在云计算领域中,可观测性是一个非常重要的概念,它可以帮助开发人员和运维人员快速定位和解决问题。在 Kubernetes 集群中,可观测性主要包括以下几个方面:
对于 Kubernetes 应用程序故障的快速定位,可以使用以下工具和技术:
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在上一篇文章中国移动磐基PaaS平台基于eBPF的应用可观测性建设实践中分享了中国移动磐基 PaaS 平台如何将 eBPF 数据与现有的可观测数据整合,提供了开箱即用的应用可观测性,全栈无盲点的调用链追踪等能力。本篇文章将主要介绍开箱即用的可观测性能力如何快速实现故障定界、高效发现性能隐患。
本文分享了腾讯云某业务基于 DeepFlow 的可观测性实践。面对复杂的业务服务(800+)和多样的编程语言,腾讯云某业务团队选择了 DeepFlow 作为跨语言、无侵入的可观测技术。与其他技术(如 Hubble 和 Pixie)相比,DeepFlow 在数据指标、协议支持和扩展能力等方面表现优异,成为最佳选择。引入 DeepFlow 后,腾讯云通过与现有系统的集成,实现了统一的服务性能监控和高效的故障排查能力,显著提升了运维效率,甚至能主动发现业务隐藏的 Bug,防范于未然。
这篇文章是 Calico 公司的员工写的,思路非常好。可观测性即代码,非常 k8s 范。在我们实际应用中,目前 k8s 的观测性确实是一个非常大的问题,就目前我在做的平台中,我就对这个问题很头大,虽然业界也有可观测性方案,但是 opentelemetry 目前较为成熟的只是 trace,log 还不够成熟,metrics 目前还是 Prometheus 比较成熟。所以目前大多数的业界平台都是混着用。虽然 opentelemetry 声称是要统一这三者,但是从实际技术角度和目前发展情况来看,还需要时日才能成熟。
AutoMQ1 作为一款流系统,被广泛应用在客户的核心链路中,对可靠性的要求非常的高。所以我们需要一套模拟真实生产场景、长期运行的测试环境,在注入各种故障场景的前提下验证 SLA 的可行性,为新版本的发布和客户的使用提供信心保证。基于这样的考虑,我们研发了一套针对流系统的自动化持续测试平台 Marathon。在实现 Marathon 这套框架之前,我们提炼出三个设计原则:
对工程师而言,可观测性能够让大家抓住技术趋势,深入理解云原生技术和分布式系统。让开发工程师理解基础设施,让系统和网络工程师理解应用。云原生时代,全栈能力是一个工程师自我修养的重要部分,当然也是大家未来职业道路中升职加薪的保证。
前言、理论,实践请参考 微博增值团队可观测性探索与实践-初探 、微博增值团队可观测性探索与实践-实践 强烈建议优先阅读。
作者 | 褚杏娟 云原生热度持续攀升,这一趋势也延伸了到中间件领域。借助云原生技术,中间件正在解决了自身的弹性、韧性、运维、交付等问题。同时,开发者使用中间件方式也越来越云原生化。 那么,在云原生时代,中间件应该如何完成自己的技术“进化”呢?5 月 30 日,网易数帆云原生首席架构师冯常健做客《极客有约》,与我们一起探讨了这一话题。以下内容根据直播内容整理,并做了不改变原意的删减,完整内容可查看回放视频。 https://www.infoq.cn/video/Zq2P94aVHmGbKiGs9qfh 中
作者:yorkoliu,腾讯 IEG 业务运维专家 一、前言 上一篇文章《云原生背景下的运维价值思考与实践(上)》 重点介绍了云原生背景下运维转型的思考,围绕着整个 DevOps 交付链,贴近业务不断输出运维的能力与价值。这篇内容我想谈谈 DevOps 的下半段,通过我们的构建服务稳定性保障实践,利用 SRE 的思想与方法,不断去冲刺稳定性的终极目标:“提升 MTBF(平均故障时间间隔)、降低 MTTR(故障平均修复时间)”,很多小伙伴会有疑问,DevOps 与 SRE 到底是什么样的关系?在 Google
作者 | 鲁冬雪 随着 5G、云计算、微服务等技术的广泛应用,企业所面临的 IT 运维环境越来越复杂,需要运维的系统不仅数量多,而且网络架构复杂、基础设施多样。在信息化建设日益普及的当下,快速提升企业 IT 资产管理能力开始成为企业迫切解决的问题。 过去一年,可观测技术得到了极大关注,并被 Gartner 列为 2023 年十大战略技术趋势之一。然而,企业在实际落地可观测的过程中依旧面临很多问题,比如如何选择合适的方案、平衡新旧系统之间的关系等等。 其实,一个企业 IT 系统的可观测性建的好不好,在新员工
Calico 赋能 DevOps 和平台团队,为其容器和 Kubernetes 环境实现可观测性和高效调试。
