博客 / 列表

觀測雲 - KubeCost 可觀測最佳實踐

FinOps 背景需求 在典型的互聯網公司的成本組成中，IT 成本佔比並不低，技術成本與人力成本的比例差不多在 1:2 ~ 1:2.5 左右， 降低 IT 成本顯然能帶來立竿見影的效果。 近 10 年來雲計算、雲原生、容器、Kubernetes、DevOps 等技術的高速發展，使得 IT 成本的管理變得更加複雜，也給成本的管理帶來了更多的挑戰。目前大多數互聯網公司，都基於 Kubernetes 實

kubernetes

觀測雲 - Kubernetes CRD 方式配置容器日誌採集最佳實踐

一、概述 DataKit 通過 Kubernetes Custom Resource Definition (CRD) 提供了一種聲明式的容器日誌採集配置方式。用户可以通過創建 ClusterLoggingConfig 資源來自動配置 DataKit 的日誌採集，無需手動修改 DataKit 配置文件或重啓 DataKit，同樣也無需重啓業務。 二、前置條件 Kubernetes 集羣版本 1

日誌分析

觀測雲 - JAVA Heap Dump 採集最佳實踐

JAVA dump 堪稱 JVM 運行時的“高清 CT 影像”：其中 heap dump 以二進制 hprof 格式完整記錄堆內每一個存活對象、類加載器及錯綜複雜的引用鏈，藉助 retained size 計算可精準量化內存泄漏源頭；thread dump 則瞬間捕獲全部 JAVA 線程的調用棧、鎖競爭、等待隊列與 CPU 使用快照，一眼即可識別死鎖、線程池耗盡或慢調用瓶頸。 觀測雲在此基礎上進一

JAVA

觀測雲 - 阿里雲 RDS PostgreSQL 可觀測最佳實踐

阿里雲 RDS PostgreSQL 阿里雲RDS PostgreSQL 是阿里雲提供的一種穩定、可靠、可擴展的關係型數據庫服務，基於開源對象-關係型數據庫 PostgreSQL 打造，兼容 SQL 標準，支持複雜查詢、事務處理、JSON 數據類型以及強大的擴展能力（如 PostGIS、hstore 等）。RDS PostgreSQL 提供全自動的主備高可用架構，支持跨可用區部署，確保業務連續性。

postgresql

觀測雲 - 攜手SelectDB，觀測雲實現性能與成本的雙重飛躍

在剛剛落下帷幕的2024雲棲大會上，觀測雲又一次迎來了全面革新。攜手SelectDB，實現了技術的飛躍，這不僅彰顯了觀測雲在監控觀測領域的技術實力，也預示着我們可以為全球用户提供更加高效、穩定的數據監測與分析服務。這一技術升級，無疑將引領整個行業向更高層次的發展。 觀測雲的核心優勢在於其「一個平台、一份數據、一個團隊」的理念。我們服務於全球用户，覆蓋全球8個服務可用區，實現了真正的全球化監控觀測

日誌

觀測雲 - KafkaMQ 日誌採集最佳實踐

概述 Kafka 是由 LinkedIn 開發、後由Apache軟件基金會維護的分佈式流處理平台，採用Scala和Java編寫。它本質是一個高吞吐、持久化的發佈-訂閲消息系統，專注於處理實時數據流（如用户行為日誌、點擊流等）。在收集日誌的場景中，Kafka 可以作為一個消息中間件，用於接收、存儲和轉發大量的日誌，鏈路，指標數據。 觀測雲 觀測雲是一款專為 IT 工程師打造的全鏈路可觀測產品，它集成

kafka

觀測雲 - 通過 KafkaMQ 接入Skywalking 數據最佳實踐

Skywalking SkyWalking 是一個開源的分佈式追蹤系統，主要用於監控和分析分佈式系統的性能和行為。它支持多種語言和框架，能夠實時收集和分析服務間的調用鏈路數據、性能指標和日誌信息，幫助開發者快速定位系統瓶頸和問題。 SkyWalking Java Agent 是 SkyWalking 提供的針對 Java 應用的自動追蹤工具。它通過字節碼增強技術，在不修改應用代碼的情況下，自動注入

kafka

觀測雲 - Kafka4.0 可觀測性最佳實踐

Kafka4.0 介紹 Kafka4.0 的重大變革 —— KRaft 模式。Kafka4.0 最具革命性的變化，默認運行在 KRaft（Kafka Raft）模式下，徹底摒棄了對 Apache ZooKeeper 的依賴。KRaft 模式的引入，可謂是 Kafka 架構演進的一次重大飛躍。它基於 Raft 一致性算法構建共識機制，將元數據管理功能巧妙地集成到 Kafka 自身的體系之中，從而實現

