基于 eBPF 实现的可观测性，可以无需修改内核源码或者加载内核模块，安全高效的扩展内核功能，很好的解决了上述问题。本文，将从网络的角度介绍如何基于 eBPF，实现容器级别的 TCP 连接监控。 ...然而，基于内核的实现通常是比较困难和繁琐的。在传统的实现方式中，开发人员需要修改内核源代码重新编译或者加载内核模块来实现性能的观测，可能会应对复杂难以调试的情况，使得性能观测变得异常棘手。...基于 eBPF 实现的可观测性，可以无需修改内核源码或者加载内核模块，安全高效的扩展内核功能，很好的解决了上述问题。本文，将从网络的角度介绍如何基于 eBPF，实现容器级别的 TCP 连接监控。 ...eBPF 在引入内核后，逐渐演进成为一个通用执行引擎，可基于此开发性能分析工具，网络过滤器等。eBPF 程序架构强调安全性和稳定性，看上去像内核模块，但却并不需要重新编译内核。...4. tcptrace 基于过滤条件监控 tcp 网络连接，跟踪 skb 报文在内核中的生命周期，输出每个报文在协议栈中各个点的时间延迟、地址、所在 CPU、网口等信息。
3.可观测 可观测性概念并非源于计算机软件领域，在控制理论中可观测是指系统可以由其外部输出推断其内部状态的程度。...指标是反映某个主题的量化、聚合性数据，是一个可度量数值，监控策略就是建立在一个个评价系统健康情况的指标之上，智能异常检测、系统感知、效能评估、IT服务管理等也同样是基于指标构建。...相比以往构建的可视化，可观测系统不仅需要整合更丰富的链路、日志、指标数据，还需要更加标准的数据内容才能达成整合效果。要得到满足条件的数据，需要运维、研发通力协作，在软件设计过程中考虑相关数据埋点。...所以，在构建可观测之前务必要分别调动研发、测试、管理决策层的兴趣，挖掘各方的痛点与期望，即不仅仅要考虑运维工程师希望实现的快速故障定界、诊断的作用，还要考虑可观测如何解决研发、测试工程师的架构失控、性能管理...可观测：目标是“发现风险并协助排障”，从风险角度重点关注发现风险与辅助风险解决的赋能，包括多个“点”组合的“面”，但基于“指标、链路、日志”形成一个最佳实践的方法，偏被动。
网格分辨率、数值解、参数化过程等可追溯表征的模拟后，在如何应用物理定律时存在的不确定性），DA本身是在不确定条件下估计动力系统的轨迹。...上述一些问题，是与模拟预报系统面对的对象、体量异常庞大的系统（达到O（109）量级）密切相关，而模拟系统仅仅采用可计量的方法。一些改进需要依赖AI代表的更丰富的有效方法也就不言而喻。...4）混合模式或具有可最先实现的优势：包括软件和硬件两方面 混合模式，即新一代借助AI技术的预报模式，并非推倒原来系统重建，而是将AI技术在预报系统全工作流中应用并实现模式整体的系统改进。...这时，需要面对和认知的科学问题是：从与观测结果的比较中，可以了解多少依赖于状态的（传统）模式误差？又如何区分系统观测误差和系统模式预测误差？...NOAA学者给出这样的结论，主要基于几个方面的考虑。首先，传统的数据同化和基于AI的数据同化在数学上具有相似性（图10）。基于AI的数据同化训练也是对比观测场和背景场，结合约束条件让损失函数最小。
论文第六章探讨了如何基于因果表示数据学习有用的模型，以及从因果角度看机器学习问题。 论文第七章分析了因果对实际机器学习的影响。...研究者还探讨了因果与机器学习在科学应用中的交叉领域，并思考如何结合二者的优势，创建更通用的人工智能。 因果建模的层级 独立同分布设置下的预测 统计模型是对现实的粗浅描述，因为它们只需建模关联。...手动工程数据与原始数据：在经典 AI 中，数据常被假设成可结构化为高级和语义有意义的变量，这可能部分对应于底层图的因果变量。...该研究假设每个观测值根据以下公式得出： ? 从数学角度讲，观测值也是随机值。直观来看，我们可以把独立噪声理解为在图上扩散的「信息探头」（就像在社交网络上扩散的流言的独立元素）。...在 ICM 原则中，研究者表述了两个机制（形式化为条件分布）的独立性意味着这两个条件分布不应互相影响。后者可被理解为要求独立干预。