简称「华律网」www.hualv.com,成立于 2004 年,深耕互联网 + 法律行业 18 年,是全国最大的一站式在线法律服务平台。截至 2022 年 1 月,平台当前注册用户 1.6 亿,注册律师 40 万,占全国律师总人数三分之二,注册律所 1.5 万家,新媒体粉丝超 2000 万;日独立用户访问量 1100 万,日咨询量 16.5 万,累计咨询服务人次达 4 亿;优质法律知识内容超 9 亿条,年普法人次达 50 亿;成立至今累计注册企业数量达 400 万左右,年注册量 30 万左右。
IT领域中,可观测性(observability)的争论源于2017年Peter Bourgon(Go Kit 作者)的一篇文章《Metrics, tracing, and logging》。文中将可观测性问题映射到了如何处理指标(metrics)、追踪(tracing)、日志(logging)三类数据上。其后,Cindy Sridharan在其著作《Distributed Systems Observability》中,进一步讲到指标、追踪、日志是可观测性的三大支柱(three pillars)。云监控领域的领导者,Datadog也在其网站上用三大支柱来阐述可观测性。
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
这张取自2020/03/02,最新的可见:https://github.com/cncf/landscape
摘要:分布式数据库市场发展迅速,TDSQL、GuassDB、OceanBase、GoldenDB、TiDB 等各类分布式数据库产品纷纷涌现,尤其在金融行业的落地越来越多。提高分布式数据库的可观测性,提升用户对产品稳定性、可靠性的信心,是金融核心业务云原生化的重要保障。DeepFlow 通过 eBPF 技术零侵扰实现的全景图、分布式追踪和持续剖析等能力为分布式数据库的可观测性建设提供了开创性的新思路。本篇文章以某国有银行分布式核心交易系统为例,介绍 DeepFlow 如何实现 TDSQL 的全链路可观测性,分享如何在客户实践中通过应用、网络、数据库的全栈、全链路统一观测,真实做到 2 至 3 步操作、5 分钟以内的业务异常定界定位。
本文整理自腾讯 IEG 高级研发工程师刘文平在《蓝鲸 x DeepFlow 可观测性 Meetup》中的分享实录,详细阐述了蓝鲸可观测性平台如何有效地 融合了 OpenTelemetry 的标准化数据接入能力及 DeepFlow 的无插桩、全面覆盖的数据收集能力, 进而解决游戏业务在观测数据采集、数据孤岛、以及云原生基础设施观测等领域所面临的难题。并展望了通过 DeepFlow,构建适合腾讯游戏的专属观测场景。
应用性能观测 1. 腾讯云应用性能观测(APM)与数据库智能管家(DBbrain)深度融合。 腾讯云应用性能观测(APM)联合数据库智能管家(DBbrain),对数据库和链路监控进行深度碰撞和融合,在国内云厂商中,首个提供了数据库自治云服务与应用性能服务关联分析能力。实现了从应用到数据库内部的全面洞察,应用运行情况与数据库运行情况的关联,帮助用户更高效地进行故障排查。 2. 应用详情页-JVM 监控,支持了更丰富的线程数量展示。 使用 Skywalking 及 Opentelementry 探针上报的用户
回到互联网早期时代,也就是web1.0时代,当时主要是一些门户网站,单体应用是当时的主流应用,研发团队相对较小,这时候的挑战在于技术的复杂度,以及技术人员的匮乏。
CLOUD NATIVE LANDSCAPE https://cncf.landscape2.io/?group=projects-and-products
张鹏,腾讯云容器产品工程师,拥有多年云原生项目开发落地经验。目前主要负责腾讯云容器服务 TKE 集群和运维中心开发工作。 概述 下面几个问题,相信广大 K8s 用户在日常集群运维中都曾经遇到过: 集群中的某个应用被删除了,谁干的? Apiserver 的负载突然变高,大量访问失败,集群中到底发生了什么? 集群节点 NotReady,是什么原因导致的? 集群的节点发生了自动扩容,是什么触发的?什么时间触发的? 以前,排查这些问题,对客户来说并不容易。生产环境中的 Kubernetes 集群通常是一个相当复杂
数字化时代,应用成为企业开展各项业务的落脚点。随着业务的快速发展,应用的功能迭代变得越来越频繁、业务系统变得越来越复杂、对IT资源的需求也变得越来越弹性。如何合理高效分配利用底层IT资源、管理上层应用、平衡二者关系,成为企业当下数字化建设中的重要关注点。