kafka

觀測雲 - RabbitMQ 可觀測性最佳實踐

RabbitMQ 簡介 RabbitMQ 是一個開源的消息代理和隊列服務器，用 Erlang 語言編寫，支持多種客户端。它通過使用交換機（Exchanges）、隊列（Queues）和綁定（Bindings）來路由消息，提供靈活的路由功能。RabbitMQ 支持多種消息協議，包括 AMQP 等，使其能夠輕鬆地與多種應用程序集成。 RabbitMQ 作為一款流行的消息隊列中間件，其監控對於確保系統的穩

rabbitmq

觀測雲 - 阿里雲 RabbitMQ 可觀測性最佳實踐

阿里雲 RabbitMQ 阿里雲 RabbitMQ 是一款高性能、高可靠的消息中間件，支持多種消息協議和豐富的功能特性。它提供消息隊列功能，能夠實現應用間的消息解耦和異步通信，提升系統擴展性和穩定性。其支持多種消息持久化策略，確保消息不丟失；具備靈活的路由和負載均衡能力，可高效分發消息；還提供豐富的管理功能，如隊列監控、消息追蹤和權限管理等，幫助用户輕鬆管理和優化消息隊列，廣泛應用於分佈式系統、微

rabbitmq

觀測雲 - Memcached 可觀測性最佳實踐

Memcached 介紹 Memcached 是一個高性能、分佈式的內存對象緩存系統，用於動態 Web 應用程序以減輕數據庫負載。它通過將數據緩存在內存中，極大地減少了數據庫查詢的次數，從而提高應用程序的響應速度。Memcached 最早由 LiveJournal 的 Danga Interactive 開發，目前已成為許多大型互聯網公司使用的基礎技術之一。 Memcached 的監控是保障應用性

memcached

觀測雲 - Tomcat 下部署若依單體應用可觀測最佳實踐

實現目標 採集指標信息 採集鏈路信息 採集日誌信息 採集 RUM 信息 會話重放 即用户訪問前端的一系列過程的會話錄製信息，包括點擊某個按鈕、操作界面、停留時間等，有助於客户真是意圖、操作復現 版本信息 Tomcat (9.0.81) Springboot(2.6.2) JDK (=8) DDTrace (=1.0) 特別説明：如果是 Springboot 項目，Tomc

tomcat

觀測雲 - OpenTelemetry WebSocket 監控終極方案：打通最後一公里

概述 OpenTelemetry，以下簡稱 OTEL，是由 CNCF 託管的“一站式可觀測性標準”，把指標、鏈路、日誌三大信號統一為單一 SDK/API，零侵入地採集從瀏覽器、移動端到後端、容器、雲服務的全棧遙測數據，並支持 40+ 後端一鍵導出，讓分佈式系統的黑盒瞬間變透明。 OpenTelemetry-JS 是 OpenTelemetry 開源的 JavaScript/TypeScript 觀

websocket

觀測雲 - 阿里雲 RDS MySQL 可觀測性最佳實踐

阿里雲 RDS MySQL 阿里雲 RDS MySQL (Relational Database Service) 是一種穩定可靠、可彈性伸縮的在線雲數據庫服務，它基於阿里巴巴 MySQL 源碼分支的深度優化。RDS MySQL 支持實例管理、賬號管理、數據庫管理、備份恢復、白名單、透明數據加密以及數據遷移等基本功能。開箱即用，默認採用一主一備的高可用架構，故障時自動切換等等，可根據業務壓力彈性擴

MySQL , 阿里雲

觀測雲 - Nginx Tracing 最佳實踐

簡介 Nginx 是一款流行的高性能 HTTP 和反向代理服務器，以輕量、穩定、併發處理能力強著稱。對 Nginx 進行鏈路追蹤，能在分佈式系統中清晰呈現請求經 Nginx 轉發後的完整路徑，這不僅讓問題定位更高效，可快速鎖定延遲、錯誤等問題發生的具體環節，還能通過追蹤其處理請求的耗時、轉發延遲等數據，精準識別系統性能瓶頸，為優化資源分配和架構設計提供依據。 觀測雲 觀測雲採集器 DataKit

Nginx

觀測雲 - 雲原生架構下微服務接入 SkyWalking 最佳實踐

背景 本文介紹在 Kubernetes 集羣中，如何通過 Sidecar 模式為 Java 應用無侵入式部署 SkyWalking 探針，並利用 DataKit 內置的 SkyWalking 採集器，一站式收集鏈路數據（Trace）與應用日誌（Log），最終在觀測雲平台實現強大的鏈路與日誌聯動查詢，全面提升可觀測性能力。 部署 SkyWalking 探針 SkyWalking Agent Side

skywalking , JAVA

觀測雲 - 解鎖DQL高級玩法——對日誌關鍵信息提取和分析

背景 許多用户在日誌查詢方面已經積累了一定的使用習慣，尤其是習慣於使用某些查詢語法進行高效檢索。現在，日誌數據全面接入觀測雲並通過 DataKit 進行採集，用户最關心的問題是：能否通過 DQL 實現以往熟悉的查詢方式，甚至更進一步提升效率？答案是肯定的，DQL 不僅具備高度靈活性，還能提供更強大的日誌處理能力。下面我們通過一個脱敏後的真實案例，逐步演示如何利用 DQL 高效解析和統計日誌。 示例

