高可用架构和系统设计思想
本文从研发规范层面、应用服务层面、存储层面、产品层面、运维部署层面、异常应急层面这六大层面去剖析一个高可用的系统需要有哪些关键的设计和考虑
告别手动埋点！Android 无侵入式数据采集方案深度解析
传统的Android应用监控方案需要开发者在代码中手动添加埋点，不仅侵入性强、工作量大，还难以维护。本文深入探讨了基于字节码插桩技术的无侵入式数据采集方案，通过Gradle插件 + AGP API + ASM的技术组合，实现对应用性能、用户行为、网络请求等全方位监控，真正做到零侵入、易集成、高稳定。
（ARMS-AIOps）一文教你用Attributor算法实现多维下钻分析
常见的AIOps应用路径为：对监控的各种关键性能指标(KPI)进行实时异常检测；对多维指标进行根源分析，快速下钻到异常维度和元素；基于应用拓扑和实时Trace，实现根因定位；结合CMDB、关联等、构建异常根因上下文，帮助快速修复问题。 作为KPI指标， 往往包含了很多维度和元素，最显而易见的则是对每一个维度的元素都进行实时异常检测。 对于维度组合笛卡尔集数量很长的场景， 该方案的成本则有点难以承受
