云原生可观测

阿里云可观测 2023 年 2 月产品月报

云原生时代的变革

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前端可观测性的宣讲-1022

前端同学在可观测性的启蒙与初试探--快速实现根因分析/业务大盘

Salesforce 服务可观测性设计模式

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英语专八海外翻译成功转型前端讲解云时代的可观测性

介绍了业务&用户体验可观测场景解读

聚焦QCon全球软件开发大会·上海站，阿里云邀您共赴可观测技术盛宴！

快速学习阿里云可观测峰会-行业实践分论坛

快速学习使用服务网格可观测性为应用服务保驾护航

十月，EMQX在产品质量和用户体验方面进行了进一步提升；此外，EMQX Cloud在订阅渠道、部署地区、操作体验等方面均有更新。

随着无线设备的普及和 5G 的大力建设，越来越多的线上系统、小程序成为了人们生活中必不可少的工具。与此同时，年底各类大促活动接踵而至，对于这些电商软件而言，都会面对一个问题：系统能承受多少用户同时访问，面对突发的流量洪峰，能否保证系统无故障稳定运行？下文将为你带来解答～

本文将从可操作性、可观测性、扩展性三个方面分享大规模分布式物联网MQTT消息服务器EMQX 5.0在运维监测、问题排查以及功能扩展中的功能优化，探索如何利用这些优化助力物联网应用开发。

微服务引擎 MSE 发布 2.0.4.0 版本，新版本主要在性能和可观测能力升大幅提升，也加固了安全性。性能方面，基于 Dragonwell 进行构建，服务发现和配置性能提升达 40%以上；可观测方面，提供了服务注册的轨迹推送能力及丰富的可观测指标；安全性方面，新增支持了 RAM 管控策略能力，进一步提高了安全性。

蚂蚁数科发布业务智能可观测平台 可助力企业提升运维效率3倍以上

稳定性大于一切，因此我们需要有更有效的方式避免线上故障。在发生故障不可避免的假设下，我们需要能够快速修复，减少线上影响。基于以上这些想法，我们提出了 1-5-10 的快恢目标，所谓 1-5-10 的目标就是是要我们对于线上问题能够做到 1 分钟发现，5 分钟定位，10 分钟修复。下面将会介绍一些阿里云上关于故障恢复、诊断的一些最佳实践。

微服务引擎MSE面向业界主流开源微服务项目， 提供注册配置中心和分布式协调（原生支持Nacos/ZooKeeper/Eureka）、云原生网关（原生支持Ingress/Envoy）、微服务治理（原生支持Spring Cloud/Dubbo/Sentinel，遵循 OpenSergo 服务治理规范）能力。

可观测性的发展趋势为标准化与多样化

可观测性建设从去年开始在国内非常的火热，大家谈的越来越多。随着云原生、微服务的发展落地，可观测性建设逐渐成为了一个必不可少的工程手段。开发者通常需要去思考建设可观测性的方方面面：如何在不同的Dev Stack和Infra Stack中埋点、如何插码、如何传递追踪上下文、如何生成指标/追踪/日志数据并进行关联，需要考虑的问题太多太杂，导致应用开发团队花了一半的时间用于可观测性的建设。

本周的Kindling研讨会云集了可观测性领域的各路大神，大家就当前可观测性领域的现状和未来进行了交流和探讨。

监控技术和工具革新迫在眉睫

Kindling-agent作为数据采集器，其性能如何想必是很多使用者关心的问题，本文将通过实际的压测数据来说明Kindling的性能。

混合云以及容器逐渐成为承载微服务应用的主要基础设施，对于云原生应用的监控保障，也面临诊断难、规模广、弹性大、波动性强等挑战，这些挑战同时也使得云原生应用可观测性成为了运维开发关注的焦点。基于云杉网络在混合云网络场景下的多年实践，给大家分享在构建统一的云原生应用可观测性数据平台中的一些思考和经验。

