随着云原生、微服务的飞速发展，传统的负载均衡技术已逐渐难以满足日益复杂的业务需求。为了应对这一挑战，分布式负载均衡技术应运而生，它以其卓越的弹性、自助操作和可观测性，成为现代数据中心网络设计的核心。 本系列文章旨在深入探讨分布式负载均衡系统的多维度价值，从基础概念到技术实现，再到实际应用案例的全面分析。我希望通过这一系列的深入剖析，为读者提供一个全面的视角，理解分布式负载均衡技术如何为企业构建一个更加稳定、灵活和高效的网络环境。
在数字化转型的浪潮中，我们面临着将“线下业务线上化”及实现“业务快速创新迭代”的迫切需求，这也进而要求支撑业务的应用系统更加敏捷、可扩展性更高。
今天我演讲的题目是《智能运维引领数据中心数字化转型》，跟大家分享民生银行在智能运维领域的探索和实践。
线上故障通常是指大规模的影响线上服务可用性的问题或者事件，通俗点讲就是：掉“坑”里了，这个“坑”就是线上故障！线上故障的处理过程可以形象地表达为：“踩坑”、“跳坑”、“填坑”、“避坑”。
为了解决传统数据中心业务部署效率低、资源利用率低、运维管理复杂的问题，数据中心需要往云计算架构场景演进。CloudFabric解决方案的云网一体化场景逻辑示意图如图1所示，云平台提供计算和网络统一管理界面，控制器与云平台开放对接。
在一个新的环境中工作了两个多月，从业务模式、平台建设、工作方法和团队工作风格各个方面都有了一些认识。有了这些认识，更能让你体会到工作的发力点在哪里，这次自己的工作方法做了很大的调整，没有去平移过去的工作经验，因为当前的很多预设条件和过去不同（具体就不一一列举）。其实运维工作很多时候都聚焦在两个方面，一个是工具建设；一个是数据建设。在工具平台建设层面上，进一步突破的阻力很大，一则缺乏标准化的基础；其次还在于大家意识的改变。因此这次想从数据分析体系入手，用数据说话，用数据评价运维服务。简而言之，就是数据驱动运维（Data-Driven Ops）。
故障定位指诊断故障直接原因或根因，故障定位有助于故障恢复动作更加有效。故障定位通常是整个故障过程中耗时最长的环节，定位的目标围绕在快速恢复的基础上，而非寻找问题根因，后者由问题管理负责。通常大部分可用性故障，要借助运维专家经验的假设判断或已知预案的执行得到解决，但仍有部分故障，尤其是性能、应用逻辑、数据故障需要多方协同与工具支持。故障定位的方法通常包括专家经验驱动的假设尝试、测试复现、预案启动、代码分析四种，这个过程涉及对日志、链路、监控、数据感知、知识管理五类工具。随着系统复杂性不断提升，依靠专家经验驱动的假设尝试准确率会下降，如何将数字化手段结合专家经验，融入到协同机制中，这考验故障定位场景的设计水平。
引言：最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的，篇幅太长，打算分两篇。距离《几种分布式调用链监控组件的实践与比较（一）实践》已经有近一个月
引言：继上篇《几种分布式调用链监控组件的实践与比较（一）实践》后，本篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。
可观测性是指对于一个软件系统的运行状态和行为是否可以被监测和分析。它涉及日志记录、性能指标收集、错误追踪等技术手段，用于帮助开发人员诊断和解决软件系统中的问题。
随着公司业务的高速发展，公司服务之间的调用关系愈加复杂，如何理清并跟踪它们之间的调用关系就显的比较关键。线上每一个请求会经过多个业务系统，并产生对各种缓存或者 DB 的访问，但是这些分散的数据对于问题排查，或者流程优化提供的帮助有限。在这样复杂的业务场景下，业务流会经过很多个微服务的处理和传递，我们难免会遇到这些问题：
美团外卖已经发展了五年，即时物流探索也经历了3年多的时间，业务从零孵化到初具规模，在整个过程中积累了一些分布式高并发系统的建设经验。最主要的收获包括两点：
在 Netty 中，所有的 I/O 操作都是异步的，这意味着任何 I/O 调用都会立即返回，而不是像传统 BIO 那样同步等待操作完成。异步操作会带来一个问题：调用者如何获取异步操作的结果？