然而，这一过程中仍会面临诸多困境，一是缺乏从运维全局角度出发的视角，二是缺乏有效的治理方法和成功实践可供借鉴。最终可能陷入“工具丰富、建设迷茫”的状态。...运维平台是整体架构抽象的实践在拆解运维平台的架构抽象实践前，我们先定义运维管理与运维系统之间的关系：运维管理是基于管理需求来描述一个主题领域的运维业务，而业务的定义则是由角色、活动流程、工具系统、活动对象...举个例子：为了有效地实现应急保障活动场景，我们需要有应急协同、预案管理、应急处置等组合工具，而这些工具的构建，都需要基于CMDB获取对象、基于可观测获取指标和运行状态、基于流程来做协同和工作推进等，所以这时候越面向一线用户的运维软件需求...，如智能问答、交互式反馈运维数据和信息等；可观测则是基于CMDB的对象统一、多维数据融合，来扩展更多的场景，如Trace与Log的关联、告警的多维信息平面、拓扑化的状态下钻等。...能力层会随着技术发展补充新的能力：尤其是数据与AI的能力，使得基于数据融合的运维场景更为丰富，可观测的核心也在统一模型对象和多维数据融合上才有更好的发展。
其输出是一个查找策略，用于在新环境中收集新图像。 主动完成观测任务面临三大挑战： 首先，为了很好地预测未观察到的视图，智能体必须学会从很少的视图理解3D关系。...强调系统将面对在训练期间从未遇到的对象和场景，但仍然必须智能地选择下一步看起来有价值的地方。 作为这些挑战的核心解决方案，研究人员提出了一种用于主动观测完成的RL方法，如下图所示。...特别是，一个活跃的视觉智能体必须完全基于第一人称视图中有限的可用信息进行一系列的操作。最有效的视点轨迹隐藏在许多平庸的视点轨迹中，阻碍了智能体在复杂的状态-动作空间中的探索。...peek-saliency使用一个流行的saliency度量，在每个时间步长移动到可触及的最显著的视图。...在右侧，每个时间步长所采样的智能体观察角度显示在观察球上。重建质量随着时间的推移而提高，因为它可以快速地细化场景结构和对象形状。
在概率模型中，利用已知变量推测位置变量的分布称为“推断”（inference），其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布。...在隐马尔可夫模型中，系统通常在多个状态{s1，s2，...，sN}之间转换。如下图所示。 ? 在任一时刻，观测变量的取值仅依赖于状态变量，即xt由yt确定，与其他状态变量及观测变量的取值无关。...在实际应用中，人们常常关注隐马尔可夫模型的三个基本问题： * 如何评价模型与观察序列之间的匹配程度 例如许多任务需根据以往的观察序列{x1，x2，......）； * 如何训练模型使其能最好的描述观测数据 例如在大多数现实应用中，人工指定模型参数已变得越来越不可行，如何根据训练样本学得最优的模型参数； 02 马尔可夫随机场 马尔可夫随机场（markov...04 学习与推断 基于概率图模型定义的联合概率分布，我们能对目标变量的边际分布（marginal distribution）或以某些可观测变量为条件的条件分布进行推断。
Orbit 基于 GitOps 方法理念提供以下能力：1 所有应用信息存储在 Git 仓库中将所有部署相关的信息都存储在 Git 仓库中，充分使用 Git 的版本管理能力和 Diff 能力实现应用的高效可靠部署...kustomzation.yaml 中的文件的顺序可观测性可观测性作为云原生应用的重要组成部分。...提供 CPU 利用率、内存利用率、服务监控等数据4 事件Orbit 事件能力以支持 Kubernetes 和云厂商容器事件服务（如腾讯云 CLS）为基础，在事件设置中，支持告警规则、触发条件、告警内容、...配置项信息会同步更新到 Kubernetes yaml 文件中的 Configmap 和 Secret 对象中，直接更新 Kubernetes yaml 的 ConfigMap 和 Secret 对象信息也会直接同步到配置管理页面中...4 部署流程部署流程是链接部署内容和部署环境的通道。通过部署流程，将部署内容部署到对应的环境中。
