云场景下运维的核心痛点及解决方案研讨|龙蜥社区系统运维 MeetUp
阿里云系统服务负责人冯富秋主持了主题为《云场景下运维的核心痛点及解决方案研讨》的圆桌讨论，来自清华大学博士，云杉网络研发 VP 向阳，谐云科技 CTO 苌程，乘云数字公司创始人度远，乐维创始人丁振兴，龙蜥社区系统运维 SIG Maintainer 张毅，观测云系统工程师张文杰，擎创科技可观测产品总监何晶，浙江大学城市学院教授李飞参加了讨论，嘉宾就运维的痛点、突破点和价值点三个方向的议题展开了热烈的讨论。
使用 eBPF 帮助应用开发实现零侵扰的可观测性 | 龙蜥社区系统运维MeetUp
从 DeepFlow 的实践经验出发，以业务运维、应用开发的视角分享了一系列典型实战案例。通过他的分享，我们更生动的了解到了 eBPF 作为一项非常底层的内核编程技术，是如何支撑银行分布式核心快速上云，如何让层层网关呵护下的 Serverless 应用快速实现全栈链路追踪，如何帮助 C++ 技术栈的游戏应用解决插桩难的观测痛点，如何为祖传代码遇到的降本增效难题提供解决方案，如何化解公有云服务商和租户之间的工单卡死难题，以及如何结合 Wasm 技术让新一代证券交易系统实现零侵扰的分布式追踪。
eBPF 与网络可观测性研究 | 龙蜥社区系统运维MeetUp
eBPF 在网络可观测上具有安全灵活、实时追踪等优点，通过运行时加载 DataKit 探针能实现对网络流量的实时分析和统计；基于网络协议的分析，能够为链路系统提供系统侧的 Span 补充。最终在观测云统一可观测平台上展示出请求数、响应时间、错误率等关键指标。
云原生转型之路的多系统运维|龙蜥社区系统运维MeetUp
企业面向几百个转型中间态的系统，通过建设统一对象模型，对异源同域的数据进行解析丰富处理，实现多维数据自主关联。算法和机器学习为复杂的体系提供了动态问题感知和预测的能力。在问题发生后基于根因推荐、同源分析等措施快速故障定界并开始应急处置，保障业务的连续性是首要之责，数智化观测为排障和系统调优提供有效的决策能力。
云观测场景下的 Trace 全量存储技术研究 | 龙蜥社区系统运维 MeetUp
乘云数字 DataBuff 产品线架构师狂魔分享了《云观测场景下的 Trace 全量存储技术研究》主题演讲。在分享上提到，DataBuff 正在构建以“ Trace、Metric、Log、Topo、eBPF Flow” 观测五件套为数据原材料的一体化观测平台，Trace 是一体化观测的核心要素，是拓扑驱动现代 AIOps 分析的关键，有着不可替代的地位。当前，业界大多可观测性软件厂商无法解决“Trace 全量存储”的技术难题，大量丢弃客户的交易链数据是普遍现象，在安全合规、故障回溯、算力成本等方面均受到了巨大挑战。乘云数字专门开发了一款 “TraceX 调用链全量存储系统”，面向可观测分析场景、尤其适合大规模交易系统、云原生容器场景，帮助系统实现全量化存储调用链数据。TraceX 能够有效的降低 Tracing 数据的存储成本、提升分析效率，真正达到降本增效的目的。通过 TraceX 辅助一体化观测系统构建应用系统的空间地图，实现故障定位的按图索骥不丢痕，真正解决客户的业务问题。