在基于微服务的云原生架构中，客户端的一次服务调用，会产生包括服务和中间件在内的众多调用关系。对这些大量复杂的调用过程进行追踪，对于微服务的安全性分析、故障定位、以及性能提升等，有着重要的作用。
随着微服务架构的流行,系统的复杂性与运维难度大大增加。如何实时监控系统的运行状态,快速定位性能瓶颈,已成为一个不可回避的问题。SkyWalking正是在这样的背景下诞生的一个全新的开源APM(Application Performance Management)系统。本文将详细介绍SkyWalking的技术原理、应用场景、快速入门等,以帮助读者全面了解这个强大的分布式跟踪、应用监控平台。
本文根据美团资深技术专家宋斌在ArchSummit架构师峰会上的演讲整理而成，主要介绍在美团即时物流分布式系统架构逐层演变的进展中，遇到的技术障碍和挑战，还有我们的解决思路。
MySQL在业界流行多年，很好地支撑了携程的业务发展。但随着技术多元化及业务的不断发展，MySQL也遇到了新的挑战，主要体现在：业务数据模型呈现多元化，OLTP和OLAP出现融合的趋势；在MySQL数据库上慢查询治理成本高；使用传统的分库分表方案对开发不友好，核心数据库改造成分库分表方案，时间一般以年为单位。
架构稳定性保障是指通过一系列的技术手段和方法，保证系统在各种异常情况下能够正常运行，不出现故障或者尽快恢复。架构稳定性保障涉及到多个方面，例如架构设计、容量评估、异常处理、监控报警、故障演练等。一些常见的架构稳定性保障方案包括： 消除单点故障，通过分布式部署、主从备份、服务注册发现等技术手段，避免单个节点或服务的故障导致整个系统不可用； 保证数据一致性，通过事务、分布式事务中间件、消息队列、对账机制等技术手段，确保分布式系统中的数据在不同节点和服务之间保持一致或最终一致； 强弱依赖梳理和降级，通过分析服务之
小时光茶社 传说中天机阁里有一台掌控世间一切的机器，万物运行由此产生。本文的“天机阁”是一个基于链路跟踪的监控系统，后台开发人员能够通过“天机阁”洞察“天机”，快速解决问题。 摘要 为了支撑日益增长的庞大业务量，业界大量使用微服务架构。服务按照不同的维度进行拆分，互联网应用构建在不同的软件模块集上，这些软件模块可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、可能布在了几千台服务器，横跨多个不同的数据中心，分布式系统变得日趋复杂。 如何快速进行故障定位？如何准确进行容量评估？如何动态展示服务的链路？如
大模型算力集群就像协作严密的“超级工厂”，员工（GPU）完成阶段性“交付”（计算结果输出）后，必须与其他同事“拉通”（计算结果同步）才能开始新一轮工作。
前面一章节，我们学习了常用的网络通信协议，以及各自的优缺点，并做了一个较为全面的总结。这一章节，我们就来对微服务入门基础做一个准备，学习微服务，我们应该从哪些方面去学习。终于有人把tcp、http、rpc和grpc总结完整了
本文探讨了运维未来的发展方向是智能运维（AIops），并提出了智能运维在故障定位、自动化运维和移动端运维等方面的应用。作者认为智能运维能够提高企业的运维效率，减少人为干预，并有助于企业更好地应对市场变化。然而，智能运维的发展仍面临诸多挑战，如数据质量、算法复杂度等问题。
1 写在前面 Go 开源说是 GoCN 推出的一档分享 Go 开源好项目的直播栏目，2022 年联合腾源会社区全面升级，通过全新的栏目设置，希望能够帮助到开源作者们实现以下目标： 第一是去推广他们的开源项目； 第二说说背后的设计原理和理念，产品优越性等； 第三让我们用户可以了解到更多好玩有用的项目，避免自己造轮子重复发明； 第四当然也希望通过这些分享让大家学习到每一个开源项目背后的设计理念，拥抱开源，做出自己的产品。 回顾地址：https://github.com/gocn/opentalk ——王博锋