传统监控与可观测差异传统监控体系是面向静态资源通过主动拨测方式构建的时序监控指标视图，其前置条件需要明确观测对象及观测指标，基于指标体系工程师能够了解哪些系统是确定工作的。...在云原生观测场景下指标覆盖不全、业务侵入性大、数据关联性差、缺乏基于业务视角异常感知机制等问题凸显，传统监控能力难以适应云原生架构动态变化、服务依赖复杂、信息组织多样的现实问题，无法从全业务流量链路上有效定位问题...监控可类比中医基于脉搏时序检测依赖人为经验判断，依赖经验丰富的工程师；可观测类比西医，通过各种观测手段rum、apm、日志、基础监控构建全量观测体系白盒诊断，让医生对系统实时进行全面体检，发现问题所在。...如何将三者进行有机统一，相互融合打造统一观测体系，核心分为以下三点：① 统一观测对象建模建立全局统一观测对象模型（可基于CMDB），构建多维业务对象级联关系，方便数据的定位寻址。...② 数据关联打标在日志明细中埋入traceid和spanid，metric指标上报埋入业务对象标签。
之前我们分享了可观测体系整体规划建设战略与落地实践，而进一步深入可观测体系中，在数字化转型和国产化大背景下，监控的对象种类繁多，新技术新对象层出不穷，企业内部监控体系的建设、监控工具支撑都面临极大的挑战...2）指标设计规范和生命周期 ① 指标设计原则 指标的设计过程中需要遵循一定的设计原则，我们选取了在行业中比较通用的六个原则进行介绍。 指标设计要遵循可度量、可采集、可理解、可消费的原则。...3）指标体系建设工具设计 了解了可观测指标体系的内容建设和管理规范之后，在实际落地建设时，企业应该如何建设相应的工具体系来承载指标体系呢？...① 指标体系建设的核心承载工具——监控 在监控中，也可以按照指标的生命周期来进行相应的能力建设。 指标定义&建模阶段：支持对指标的定义、层级、属性的管理。以及对象和指标模型的统一管理。...主题二：插件功能设计及生态打造 以上我们已经对可观测体系指标建设的一些相关内容做了分享，那么在实践落地方面应该如何着手呢？
该分布具备继承自图的结构属性：它满足因果马尔可夫条件，即基于其父亲，每个 X_j 都独立于其非后代。...它通常不会谈及时间，相反，它告诉我们在实验条件不变的情况下某些变量如何执行对其他变量的预测。...因此，尽管原则上不论 SCM 中的函数具备怎样的复杂度，遵循因果马尔可夫条件的条件独立性都成立，但对于有限数据集，条件独立性检验在没有额外假设时是非常困难的。...另一个问题是，在仅具备两个变量的案例中，条件独立性的三元概念不成立，因此马尔可夫条件没有有效作用。 对函数类作出假设可以解决上述两个问题。...回到因果关系，我们为 SCM 中函数假设对基于数据学习因果关系的必然性做出了直观解释。考虑一个仅具备两个观测对象的 SCM X → Y，则 (1) 变成： ? 且 ? 。
所有应用信息存储在 Git 仓库中 将所有部署相关的信息都存储在 Git 仓库中，充分使用 Git 的版本管理能力和 Diff 能力实现应用的高效可靠部署，让部署如同代码提交一样简单可靠。...事件 Orbit 事件能力以支持 Kubernetes 和云厂商容器事件服务（如腾讯云 CLS）为基础，在事件设置中，支持告警规则、触发条件、告警内容、告警通知设置，通过灵活多样的规则设置，提升事件的使用场景和覆盖程度...，配置项信息会同步更新到 Kubernetes yaml 文件中的 Configmap 和 Secret 对象中，直接更新 Kubernetes yaml 的 ConfigMap 和 Secret 对象信息也会直接同步到配置管理页面中...部署流程 部署流程是链接部署内容和部署环境的通道。通过部署流程，将部署内容部署到对应的环境中。...MySQL 数据库接入 支持腾讯云实例数据库或自建 MySQL 数据库，实现应用角度（而非资源角度）的数据库等核心中间件的管理 2.
