部署过程和指令参考：pixie installPixie平台主要由以下组件组成：Pixie Edge Module 边缘模块(PEM): Pixie's agent, installed per node. PEMs use eBPF to collect data, which is stored locally on the node. Pixie的代理，安装在每个节点上。PEM使用eBPF收
前情概述：在《监控系统企业架构演进史-跨地域混合云》中，监控系统已经逐步成熟且企业化发展。 这一章节简单讲述一下期间的拨测能力搭建，以下是这套系统的发展史，在监控平台搭建的过程中，内部监控采集还不足以满足企业业务需求，在计划发展apm之前，异地拨测的黑匣子监控也纳入了该系统的一个子功能。拨测监控架构的实现系统搭建⾯临需解决的问题：⻓期以来企业在公⽹监控，乃⾄⽤⼾侧最后⼀公⾥的监控都存在空洞，导致⽤
原文出自：https://blog.mickeyzzc.tech/posts/opentelemetry/stream-metrics-one/一、VictoriaMetrics开源项目的原生能力VictoriaMetrics项目中的流聚合能力是从1.86版本开始整合到vmagent的，具体可参考： https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaM
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InfluxdbInfluxDB是一款流行的开源时序数据库,用于存储和分析时间序列数据。在InfluxDB中,时间序列数据通过Measurement、Tag和Field来表示。Measurement:相当于数据表,用于归档某一类相关时序数据。例如可以有CPU measurement和Memory measurement。Measurement只包含时序字段,没有Schema定义。这使得Influx
时序数据库是一类专门用于存储和分析时间序列数据的数据库。时间序列数据通常包含时间戳和对应的指标值,用于监控和分析某个目标的变化趋势。时序数据库需要高效存储大量时间序列数据,并支持相关的分析与运算,如聚合、下采样、滚动窗口等。起源时序数据库的起源可以追溯到20世纪70年代。随着工业控制和SCADA系统的兴起,人们需要存储和处理大量时间序列数据。这促进了时序数据库的出现。时序数据库的主要发展阶段包括关
原文出自：https://blog.mickeyzzc.tech/posts/opentelemetry/prometheus-evolution-history-one/Prometheus是一个开源的监控与时间序列数据库系统,在近年来得到了越来越广泛的应用。官方的架构图如图所示：本系列文章会以Prometheus的在一个企业里的部署架构演进过程中逐步理解和深入各种组件和概念。单节点架构刚开始接
原文出处：https://blog.mickeyzzc.tech概述：MongoDB 目前使用广泛，但是缺乏有效的可观测能力。 DeepFlow 在可观测能力上是很优秀的解决方案，但是却缺少了对 MongoDB 协议的支持。 该文是为 DeepFlow 扩展了 MongoDB 协议解析，增强 MongoDB 生态的可观测能力，简要描述了从协议文档分析到在 DeepFlow 内实现代码解析的过程拆解
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