TIBOE 有如期的发布了最新的编程语言的排行榜，变化总是有的，这是今年3月的榜单：
作者 | 王一鹏 本文受访嘉宾：蒋志伟，爱好技术的架构师，先后就职于阿里、Qunar、美团，前 pmcaff CTO，目前 OpenTelemetry 中国社区发起人，https://github.com/open-telemetry/docs-cn 主要维护者。 有心人可能已经发现，可观测问题正在悄然成为 IT 行业的热门话题。尤其是从 2021 下半年到今日的一年间，对可观测问题的讨论，不断见诸技术圈内，大有愈演愈烈之势。 从技术的角度看，这是因为微服务架构逐渐普及，导致可观测问题变得十分复杂。
早期在系统规模较小的时候，系统的运维主要靠运维人员手工完成。随着业务的急剧膨胀、微服务化，运维面临巨大的挑战，日志数据管理也面临各种问题：
导读 本文是腾讯云微服务平台TSF的产品经理刘阎同学的产品分享，这次分享紧紧贴近目前企业面临的问题，对于服务器异常，业务流量激增提出高效的解决方案。然后从微服务架构挑战，微服务设计，高可用最佳实践这三个方面逐渐深入。 刘阎 腾讯云产品经理 5年ToB产品策划以及中间件开发工作经验 熟悉微服务、容器、Devops等产品，对分布式系统容灾架构设计具有丰富的实践经验 “ 大家好，我是腾讯微服务平台TSF 产品经理刘阎，目前主要负责TSF高可用能力建设及演进规划工作，本次分享我会结合自己对微服
经过几年的平台建设，vivo监控平台产品矩阵日趋完善，在vivo终端庞大的用户群体下，承载业务运行的服务数量众多，监控服务体系是业务可用性保障的重要一环，监控产品全场景覆盖生产环境各个环节。从事前发现，事中告警、定位、恢复，事后复盘总结，监控服务平台都提供了丰富的工具包。从以前的水平拆分，按场景建设，到后来的垂直划分，整合统一，降低平台割裂感。同时从可观测性、AIOps、云原生等方向，监控平台也进行了建设实践。未来vivo监控平台将会向着全场景、一站式、全链路、智能化方向不断探索前行。
今天的中国互联网，正加速从消费互联网向产业互联网转型，数字化变革逐渐渗透到每一个具体产业，弹性算力已变成各行各业的水电煤，从底层驱动产业变革。以区块链、IoT、人工智能、大数据等先进技术为代表，新的云原生基础设施已经就绪并将继续演进，同时也会伴随着与之配套的技术和管理范式的演进。DevOps 作为数字化时代 IT 研发和管理范式，是企业数字化转型重要的组成部分。
作者 | 杨阳 出品 |《新程序员》编辑部 《新程序员003：云原生和全面数字化实践》（以下简称《新程序员 003》）由CSDN全力打造、50+专家倾力创作，通过“云原生时代的开发者”和“全面数字化转型”两大专题，为开发者呈上最前沿的技术观点与技术大神、顶级大厂的实践心得及理论知识。 点击图片查看《新程序员003》 同时，本书以音视频、图文等丰富形式为载体，“电子书+纸质书”同步发行，满足读者各类场景的视听需求。 提到云原生，除了“百万年薪”，还有“不明觉厉”。 云原生有没有统一概念呢？当然有。它的提
之前我们分析了银行等金融机构的运维组织架构现状，讨论运维组织敏捷化转型的背景，最后解释了什么是敏捷型的运维组织以及如何打造敏捷型的运维组织。本文我们重点来关注架构实施层面：金融业分布式系统运维实践。
Zipkin是Twitter开源的调用链分析工具，目前基于springcloud sleuth得到了广泛的使用，特点是轻量，使用部署简单。
本文主要介绍银行业务的发展趋势、应用架构演进以及在此背景下应用运维面临的挑战和解决方案。文章目录如下，是笔者过去5年作为乙方在多个银行设计和落地应用运维自动化的经验分享，共11000字，阅读时长大约10分钟。