AWS Spot实例,即竞价实例,是AWS把用户未购买的空闲计算资源以低于按需价格的方式出售给用户,以期带来收益。通常,AWS Spot实例的价格是按需实例价格的30%,对于AWS使用者来说,如果合理使用,可以大大节省云上费用的支出,是节省成本的一大利器。
6 月 28 日,腾讯云正式发布了以应用为中心的自动化交付和运维工具——Orbit,该产品依托腾讯云多年沉淀的云原生技术和丰富的应用实践经验,将为开发者和企业提供云原生应用开发、交付、运维全生命周期管理能力,助力企业更简单、便捷、高效地实现应用云原生化,推动企业业务创新和高质量发展。
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。
在过去,要以安全、非侵入的方式从整个系统收集遥测数据通常较为困难,我们需要许多产品、应用程序级代理和复杂的配置操作。然而,随着基于 eBPF 的项目数量不断增加,现代基础设施为中心的云原生社区对其产生了极大的兴趣,使得 eBPF 在 2022 年和 2023 年经历了巨大的增长。
为什么5G核心网和电信云需要可观测性?在过去的2021年,其实5G核心网在全球发生了多次影响范围大、持续时间长、社会影响广的故障。2021年的4月份加拿大Rogers发生了一次长达26个小时全国范围的移动通信网故障,故障发生后缺乏快速定位手段,导致故障难以在短时间内定位、消除。
出品| 区块链大本营(ID:blockchain_camp ) 在当下,云原生的火爆不容小觑。随着虚拟化技术的成熟和分布式框架的普及,在容器技术、可持续交付、编排系统等开源社区的推动下,以及微服务等开发理念的带动下,应用上云已经是不可逆转的趋势,云原生(Cloud Native)的概念也应运而生,更是火得一塌糊涂。 Cloud表示应用程序位于云中,而不是传统的数据中心;Native表示应用程序从设计之初即考虑到云的环境,原生为云而设计,在云上以最佳姿势运行,充分利用和发挥云平台的弹性+分布式优势。 而作为云
最近因为工作需要,需要找一个功能完善的云原生应用平台,经过自己筛选和朋友推荐,剩下 KubeSphere和Rainbond ,这两个产品都是基于 Kubernetes 之上构建的云原生应用平台,功能都非常强大,但产品定位和功能侧重不同,本文将介绍我在选型过程中从各维度对比两款产品的过程记录。
之所以把问题归结为不可能的玄学问题或者偶现事件,是因为问题超出自己的认知范围,应该努力提升自己把这类问题变为可解释和可解决的方案。
最近因为工作需要,需要找一个功能完善的云原生应用平台,经过自己筛选和朋友推荐,剩下 KubeSphere 和 Rainbond,这两个产品都是基于 Kubernetes 之上构建的云原生应用平台,功能都非常强大,但产品定位和功能侧重不同,本文将介绍我在选型过程中从各维度对比两款产品的过程记录。
近日,由 TiDB 社区主办,专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办,参赛队伍规模创历届之最,共有 45 支来自全球各地的队伍报名,首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战, 大赛涌现出不少令人激动的项目。
“可观测性”这个名词其实是最近几年才从控制理论中借用的舶来概念,不过实际上,计算机科学中关于可观测性的研究内容已经有了很多年的实践积累。通常,人们会把可观测性分解为三个更具体的方向进行研究,分别是:日志收集、链路追踪和聚合度量。
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。
大数据文摘出品 作者:迟慧 随着行业的快速发展和业务的高速迭代,数据量也呈爆炸式增长,大数据云原生化逐渐成为企业数字化转型的重要演进方向。数字化驱动企业提升运营效率,洞察商业机会;云原生化提升 IT 系统效率,促进业务敏捷,大数据云原生化是为企业创新提供无限可能。 大势所趋:云原生大数据 传统的大数据架构在资源利用、高效运维、可观测性等方面存在诸多不足,已经越来越无法适应当下的发展需求。具体来讲,传统大数据架构主要存在以下几方面的问题: 传统大数据组件繁多,安装运维复杂,在生产使用中需要大量的人力支持; 在
自2014年由Google开源以来,Kubernetes迅速崛起,凭借着其强大的容器编排能力、灵活的扩展性以及丰富的生态系统,稳坐云原生技术栈的头把交椅。它不仅仅是一个容器管理平台,更是云原生架构的引擎,驱动着应用程序的部署、管理和自动化的持续进化,为开发者提供了前所未有的敏捷性和可移植性。
