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鐵人賽 DevOps DAY 27

應該是 Profilling 吧？系列第 27 篇

技術 D27 將四種遙測訊號編織在一起

昨日補充昨天我們將 Tracing 與 Profiling 整合起來了。而 Grafana Blog 有篇文章在講這樣做能帶來的商業價值。讓我們用 GPT 快...

雷N ‧ 2024-09-27

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鐵人賽 DevOps DAY 26

應該是 Profilling 吧？系列第 26 篇

技術 D26 關聯 Profile 與 Trace

Grafana 與 Pyrscope 的合作 Pyrscope 以前是一個開源的持續 Profiling 專案，直到 2023 年被 Grafana 收購，就成...

雷N ‧ 2024-09-26

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鐵人賽 DevOps DAY 22

應該是 Profilling 吧？系列第 22 篇

技術 D22 看見 GC

繼昨天淺談 Go 的垃圾回收機制之後，今天我們將透過實際的範例來深入探討如何使用 Profiler 來觀察並分析 Go 程式在執行期間的垃圾回收行為。這將幫助我...

雷N ‧ 2024-09-22

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鐵人賽 DevOps DAY 5

後 Grafana 時代的自我修養系列第 5 篇

技術後 Grafana 時代的第五天 - 探討 Grafana 大規模中心化架構的演變

前言在我的職業生涯中，我有幸參與並見證了多個團隊架構的發展與演變，從最初的小型單一叢集到規模龐大的分散式系統，再到最終達成高度統一的集中化平台。這些寶貴的經...

mikehsu0618 ‧ 2024-09-19 ‧團隊Grafana 科研遠征小隊

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鐵人賽 DevOps DAY 4

後 Grafana 時代的自我修養系列第 4 篇

技術後 Grafana 時代的第四天 - 探討 Grafana 所實踐的可觀測性策略

前言在本章節中，我們將會探討各種可觀測策略，並且透過對其的理解，來學習 Grafana Cloud 的 Application Observability...

mikehsu0618 ‧ 2024-09-18 ‧團隊Grafana 科研遠征小隊

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鐵人賽 DevOps DAY 23

應該是 Profilling 吧？系列第 23 篇

技術 D23 整合 OpenTelemetry Metrics

今天將介绍如何使用 OpenTelemetry 整合Go 應用程式以及產生指標，並透過 Prometheus 和 Grafana 来可視化分析應用服務的性能。我...

雷N ‧ 2024-09-23

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鐵人賽 DevOps DAY 29

應該是 Profilling 吧？系列第 29 篇

技術 D29 閒聊可觀測性"驅動"開發

今天來閒聊一下可觀測性驅動開發（ODD，Observability-Driven-Developemt）。這術語中最容易引起誤解的肯定是驅動。驅動在軟體開發...

雷N ‧ 2024-09-29

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鐵人賽 DevOps DAY 25

應該是 Profilling 吧？系列第 25 篇

技術 D25 Pyroscope 與 Profiling

終於來到系列主題的 Profiling 了。Profiling作為一種強大的工具，能夠幫助開發者和運維人員深入了解程式在執行過程中的行為，找出資源的主要消耗點，...

雷N ‧ 2024-09-25

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鐵人賽 DevOps DAY 21

應該是 Profilling 吧？系列第 21 篇

技術 D21 淺談 Go GC 機制

GC 機制幾乎常見的語言都有的機制，只有鮮少的程式語言需自己的規範來撰寫程式碼搭配立刻回收(例如 Rust)。因為 OpenTelemetry Collecto...

雷N ‧ 2024-09-21

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鐵人賽 DevOps DAY 20

應該是 Profilling 吧？系列第 20 篇

技術 D20 淺談回饋導向優化 PGO

在現代軟體開發的過程中，性能優化往往不僅僅是減少程式的執行時間。更關鍵的是，如何最大限度地提高系統資源的利用效率，從而能夠在同一時間處理更多的工作負載，或是服務...

