时代，运维工程师的必备性能优化指北
在竞争激烈的后互联网时代，深度挖掘每份流量背后的商业价值成为每个企业的必修课，而网站性能与体验的优化是这一过程中重要环节。 因此，《网站性能与体验优化指北》成为后互联网时代的网站运维的必备电子书。
前后端、多语言、跨云部署，全链路追踪到底有多难？
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。
双十一即将到来，你的网站真的准备好了吗？
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。
从 “香农熵” 到 “告警降噪” ，如何提升告警精度？
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。
演进实录｜不同阶段的企业如何搭建监控体系？
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！
跨越可观测性鸿沟｜高手们都在用的“火焰图”是什么
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。
阿里云ACE×Elastic 可观测性工作坊/Meetup 北京同城会站
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
基于 eBPF 技术打造的 LightAPM 应用监控，效果如何
本文介绍如何利用LightAPM解决“古早应用”（如银行老核心、证券交易系统）的监控难题。这些基于C/C++或老旧JDK的系统封闭且难以改造，传统字节码增强技术无法适用。通过部署集成eBPF技术的OneAgent，LightAPM实现无侵入、开箱即用的监控，自动绘制服务拓扑、发现服务并采集应用与基础设施指标，支持多JDK混合环境。结合因果AI，还可智能告警与根因定位，为遗留系统提供高效可观测性方案。