日誌分析

觀測雲 - Openresty Tracing 最佳實踐

簡介 OpenResty 是基於 Nginx 的高性能 Web 平台，它通過集成 Lua 腳本引擎和一系列模塊，擴展了 Nginx 的功能，使開發者可以使用 Lua 編寫複雜的應用邏輯。對 OpenResty 進行鏈路追蹤，能在分佈式系統中清晰呈現請求經 Nginx 轉發後的完整路徑，這不僅讓問題定位更高效，可快速鎖定延遲、錯誤等問題發生的具體環節，還能通過追蹤其處理請求的耗時、轉發延遲等數據，精

openresty

觀測雲 - 連鎖門店可用性監測和進程監測最佳實踐

前言 在連鎖零售企業的數字化運營中，多門店通過網絡實時訪問總部業務系統（如收銀、庫存、會員管理等核心模塊）是其日常經營的基礎支撐。然而，由於門店分佈廣泛、網絡環境複雜，網絡或應用服務的任何中斷都可能直接阻斷交易流程、影響顧客體驗，進而造成即時營收損失與長期品牌信任損耗。據行業調研，門店單次網絡中斷平均會造成 15-30 分鐘的業務停滯，高峯時段（如週末、節假日）單店每小時營收損失可達數千元，疊加顧

監控

觀測雲 - 觀測雲接收 OpenTelemetry Collector 數據最佳實踐

OpenTelemetry 簡介 如果你在做系統運維或開發，建設可觀測性必然是近年來一個少不了的課題，同時相信你對 OpenTelemetry 也一定不陌生。OpenTelemetry 提供了一個統一、開放且不受特定廠商限制的標準和工具集，使得我們可以一次性集成 OTel SDK，全面採集應用的指標、日誌和鏈路追蹤數據，並自由地將數據發送到任何支持 OTel 協議的後端。 觀測雲 觀測雲是一個統一

監控

觀測雲 - 觀測雲基於 ToB/ToC 業務可觀測最佳實踐

作為系統運維或者開發的你，如果企業同時擁有 ToB （面向企業）和 ToC （面向消費者）業務時，需要兼顧兩者的不同特點和需求，是不是有時候會有些茫然？ 比如説，如果是一個電器生產製造企業，在 ToC 領域，產品線涵蓋各類電器，通過品牌專賣店、電商平台等渠道銷售給消費者；而在 ToB 領域，也同時為商業客户提供系統和解決方案，滿足客户需求。我們經常碰到的 ToC 領域，包括面對消費者用户的服務，以

監控

觀測雲 - Undertow 可觀測性最佳實踐

Undertow 介紹 Undertow 是 Red Hat 開發的一款高性能、靈活的 Java Web 服務器，也是 WildFly 應用服務器的嵌入式組件。它支持非阻塞 I/O，基於 NIO 構建，並提供了 HTTP/2、WebSockets 和 Servlet 4.0 等現代 Web 技術支持。Undertow 以其輕量級、嵌入式友好 的特性而聞名，開發者可以輕鬆將其集成到自己的應用程序中，

監控

觀測雲 - Promtail 對接日誌最佳實踐

Promtail 介紹 Promtail 是由 Grafana Labs 開發的日誌收集代理，主要用於從本地系統或容器中採集日誌，並將其發送到 Loki 或兼容 Loki 協議的系統，本次為對接到觀測雲。 觀測雲 觀測雲是一款專為 IT 工程師打造的全鏈路可觀測產品，它集成了基礎設施監控、應用程序性能監控和日誌管理，為整個技術棧提供實時可觀察性。這款產品能夠幫助工程師全面瞭解端到端的用户體驗追蹤，

日誌分析

觀測雲 - 觀測雲正式上線 Google Cloud Marketplace，全面覆蓋全球主流雲平台！

繼成功入駐 AWS，Azure，阿里雲，華為雲，騰訊雲，火山引擎等雲平台後，觀測雲現已正式登陸 Google Cloud Marketplace，至此，我們完成了對全球主流公有云平台的全面覆蓋，標誌着觀測雲在多雲生態下的全球化佈局邁入全新階段！ 這一里程碑式的進展，意味着： 無論在中國，還是東南亞、歐洲、北美...或者世界的任何地方... 無論您的服務部署在 AWS，華為雲，阿里雲還是 GC

監控