.Net微服务实战之可观测性（四）

.Net微服务实战之可观测性（三）

.Net微服务实战之可观测性（二）

作为教育行业独角兽，面对全国乃至全球不同地区 ToB 客户及众多 ToC 终端用户，如何保障终端体验与平台可用性成为关键。借助云拨测，伟东云教育服务团队进一步完善监控体系。利用最低成本全面掌握全国乃至全球不同地区终端用户的实际访问体验情况。

链路分析是基于已存储的全量链路明细数据，自由组合筛选条件与聚合维度进行实时分析，可以满足不同场景的自定义诊断需求。

随着微服务架构的兴起，服务端的调用依赖愈加复杂，为了快速定位异常组件与性能瓶颈，接入分布式链路追踪 Trace 已经成为 IT 运维领域的共识。但是，开源自建、开源托管或商业化自研 Trace 产品之间到底有哪些差异，我该如何选择？这是许多用户在调研 Trace 方案时都会遇到的疑问，也是最容易混淆的误区。

每年双 11 前夕，全链路压测成为企业的必备选项，不断地通过压测发现问题进行迭代优化、全方位验证业务的稳定性，而云拨测的出现，是对全链路压测的完美补充，从用户视角全面解析大促场景下的用户体验情况，让用户能够拥有更加优质的购买体验。并且随着业务的发展不断进化，持续发挥着不可替代的作用。

在IT领域中，简单而言，可观测性就是为复杂IT系统寻求白盒监控能力。随着业务系统不断上云，容器、微服务、持续发布等云原生技术被广泛采用，从而为IT系统的可控性带来了全新挑战。为保障云原生应用的稳定性（控制的目的就是稳定），可观测技术被越来越多的企业所采用。 可观测技术的本质，是通过系统的外部数据，分析系统的内部状态，从而做出控制指令。

控制领域中，研究可观测性的目的是提供基于系统内部状态（白盒），而非系统外部输出（黑盒）进行控制的理论依据。在IT领域中，简单而言，可观测性就是为复杂IT系统寻求白盒监控能力。其实，无论三大支柱还是快速排障都是管中窥豹，无需争论。最早提出可观测性的是现代控制理论奠基人Rudolf Emil Kalman。曾经的登月计划，以及未来的无人驾驶，都离不开他发明的卡尔曼滤波器。而卡尔曼滤波器，才是最优（美）的观测器。

现在是一个云原生时代，任何一个玩技术的都或多或少跟云计算、容器、Kubernetes、云原生应用有着不同的渊源密切。

火焰图（Flame Graph）由性能优化大师 Brendan Gregg 发明，和所有其他的 profiling 方法不同的是，火焰图以一个全局的视野来看待时间分布，列出所有可能导致性能瓶颈的调用栈。通过火焰图，可以非常方便的看到性能资源都消耗在了哪里，从而能够直观的看到程序的性能瓶颈，以进行程序的优化。

Tag在可观测性领域的经典实践，快来进行深度了解吧

Elasticsearch可观测最佳实践分享！

可观测性（ Observability ）主要是指了解程序内部运行情况的能力。关于可观测性的架构设计主要涉及三个部分：日志（logging）、度量（Metrics）和追踪（Tracing）。本文将从这三个方面阐述可观测性架构的设计。

阿里云服务网格端到端可观测性

天津市神州商龙科技股份有限公司成立于1998年，专为餐饮行业提供数字化解决方案。公司服务10万余家知名餐饮企业，确保用餐体验的稳定性至关重要。在业务容器化和微服务化过程中，神州商龙面临技术架构多样性、高可用要求及成本控制等挑战。通过尝试自建Prometheus和SkyWalking监控方案，最终选择阿里云Prometheus和日志服务SLS，实现了统一可观测平台，提升了监控效率、缩短故障排查时间、增强系统稳定性和优化资源利用率。未来，神州商龙计划引入机器学习和AI技术，提升自动化运维水平，并进一步整合业务系统监控数据。