com/p/507388164 微服务可观测的挑战 第三部分 微服务可观测的挑战 应用：微服务架构、多语言、多协议 挑战1：微服务、多语言、多协议环境下，端到端观测 复杂度上升，埋点成本居高不下 Kubernetes 容器 网络、操作系统、硬件 基础设施层复杂度日益增加 如何关联? 挑战3：数据散落，工具多， 缺少上下文，排查效率低下 业务应用 应用框架 容器虚拟化 系统调用 内核 应用性能监控（APM） 异常发现，通过节点和关系颜色表达，能够快速地发现特点的节点和关系异常，进一步提升问题发 现和定位的效率，通常在应用运行时整体链路梳理和特定问题节点上下游分析等场景使用。 关联分析 上游 自身 下游 节点 上游1 上游2 上游3 下游1 下游2 下游3 实例 实例 实例 … 关联分析，通过关联关系的切换，可以快速查看上游请求和下游依赖，以及自身服务实例的 运行情况，进一步提升问题定位能力，通常在已经定位到某个异常节点后使用。 K8S控制面：apiserver/ETCD/Scheduler 基础设施：节点、网络、存储 云服务界别：Kafka/MySQL/Redis/ 告警 拓扑图排查 根因定位 修复 告警收敛，幸福感UP 指标 日志 Trace分析 黄金指标 网络指标 服务依赖 事后复盘 拓扑图高可用、依赖分 析 面向失败、高可用设计 优化告警 主动发现 智能降噪、去重 系统性解决 系统性解决 关闭 智能告警 全栈数据源，70+个告警模板开箱即用：

star，Contributors 316位 cilium的特色功能： • 网络功能 • 负载均衡 • 网络安全 • 可观察性 • 多集群连通 注：本 PPT 基于 cilium v1.10.4 进行分析 ��������������� ��������������� �������������������� �������������������� ��������������������