Go工程可观测性实践 周曙光 得物 Go开发 目 录 可观测性概述 01 链路追踪 02 指标 03 可观测性概述 第一部分 广义的可观测性：可以根据系统的外部输出信息推断出系统内部状态的好 坏。 软件系统的可观测性：一种度量能力，能帮你更好的理解系统当前所处的 任何状态。如果无需发布新代码就可以理解任何新的或怪异的状态，那么 系统就具备可观测性。 什么是可观测性？ 可观测性开源产品 可观测性开源产品 每种方案都有特定的、自定义的 步骤来生产和转移符合后端存储 的遥测(Telemetry)数据，这就带 来了工具或者厂商的绑定性。 为了解决“厂商锁定问题”，监控和可观测性社区过去创建了很多开源项 目，比如OpenTracing和OpenCensus，这些标准允许用户实时收集遥测 数据并传输到所选择的后端，最终在2019年，两个组织共同组建OTel项目， 并由CNCF负责。 并由CNCF负责。 OTel目前已经成为可观测性方案开源标准，标准的好处就是有了很多选择。 OpenTelemetry OTel 组件 • API • SDK • Exporter • Collector OTel Collector • Receiver • Processor • Exporter 微服务业务架构图 项目工程layout 遥测数据处理架构 链路追踪 第二部分

rights reserved. 云原生应用可观测性实践 向阳 @ 云杉网络 2021-12-08 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性 - What & Why 云原生社区可观察性SIG-定义 https://i.cloudnative logue/definition 阿里可观测性数据引擎的技术实践 https://mp.weixin.qq.com/s/0aVgtVCmBmtAgZE_oQkcPw © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 1. 可观测性的成熟度模型 2. 构建内生的可观测性能力 3. 在混合云、边缘云中的实战 4 Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 2.0 ? 3.0 ? simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 1.0 支柱：基础的可观测性要素 Metrics, tracing, and logging

TiDB 可观测性 的设计与实现 – 陈霜 About me ● 陈霜, TiDB Insight R&G Engineer, PingCAP ● chenshuang@pingcap.com ● Github: crazycs520 Agenda ● TopSQL: Bind SQL With CPU Resources ● System Table

OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 Last Updated: 2023-10-18 OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 CONTAINER PLATFORM 环境和配置 8.3. 如何根据经过测试的集群限制规划您的环境 8.4. 如何根据应用程序要求规划您的环境 第 第 9 章 章 优 优化存 化存储 储 9.1. 可用的持久性存储选项 9.2. 推荐的可配置存储技术 9.3. 数据存储管理 9.4. 为 MICROSOFT AZURE 优化存储性能 第 第 10 章 章 优 优化路由 化路由 10.1. INGRESS 134 136 139 139 139 139 141 153 154 154 155 157 OpenShift Container Platform 4.10 可伸 可伸缩 缩性和性能 性和性能 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

rights reserved. 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台 DeepFlow在混合云中的实践总结 向阳@云杉网络 2022-04-09 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing 统一的可观测性数据平台 telegraf 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 挑战：数据孤岛、资源开销 数据 孤岛 资源消耗 telegraf 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 complexity. AutoTagging：关联、切分、下钻 √ 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 但 … AutoTagging带来的问题 • 理想很丰满：观测数据无缝跳转 • 现实很骨感：上百个标签，后端资源消耗飙升 资源池 区域 可用区 云平台 租户 云资源 宿主机 云服务器 容器资源 容器集群 容器节点 命名空间 容器服务 Ingress Deployment

基于云原生的微服务可观测性 刘浩杨 端点科技 Erda 微服务和监控平台负责人 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 Erda:新一代企业级云原生 PaaS 平台 当前微服务系统面临的挑战 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 可观测性三大支柱 （一）Tracing 模型 （二）Metrics 时序模型 Writes are vertical，reads are horizontal （三）数据关联 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 Erda MSP MSP 微服务观测平台 Erda 微服务观测平台优势 指标覆盖完整 通过多种探针，覆盖基础 设施、业务系统、用户终 端全面的数据指标 高实时性 通过流计算平台，数据 处理和告警延迟都在秒 级别 海量数据 存储处理 高性能的大数据处理架 构，轻松应对海量可观 测性数据处理 平台架构 可观测性数据采集 可观测性数据处理 数据存储选择 ES 数据索引管理 自动路由 指标到索引

Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 赵梓淇 Bugen Zhao Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 设计原理与实现 2 回顾 Async Rust 的设计与痛点 1 Await-Tree 的 应用与真实案例 3 Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 • 组合嵌套为调度单元： Task • async fn 语法糖 Async Rust 观测与调试的痛点 Async Rust 回顾 • 特性： Future 灵活的可组合性 • 任意定制 Poll 的执行逻辑 (Join / Select / Timeout) • 动态的调用关系 • 痛点：观测与调试工具无法理解灵活的执行逻辑 • Backtrace 不够直观 ( 调用栈 -> 调用树 Async Rust 观测与调试的痛点 Async Rust 回顾 • 特性：用户态调度的无栈协程 • Pending Task 不存在栈空间 • 痛点：观测与调试工具无法还原 Pending Task 的执行状态 • 难以得知 Task 阻塞的位置和原因 • 难以调试 Async Stuck • ? 如何解决？ Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree

Click to edit Master title style 1 可觀測性 (Observability) 在 Kubernetes Day2 Operation的考量與實踐 E . W. K u o @ i T h o m e K u b e r n e t e s S u m m i t 2 0 2 2 Click to edit Master title style complexity Observability Observability Demo 3 Day2 運營 定義與說明 Kubernetes Day2 運營的挑戰 馴服運營 複雜性 可觀測性 實踐與思維 可觀測性 關聯演示 Click to edit Master title style 4 Day2 Operation 定 義 與 說 明 4 Click to edit Master 有關 • 推動 Kubernetes 的動力通常是： • 提高開發人員的敏捷性 • 提高開發人員的開發速度 • 通過讓開發人員訪問自助服務配置 來消除開發過程中的摩擦 6 Click to edit Master title style 7 什麼是 Kubernetes Day 2 • 速度和敏捷性的顯著提高，從每月部 署轉變為每日部署。 • 但是應用程序的生命週期不會在部署

PolarDB-X 如 何 做 生 态兼 容 好的 MySQL 兼容性可以做到什么程度 胡中泉（舟济） 阿里云数据库解决方案架构师为什么要兼容 MySQL 01 The longer you look back, the farther you can look forward.也从阿里巴巴的“去IOE”运动说起 业务驱动下的分布式技术实践之路 5月17日，支付宝最后一台小型 机下线标志去IOE落下帷幕 MySQL Binlog 可行性 • 多节点产生多个增量事件队列 • 不同队列中事件之间的顺序 • 分布式事务完整性 • DDL 引起的多 Schema 版本问题 • 扩缩容引起的队列增减 ? Maxwell Debezium A: PolarDB-X 全局 Binlog：完全兼容 • 与 MySQL Binlog 体验完全一致 • 保障分布式事务完整性 • 透明：下游系统或工具改造成本为零 Binlog 完全一致体验 • 文件格式兼容：Binlog v4 row-based • SQL 指令兼容：show binary logs… • MySQL DUMP 协议 • 保证分布式事务完整性与顺序 • 同一连接串 已验证工具或系统 • MySQL Slave（change master） • DTS • Canal/CloudCanal • Maxwell • Debezium

Conf 2021 – 2022, Online, China 姜剑峰 Rust API可靠性分析与验证 Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China 主题内容 • Rust第三方库API可靠性现状 • 现用方法的局限性 • 基于程序合成+模糊测试的可靠性分析方法 Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China 数组越界 • 整数溢出 • Unicode字符边界 Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China Rust API 可靠性 现有的机制是否足够呢？ • unsafe代码没有破坏内存安全性 • no memory leakage • panic free 在任何合法使用API的情况下 • 所有静态检查提供的保证都应该被满足（不应该被unsafe所破坏） 破坏） • 所有动态检查都不应该被违背（可以被安全的移除），除非panic是一种 允许的行为 Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China 现有的可靠性分析方法及其局限性 模糊测试(afl.rs, libfuzzer)：分支覆盖率；用例程序的构造 符号执行(klee, angr)：路径爆炸；求解困难 静态分析(MirChecker, Rudra