什么是可观测性？可观测性是通过检查其输出来衡量系统内部状态的能⼒。如果仅使⽤来⾃输出的信息（即传感器数据）可以估计当前状态，则系统被认为是“可观测的”。虽然它似乎是最近的流⾏词，但该术语起源于⼏⼗年前的控制理论（它是关于描述和理解⾃我调节系统的）。然⽽，它越来越多地应⽤于提⾼分布式 IT 系统的性能。在这种情况下，可观测性使⽤三种类型的遥测数据⸺指标、⽇志和跟踪⸺来提供对分布式系统的深⼊可⻅性，并
可观测产品架构图是现代软件开发中一个关键的部分，其目标在于为系统的监控和分析提供清晰的视角。随着云计算和分布式系统的普及，如何在复杂的架构下实现高可观测性变得尤为重要。本文将详细阐述可观测产品架构图的解决方案，涵盖从技术原理到案例分析的各个方面，并配以合适的图表和代码示例。
### 背景描述
在当今快速发展的技术环境中，软件系统的架构复杂性日益上升。可观测性成为评估和提升系统性能的核心要素。根
shell实用实验实验1实验要求:实验分析实验2实验要求：实验分析：实验3实验要求实验分析 shell实用实验实验1实验要求:两类机器一共300多台，写个脚本自动清理这两类机器里面的日志文件， 在堡垒机上发布，也要批量发布到crontab里面， A类机器日志存放路径很同一，B类机器日志文件存放路径需要用*匹配（因为这个目录除了日志外，还有其他文件，不能删除，匹配的时候看用*.log)A类:/op
这周看了几篇关于模型检测的综述，大体分为三类：模型检测研究现状的综述、模型检测与软件测试相结合、UML模型检测方法。 一、模型检测研究综述为什么出现了模型检测及模型检测面临的问题 (1)当前的软件系统功能验证主要采用的是软件测试方法,但软件测试的主要目的是通过给定系统不同的输入来验证系统是否会在当前给定的用例下出现错误，但由于测试用例的覆盖率难以达到百分之百，所以软件测试方法无法保证系统的正确性。
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2024-07-31 13:19:32
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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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2023-12-19 08:54:54
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如今的系统正在变得越来越复杂；微服务在网络上是分布式存在的，并且能够动态扩展，这样会导致各种形式的故障，出现故障的方式是我们无法预料的。如果盲目相信我们能够构建完美的系统将会形成错误的安全感，所以我们需要预先为此做好充分地准备。在可观测方面进行投资能够让我们掌握系统的运行状况，这些事情是我们以前所想象不到的。在这方面有一些可用的工具，包括指标、跟踪、结构化和关联日志。 Pierre Vincent
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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2023-09-18 10:36:11
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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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2024-01-27 22:57:25
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# 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
2024-10-04 07:10:07
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实际上可观测性这个概念最初并不是数据库领域发明的，APM厂家最早提出了可观测性的概念。他们认为IT基础设施可以通过监控来解决问题，但是云原生应用系统太复杂了，仅仅通过监控是搞不定的，因此需要通过可观测性能力的建设来解决这方面的问题。实际上可观测性最初指的是一种IT运维管理策略，目的是将最相关、最重要和最核心的问题提供给运维人员，并将关键信息与常规信息分离，从而达到更好的运维效果。可观察性是控制理论
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2024-01-31 17:49:26
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什么是可观测性（Observability）可观测性指如何从外部输出推断及衡量系统内部状态，描述的就是“观测-判断-优化-再观测”这个闭环的连续性、高效性。当下，应用架构从单体系统逐步转变为微服务，其中的业务逻辑随之变成微服务之间的调用与请求。资源角度来看，传统服务器这个物理单位也逐渐淡化，变成了看不见摸不到的虚拟资源模式。从以上两个变化可以看到这种弹性、标准化的架构背后，原先运维与诊断的需求也变
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2024-05-10 20:08:48
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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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2024-05-06 15:44:50
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2023年，基于客户需求的洞察，历经1年的潜心优化，优维在第四季度推出集大成产品——「全面可观测解决方案」，涵盖架构可观测、故障可观测、变更可观测、用户可观测、应用服可观测、资源可观测、运维状态可观测等不同场景的可观测能力。为了用户能直观了解优维可观测产品的全新能力，会以系列性文章的形式详细介绍优维七大可观测能力。本系列第一篇将阐述「架构可观测」。从单体架构到集群架构再到微服务架构，业务越来越庞大
原创
2024-01-22 17:31:56
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# 可观测性技术架构的实现指南
在现代的应用开发中，实现可观测性已经成为确保系统健康和性能的重要环节。可观测性不仅可以帮助开发者迅速了解应用运行状况，还能以更好的方式定位和解决问题。下面，我们将详细介绍如何实现一个可观测性技术架构，包括每个步骤的代码示例及解释。
## 流程概述
在实现可观测性技术架构时，通常的流程如下：
| 步骤 | 描述
## 云原生架构可观测性实现指南
对于刚入门的开发者来说，实现云原生架构的可观测性可能是一个挑战，但只要明白步骤和使用的工具，即使是初学者也能掌握。本文将带领你一步步实现云原生架构的可观测性，并提供必要的代码和解释。
### 实现云原生架构可观测性的步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 选择可观测性工具 | 选择适合的可观测性工具，如Prometheus、G
原创
2024-09-10 03:28:29
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前言 Opentelemetry协议，是CNCF（Cloud Native Computing Foundation-云原生计算基金会）定义的最新一代的可观测规范（目前还在孵化中），该规范定义了可观测性的三大支柱：metrics、trace、log（指标、链路、日志）。但是如果仅仅是将这三支柱的数据收集起来，而不进行关联，那所谓的可观测性与传统的监控工具（APM、日志、zabbix等）又
作者 | 焦方飞这几年大家会发现业界内频繁地提到可观测，也有很多人会问可观测跟之前传统的监测到底有什么区别？可观测并不是一个新的概念，它其实是传统监测的扩展。传统监测领域更多是基于外部的视角去看一个系统，去看一些系统的行为，从而规划整个系统的失败模型，它更多的是从运维的视角来看。今天，我们把这个概念从监测扩展到可观测，其实更多是从系统内部的白盒化思路去看系统内部的运行状况，是由内往外的，同时结合多
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2023-11-19 09:18:23
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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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2024-04-03 20:02:32
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新理论提出，我们的宇宙也许位于一个正在向更高维度扩张的泡沫之中。新浪科技讯 北京时间2月22日消息，据国外媒体报道，就像海浪最高点的泡沫一样，我们可观测的宇宙或许仅仅是一个不断向更高维度扩张的泡沫内部的一块小碎片而已。这个令人费解的设想听上去像是物理学家的臆想，但它其实是科学家们最新的研究目标之一：研究人员正试图将弦理论的数学原理与暗能量进行调和、使两者能和谐共处（暗能量是一种无处不在的神秘宇宙力
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2024-05-06 15:38:19
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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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2023-08-01 17:46:00
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