什么是可观测性可观测性作为一个概念解释了在多大程度上可以借助从环境本身提供的外部来源收集的数据来感知网络或环境。一个完全可观察的生态系统回答了“发生了什么变化?”这个问题,将帮助管理员查明问题,跟踪问题,找到根本原因,并在影响整个业务之前修复它。鲁道夫·E·卡尔曼(Rudolf E. Kálmán)引入了可观测性的概念,作为衡量系统内部状态从其外部输出的知识中推断出的程度的指标。Gartner将可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            编译 | June如果没有 DataOps,以业务需要的所有方式保持数据流动几乎是不可能的。如果没有可观测性,DataOps 就会盲目运行。“可观测性”意味着 DataOps 可以观测数据基础设施、数据流和数据本身。当出现问题时,自动警报会通知 DataOps 或数据工程师,以便他们解决问题——或者至少暂停信任这些不可信数据的人员和程序。DataOps可观察性是实时监控、测试、警报和分析            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            传统监控系统监控系统通常由指标采集子系统和数据处理子系统组成。指标采集子系统主要负责信息采集、过滤、汇总和存储;数据处理子系统主要负责数据分析、展现、预警和告警等。传统的监控系统一般有ELK 和 Nagios & Zabbix。ELKELK 是 Elastic 公司推出的监控系统,包含了 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana,分别作为存储引擎、日志收集和前端展示系            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言Opentelemetry 协议,是 CNCF (Cloud Native Computing Foundation -云原生计算基金会) 定义的最新一代可观测规范,该规范定义了可观测性的三大支柱:Metrics、Trace、Log (指标、链路、日志),三者之间的关联数据分析成为了各大厂商的必争之地。“观测云” 作为国内领先的可观测产品,如何打破技术壁垒,攻克难关?前往观测云官网,注册一个账            
                
         
            
            
            
            想象一下,在没有财务预测的情况下经营企业,甚至不知道银行剩下多少钱。您怎么知道您是在巨大的现金缓冲中游泳还是由于资金不足而需要跳过客户午餐?如果不注意自己的财务状况,根本就不可能开展健康的业务。同样,如果不观察您的计算基础架构,就不可能保持应用程序运行正常。事实上,可观测性非常重要,到2021年2月,云原生计算基金会(CNCF)列出了102个可观察性项目。可观测性不仅重要,而且昂贵。Netflix            
                
         
            
            
            
            前言:随着容器、微服务、中台的迅速流行,系统间的访问越来越复杂,在云内、云间可能会运行数千个进程和服务,服务的调用从传统的点对点和点对多点演变成网状。在此背景下,传统的监控技术和手段很难跟踪到这些分布式架构中的数据流、调用链和相互依赖关系,系统内部的可观测性就变得非常重要。“可观测性”如此重要,那它究竟是什么意思?跟告警又是什么关系?我们往下看。一、什么是可观测性可观测性(Observabilit            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            451 Research最近的一份市场洞察报告介绍了Chronosphere可观察性平台和功能,并承认在当今云原生世界中对它们的需求越来越多。这份名为《Chronosphere旨在控制失控的可观测性数据和成本》的报告也提出了一个问题:市场上是否存在独立、可扩展和盈利的可观察能力玩家的长期空间?或者,遗留应用程序性能监控(APM)供应商最终会介入并夺取控制权吗?451项调查显示,36%的企业已经在生            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            postgresql 内核实现的可观测性,主要是 Metrics 和 Trace 能力。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言我曾经在我的OpenTelemetry系列文章中介绍了使用OpenTelemetry社区提供的一系列工具和来实现可观测性的能力。但是从实际的使用角度来说,每一个环节都不是简单的配置就能够放心在生产环境使用的。包括数据的大量产生后的并发处理,collector的多实例部署,数据的存储问题等等。这些都没法直接在OpenTelemetry社区找到现成的解决方案。对于使用的人来说需要的是一个完整的解决            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一般会将分布式系统的可观测性分为事件日志(log)、链路追踪(trace)、聚合度量(metric-指标)。通常来说事件日志侧重于系统运行日志的采集、存储与检索。 (如果说 Metrics 可以告诉你系统或者应用程序出现问题,那么 Logging 就可以告诉你为什么会出现问题。)而链路追踪则偏向于调用链路的整合与追踪,聚合度量则是侧重于技术指标的收集和观测。aggregatable——可聚合的。数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             可观测性一词诞生于几十年前的控制理论。近年来,随着企业以微服务、⽆服务器和容器技术的形式迅速采⽤了AWS、阿里云等云原⽣基础设施服务。在这些分布式系统中追踪事件的起源需要在云上、本地或两者上运⾏的数千个进程。传统的监控技术和⼯具就很难跟踪这些分布式架构中的许多通信路径和相互依赖关系。更别提排查问题并定位根本原因了。 监控技术和工具革新迫在眉睫。 而可观测性一词近两年            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             文章目录指标功能指标类型计数器(Counter)仪表盘(Gauge)直方图(Histogram)摘要(Summary)常见指标QPSSLAApdex 指标功能统计指标在日常生活中很常见,每月按时到公司的次数、每天代码提交的 commit 数等,都可以算是统计指标。它会记录系统在一段时间内的某个维度的数值,因此,它能最直观地体现出系统是否出现了问题。每一个统计指标都可以被量化为一个数值,因此,它是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这里填写标题1. 一文读懂什么是系统可观测性1.1. 监控和可观测性有什么区别?1.2. 为什么可观测性很重要?1.3. 什么是容器和微服务中的可观测性?1.4. 可观测性中使用的主要数据类是什么? 他们是如何使用的?1.5. 如何实现可观测性?1.6. 良好的可观测性工具的标准是什么?1.7. DeOps 中的观测性有哪些好处?1.8. 可观测性在软件工程中有什么好处?1.9. 谁从可观测性中            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是可观测性?可观测性有许多名称,如监测、审计、遥测、仪器。这些词本质上的意思其实都指代的是度量那些基础设施、平台和应用程序,以了解它是如何运行的。可观测性不是一个新鲜的名词,主要是指通过分析数字化应用系统的指标(Metrics)、链路(Traces)、日志(Logs)等数据,构建出完整的态势观测模型,从而实现快速的威胁发现和故障诊断。在许多情况下,可观察性会被错误理解成是“系统监控”的同义词,            
                