Chaos Mesh 已经开源一周年了,目前是 CNCF 的 sanbox 项目,在国内外发展良好,有了很多的 Contributor 和关注度。
Litmus 最初是 OpenEBS(K8S下存储系统) 的测试工具,后来发展成为知名的 Kubernetes 原生混沌工程开源平台。
作者 | vivo 互联网容器团队 - Pan Liangbiao 本文根据潘良彪老师在“2022 vivo 开发者大会"现场演讲内容整理而成。vivo 互联网技术公众号后台回复【2022 VDC】获取互联网技术分会场议题相关资料。 2018 年起,vivo 以容器作为基础底座,打造了一站式云原生机器学习平台。向上支撑了算法中台,为算法工程师提供数据管理、模型训练、模型管理、模型部署等能力,为广告、推荐和搜索等业务赋能,成功为算法实现了降本、提效,让云原生和容器价值初露锋芒。基于机器学习平台的试点成果
数字化转型的本质是一个企业不断打破自我壁垒的过程,这种壁垒的打破通常来源于两个方面,一个是技术重构,另一个是组织重构。本次分享主要侧重的是技术重构方面,将围绕如何实现应用现代化,以业务视角找到实现业务云原生化的破局之道,从而获得更高的业务价值。本文根据腾讯云日志服务研发负责人王国梁在 ArchSummit 2023上海站的演讲内容整理而成。欢迎阅读。
作者简介 大伟,携程软件技术专家,关注企业级监控,日志,可观测性领域。 一、背景 监控领域有三大块,分别是Metrics,Tracing,Logging。这三者作为IT可观测性数据的三剑客,基本可以满足各类监控、告警、分析、问题排查等需求。 Logs:我们对于Logs是更加宽泛的定义,即记录事物变化的载体,包括常见的访问日志、交易日志、内核日志等文本型以及GPS、音视频等泛型数据。日志在调用链场景结构化后其实可以转变为Trace,在进行聚合、降采样操作后会变成Metrics。 Metrics:是聚合后的数
今天很高兴与大家分享 DeepFlow 在可观测性智能体方面所做的一些工作。今天的话题主要包括两个方面:如何使用 eBPF 解决数据质量的问题,如何在此基础上使用 LLM 构建高效率的智能体。从这两方面出发,我们能看到为何说 eBPF 和 LLM 是实现可观测性智能体的关键基础设施。
Eunomia 是一个使用 C/C++ 开发的基于 eBPF的轻量级,高性能云原生监控工具,旨在帮助用户了解容器的各项行为、监控可疑的容器安全事件,力求提供覆盖容器全生命周期的轻量级开源监控解决方案。它使用 Linux eBPF 技术在运行时跟踪您的系统和应用程序,并分析收集的事件以检测可疑的行为模式。目前,它包含性能分析、容器集群网络可视化分析*、容器安全感知告警、一键部署、持久化存储监控等功能,提供了多样化的 ebpf 追踪点。其核心导出器/命令行工具最小仅需要约 4MB 大小的二进制程序,即可在支持的 Linux 内核上启动。
本文整理自王小东在2022Zabbix峰会演讲分享。ppt可在公众号后台回复“ppt"。
数字化转型的本质是一个企业不断打破自我壁垒的过程,这种壁垒的打破通常来源于两个方面,一个是技术重构,另一个是组织重构。本次分享主要侧重的是技术重构方面,将围绕如何实现应用现代化,以业务视角找到实现业务云原生化的破局之道,从而获得更高的业务价值。本文根据腾讯云日志服务研发负责人王国梁在 ArchSummit 2023 上海站的演讲内容整理而成。 腾讯云 CLS 的业务背景和挑战 腾讯云日志服务(Cloud Log Service,CLS)是腾讯云全自研的一站式、高可靠、高性能日志数据解决方案。支持各种数据源
点击蓝字 关注我们 导语 数字化转型的本质是一个企业不断打破自我壁垒的过程,这种壁垒的打破通常来源于两个方面,一个是技术重构,另一个是组织重构。本次分享主要侧重的是技术重构方面,将围绕如何实现应用现代化,以业务视角找到实现业务云原生化的破局之道,从而获得更高的业务价值。 本文根据腾讯云日志服务研发负责人王国梁在 ArchSummit 2023上海站的演讲内容整理而成。 腾讯云 CLS 的业务背景和挑战 腾讯云日志服务(Cloud Log Service,CLS)是腾讯云全自研的一站式、高可靠、高性能日
数字化转型的本质是一个企业不断打破自我壁垒的过程,这种壁垒的打破通常来源于两个方面,一个是技术重构,另一个是组织重构。本次分享主要侧重的是技术重构方面,将围绕如何实现应用现代化,以业务视角找到实现业务云原生化的破局之道,从而获得更高的业务价值。
要深入理解服务网格的概念,明确服务网格要解决的问题,以及认识服务网格带来的业务价值,需要从应用架构的演进发展从头开始讲起。
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