微服务是Devops场景下热门的开发框架，在大型项目中被广泛采用。它把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数十个的支持微服务，独立部署、互相隔离，通过扩展组件来处理功能瓶颈问题，比传统的应用程序更能有效利用计算资源。微服务之间无需关心对方的模型，它通过事先约定好的接口进行数据流转，使业务可以高效响应市场变化。但微服务一个明显的表象就是随着服务的增多，传统的测试模式受到很大制约，无法有效进行下去，威胁到整体系统质量。所有J2EE代码层白盒采集工具都无法区分覆盖和具体功能的对应关系，只能以后台模式“笼统“的采集一个阶段的总的覆盖，无法满足对于Devops下对于故障定位、深度测试分析以及敏捷发布算法的要求。 星云测试（www.teststars.cc）发布分布式微服务精准测试解决方案，是目前市场上唯一可达到在复杂分布式系统中，跨多个服务器进行代码白盒级分析、实现请求分布式追踪的测试平台。其中产品内的穿透模块，可以支持各种主流微服务通信架构。例如httpclient，springcloud微服务架构、阿里dubbo微服务架构，以及消息队列，将并发访问场景下跨多个服务多组代码逻辑分离并重建追踪出来。实现业务逻辑的代码在开发层面通过微服务离散后，在测试阶段则可以反向复原整个完整代码执行视图。精准测试里面的穿线概念（Threadingtest）增加了第三层含义，即针对的分布式服务的穿透能力。
CAT（Central Application Tracking），是美团点评基于 Java 开发的一套开源的分布式实时监控系统。美团点评基础架构部希望在基础存储、高性能通信、大规模在线访问、服务治理、实时监控、容器化及集群智能调度等领域提供业界领先的、统一的解决方案，CAT 目前在美团点评的产品定位是应用层的统一监控组件，在中间件（RPC、数据库、缓存、MQ 等）框架中得到广泛应用，为各业务线提供系统的性能指标、健康状况、实时告警等服务。
可观察性的概念起源于工业领域，在该领域中，可观察性被定义为从系统外部输出推断系统内部健康状态的能力。
近日，浪潮信息正式发布服务器操作系统“KOS”(InspurKOS)，为数据中心的软硬件协同设计与优化，提供稳定可靠、高效协同、广泛兼容、全天候运维的基础软件平台。
场景一：用户反馈 App 无法下单，用户反馈无法支付，用户反馈商品无法搜索等问题。
云原生 API 网关是腾讯云基于开源网关推出的一款高性能高可用的云原生 API 网关产品，作为云上流量入口，集成请求分发、API 管理、流量监控、访问限制等功能，是微服务架构和容器架构中的重要组件。
基本上每个公司都有一个NOC团队，负责整个公司技术保障的值班与运营。NOC（Network Operation Center）网络运营中心，这篇捋下NOC负责主要内容。
1.软件架构风格 描述特定软件系统组织方式的惯用模式。组织方式描述了系统的组成构 件和这些构件的组织方式，惯用模式则反映众多系统共有的结构和语义。 1.1 主程序-子程序架构风格 所有的计算构件作为子程序协作工作，并由一个主程序顺序地调用这些子程序，构件通过共享存储区交换数据 1.2 管道-过滤器架构 每个构件都有一组输入和输出，构件接受数据输入，经过内部处理，然后产生数据输出。这里的构件称为过滤器，构件之间的连接件称为数据流传输的管道。 2.集中式数据架构 是由一个处理器、与它相关
前面介绍了SRE的基础，包括SLI和SLO以及Error Budget(错误预算)。其中：
作者 | 中国工商银行金融科技研究院 在互联网金融时代，各大银行业务量呈爆发性增长态势，业务模式更新迭代更加频繁，传统的 IT 架构越来越无法应对新业务形态所带来的巨大冲击与挑战。云原生相关技术使业务应用呈现微服务众多、多语言开发、多通信协议等典型特征，调用链路日益复杂，监控数据爆发性增长，传统监控方式已无法适应云原生场景。 在这个背景下，中国工商银行积极开展云原生可观测图谱的探索和实践，针对可观测体系中的痛难点，通过深入研究内核新技术，进一步完善云原生技术版图。 1 业界云原生可观测体系痛点 中国
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