本文深度解析一款商用级OneAgent从零自研的全过程。揭秘我们如何实现50MB内存占用、非Root安装、SQL实时查询
Gartner最新发布的《可观测性平台魔力象限》报告显示，可观测性平台正通过创新分析和AI观察性技术改变企业系统管理方式。报告定义了可观测性平台的核心功能，包括数据采集、问题诊断和智能分析等，并指出其对IT运维、平台工程和软件开发的关键价值。AWS、Apica和BMC Helix等供应商因各自优势入选不同象限，但都面临成本优化、多云支持和市场认知度等挑战。企业应结合自身需求，评估这些平台在提升系统可靠性和业务连续性方面的潜力。
前言笔者最近跑了一些客户，发现虽然云化趋势明显，但很多客户依然存在着大量的“古早应用”在线运行（很早期开发的应用系统），比如银行的老核心、证券业的交易系统、制造业的生产系统等等，他们大多为C、C++甚至汇编语言编写、大量JDK老版本。这些系统相对封闭，不适合采用当下流行的字节码增强技术，想要对他们上点监控，动作要求相当苛刻。图："古早"应用示意图笔者最近跑了一些客户，发现虽然云化趋势明显，但很多客
文章介绍了如何利用商业可观测平台DataBuff接管开源链路工具SkyWalking，实现一键接入和智能故障。通过修改SkyWalking Agent的数据接收地址指向DataBuff器，用户可快速构建监控管道。演示中，测试环境部署了大模型Demo应用和DataBuff平台，通过停止MySQL容器制造故障后，DataBuff的因果AI引擎成功识别出数据库异常导致的接口故障，并提供根因分析和修复建议。平台还提供链路观测、智能告警等辅助功能，帮助已部署SkyWalking的企业快速获得分钟级故障
在运维和可观测行业中，已经有不少优秀的终端数据采集器，其中包括不少的开源项目，如Datadog Agent, Elastic Beats，Telegraf等等，它们在一些特定的需求场景中可以很出色的工作。但是，对于一家商业化的可观测工具公司来说，这些数据采集器并没有完全满足当前数据智能对采集端的要求，尤其是现在GenAI、AgenticAI的时代，对数据工具
在云原生与微服务高频发布的背景下，APM Java监控探针对服务的启动延迟已成为影响容器生命周期与部署效率的关键因素。本文通过对比主流 APM 方案的启动耗时数据，剖析不同探针的性能表现与技术差异，为容器化部署场景下的探针选型及 K8s 配置优化提供实践参考。在微服务高频发布场景下，APM探针的启动延迟直接影响容器生命周期。例如：K8s的 startupProbe 若未适配探针加载时间，将导致Po
2025年7月23日，由中国通信标准化协会主办的 “2025可信云大会” 在京举行，《运维智能体（SRE AGENT）能力要求》标准正式发布，杭州乘云数字作为运维智能体及
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