不同的企业或组织基于不同的目的，可以从多个角度对数据进行分类，如结构化数据和非结构化数据、内部数据和外部数据、原始数据和衍生数据、明细数据和汇总数据等。...在事务数据的信息架构中需明确哪些属性是引用其他业务对象的，哪些是其自身特有的。对于引用的基础数据和主数据，要尽可能调用而不是重新创建。...原则上，观测对象要定义成业务对象进行管理，这是观测数据管理的前提条件。观测数据需要记录观测工具、观测对象。针对不同感知方式获取的观测数据，其资产管理方案也不尽相同。...4）可审计、可追溯原则：控制访问权限，留存访问日志， 做到外部数据使用有记录、可审计、可追溯。 5）受控审批原则：在授权范围内，外部数据管理责任主体应合理审批使用方的数据获取要求。...确保数据“入湖有依据，出湖可检索”成为华为元数据管理的使命与目标。基于高质量的元数据，通过数据地图就能在企业内部实现方便的数据搜索。
可观测性监控如何实施？认知一个新事物是从了解到熟悉的过程，了解的过程，我认为就是可观测性。图片对于自然界里的物质，其可观测性的对象是物质，而对云原生世界里的物质，观测对象应该是微服务架构里的应用。...同时需从第三方的客观角度去观测或采集数据。02系统性。不能单一地看某个指标，可观测性早先有三个维度，后来扩展并不断增加，如若只看一个角度，整体性将被忽略，无法对每个方面都进行观测数据。03关联性。...观察每一个监控指标时，除了要具有独立性，同时还要建立所有监控指标之间的关联性和各不同应用外部的关联性来实现整体的观测。04可预见性。任何事物和应用、观察都基于时间的动态行为。...图片02如何做Elk集成。监控场景中Zabbix目前在日志方面还是无法进行有效实现的,Elk对日志的收集和展示较好,但在原有的Elk架构里面，大家都是统一一个大集群，不便于维护。...基于此，只需不断优化Zabbix提供的功能，，就可以实现告警抑制和关联降噪的功能。图片3、可观测性监控的探索可观性监控，在认知中是要以时间为视角去观测查看的。
Reichenbach提出了共同原因原理：如果两个观测值X和Y在统计上是相依的，那么就存在一个变量Z，它们对因果关系都有影响，并且解释了在Z条件下使它们独立的意义上的所有依赖性。...实际上，更多可观测的情况会使问题变得更容易解决，因为在这种情况下，因果结构隐含着特殊的条件独立属性。这些可以通过使用将概率图形模型和干预的概念结合起得因果图或结构因果模型的语言来描述。...统计模型通常告诉我们只要实验条件不变，一些变量如何允许预测其他变量。它不允许我们预测干预措施的效果，但是它的优势在于可以从数据中学习。因果模型则位于这两个极端之间，它旨在提供理解并预测干预措施的效果。...图1：Beuchet椅子，由两个单独的对象组成，当从特殊的视角观看时，它们看起来像椅子，这违反了对象和感知过程之间的独立性。 这种分布的变化总是由这些机制中的至少一个的变化引起。...5、因果发现 实际上，在没有函数类假设的情况下进行有限样本一般化是不可能的，因此可以通过对函数类进行假设来解决一些很难的因果关系问题。它们还可以帮助解决基于条件独立性测试的因果发现方法的其他缺点。