         
            
            
            
            可观测性            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            作者 | 夏莞 阿里巴巴函数计算团队 导读:本文主要分为三个部分:概述中介绍可观测性的基本概念,主要包括 Logging、Metrics、Tracing 三个方面;然后详细介绍函数计算上的 Logging、Metrics、Tracing;最后以几个常见场景为例,介绍在函数计算中如何快速定位问题并解决问题。概述可观测性是什么呢?维基百科中这样说:可观测性是通过外部表现判断系统内部状态的衡量方式。在应            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、什么是数据可观测性?数据可观测性是一种数据操作的方法和解决方案,可以实时监控、检测、预测、预防和解决基础架构、数据和应用程序层中的问题。企业应用程序的可观察性越高,就越容易确定影响其问题的根本原因。随着问题的确定和修复,应用程序变得更加可靠和高效。二、什么是APM?APM就是应用性能监测,APM工具是一种万能的解决方案,用于监控企业基础架构中的应用层。APM通过输出日志和跟踪应用程序的运行状况            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            中文名称:眼图英文名称:eye diagram;eye pattern定义:示波器屏幕上所显示的数字通信符号,由许多波形部分重叠形成,其形状类似“眼”的图形。“眼”大表示系统传输特性好;“眼”小表示系统中存在符号间干扰。一.概述 “在实际数字互连系统中,完全消除码间串扰是十分困难的,而码间串扰对误码率的影响目前尚无法找到数学上便于处理的统计规律,还不能进行准确计算。为了衡量基带传输系统的            
                
         
            
            
            
            # 可观测性架构:洞察系统、提升性能的钥匙
## 引言
在现代软件开发与运维中,确保系统的可观测性是一个日益重要的话题。可观测性架构能够帮助开发者和运维人员从系统中提取出关键的、可操作的洞见,以便快速诊断问题和优化性能。本文将深入探讨可观测性架构的概念,组件及其实现方式,并提供相应的代码示例。
## 什么是可观测性架构?
可观测性架构是一个设计理念,旨在通过收集、分析和可视化来自应用程序及            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            引子  随着分布式架构越来越成熟,微服务、云原生架构(服务端架构演进史)的爆发式增长,可观测性(Observability)已经被纳入了架构必备知识体系。2017 年的分布式追踪峰会(2017 Distributed Tracing Summit)结束后,Peter Bourgon 撰写了总结文章《Metrics, Tracing, and Logging》系统地阐述了这三者的定义、特征,以及它们            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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