困难 在历史序列中执行因果推理，不同于一般的因果推理问题。...历史序列中的变量既有时间维也有空间维，即观测-时间组合 ,其中o是观测，t是时间戳（相比之下MDP就很友好了，马尔可夫状态只有空间维）。...思路 本文的核心观察（假设）是，因果状态在空间维上稀疏。这个观察是自然而普遍的，比如拿钥匙开门，过程中会观测到很多状态，但钥匙这个观测值才决定了是否能开门，这个观测值在所有观测取值中占比稀疏。...基于这个idea，我们将问题进行聚焦：要解决的核心问题是如何计算干预多个不同时间步上取值相同的变量(记作 )的联合因果效应。...在T-HCI loop中，利用存储的样本进行上述的因果推理过程。
ActiVis 将用户指定的实例或实例子集如何激活神经元进行可视化，以帮助用户了解模型如何生成其预测。用户可以自由地定义具有原始数据属性、变换特征和输出结果的子集，从多个角度实现模型检查。...复杂的模型在预测性任务中表现良好，但如果想要回溯系统是如何得出结果的，就缺少明确的方法来了解哪里对了或者哪里出错了，也不知道模型是如何得出结论的。...在神经网络部署的研究者看来，黑箱可重现性的缺乏代表着验证障碍，而对于深度学习框架的开发者来说，问题还不止于此。无法观测神经网络的内部运作，会造成模型在性能、效率和准确性上的优化困难。...“ActiVis 将用户指定的实例或实例子集如何激活神经元进行可视化，以帮助用户了解模型如何生成其预测。用户可以自由地定义具有原始数据属性、变换特征和输出结果的子集，从多个角度实现模型检查。”...在训练结束时，该界面提供了一个链接到基于 Web 的工具，以进行可视化和模型考察。 “ActiVis 旨在与 Facebook 上的许多不同的模型和数据集协同工作。”
还有一些问题看似无关“为什么”，但答案其实也存在因果关系中。比如在评价特定人或事的时候，我们往往需要想象在同样的环境中，如果换了一个人或者那件事没有发生，结果又会如何。...基于PNL因果模型的因果方向可识别的条件亦适用于LiNGAM和ANM，因为后面两个是PNL因果模型的特例。...相应地，基于FCM从观测数据中估计因果结构的一种方法是先在给定数据上拟合模型，然后测试估计出的噪声项与假设的原因之间的独立性。...研究表明，在适当的假设下，真实的因果关系可以从下采样和时序聚合的数据中识别出来; 感兴趣的读者可参考文献[13]及其中的参考文献。...在[14]中讨论了因果和'反因果'学习之间的区别和从因果的角度讨论半监督学习。 在这种学习中，一个重要的问题是确定未标记的数据点是否有助于改进预测模型。
相信大家在做机器学习相关研究中，都或多或少遇到过以下这些概念：最大熵（ME），指数分布族（EFD），贝叶斯网络（BN），马尔可夫随机场（MRF），动态图模型（DBN），隐马尔可夫模型（HMM），条件随机场...所以BN向我们提供了一种使用最大熵模型建模的策略：分解成若干有序的条件分布，在每个条件分布上用最大熵模型，各部分可独立处理，合并后即为所求。...在DAG的世界里，一切变量是有因果的而顺序产生的，但UGM的世界观把一个建模单元看作一个整体对象，其随机变量与属性函数作用在一个对象上的映射对应，故UGM中的变量都是无序的对象属性，其相互关联的原因在于共属于同一个对象...（可以看作是由同一对象产生的，在未知对象时候，理论上应该两两相关），那如何构建相互连接的边呢？...我们这样来想象一下，一个对象的全局描述可能有很多维度，他们稠密地互相连接，相互影响，有些维度是天然已知有固定值，有些未知且不可观测，有的可以观测，那这些可以观测的变量之间有边相连就等价于，建模者认为在当前已知条件下
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