雷N ‧ 2024-09-20

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鐵人賽 DevOps DAY 19

應該是 Profilling 吧？系列第 19 篇

技術 D19 讓系統數據看得見（可觀測性驅動開發 ODD）

在現今的軟體開發中，性能優化不再僅僅依賴開發者的直覺或經驗，而是通過數據的收集和分析來指導優化方向。在昨天的文章中，我們探討了如何通過 Go Trace 工具來...

雷N ‧ 2024-09-19

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鐵人賽 DevOps DAY 30

應該是 Profilling 吧？系列第 30 篇

技術 D30 結尾，推薦讀物

最後一天來整理一下這一系列的內容。 D1 探討遙測信號與系統可觀測性之間的關聯。我們得知道各類型遙測信號負責的守備範圍，才好在設計階段，就把這些與系統結合，以...

雷N ‧ 2024-09-30

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鐵人賽 DevOps DAY 3

後 Grafana 時代的自我修養系列第 3 篇

技術後 Grafana 時代的第三天 - 探討 Grafana 大規模團隊治理與挑戰

前言在維護一個大規模且多團隊的監控系統時，作為工程師的我們將面臨諸多挑戰與痛點。本章節將帶領各位深入探討常見的場景和多維度的考量，並通過反思問題的核心，尋找...

mikehsu0618 ‧ 2024-09-17 ‧團隊Grafana 科研遠征小隊

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鐵人賽 DevOps DAY 18

應該是 Profilling 吧？系列第 18 篇

技術 D18 Go Tool Trace - 4 從分析到實戰：最佳化 Goroutine 數量

在昨天的文章中，我們深入探討了如何利用 Go Tool Trace 來分析程式的性能瓶頸，特別是 Goroutine 的調度與資源競爭問題。我們發現過多的 Go...

雷N ‧ 2024-09-18

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鐵人賽 DevOps DAY 17

應該是 Profilling 吧？系列第 17 篇

技術 D17 淺談 Go Tool Trace - 3 實際分析 Goroutine Analysis

昨天我們簡單理解了有關 runtime/trace 的 User-defined tasks 和 User-defined regions。今天，我們將進一步...

雷N ‧ 2024-09-17

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鐵人賽 DevOps DAY 2

後 Grafana 時代的自我修養系列第 2 篇

技術後 Grafana 時代的第二天 - Grafana 入門介紹

概述如果講到 Grafana 這家以開源為精神指標的公司，我想很多人第一個反應都跟我一樣，就是那個「可以把資料變成好看圖表的 Dashboard 工具」吧。...

mikehsu0618 ‧ 2024-09-16 ‧團隊Grafana 科研遠征小隊

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鐵人賽 DevOps DAY 16

應該是 Profilling 吧？系列第 16 篇

技術 D16 淺談 Go Tool Trace - 2 Go Trace 與使用者自訂追蹤分析

在昨天的文章中，我們深入探討了 I/O 密集型任務如何影響 CPU 的上下文切換，並運用 vmstat 和 pidstat 等觀測工具分析了高併發情境下的資源使...

雷N ‧ 2024-09-16

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鐵人賽 DevOps DAY 15

應該是 Profilling 吧？系列第 15 篇

技術 D15 淺談 Go Tool Trace - 1

在昨天的文章中，我們探討了 I/O 密集型任務與 CPU 上下文切換的關係，並利用觀測工具 vmstat 和 pidstat 分析了系統在高併發情況下的資源使用...

雷N ‧ 2024-09-15

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鐵人賽 DevOps DAY 14

應該是 Profilling 吧？系列第 14 篇

技術 D14 CPU 觀測工具 vmstat 與 pidstat

昨天我們在D13 閒聊I/O密集型任務與 Context Switch ，我們探討了 I/O 密集型任務與 CPU 上下文切換之間的關係，並以範例程式展示了如何...

雷N ‧ 2024-09-14

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鐵人賽 DevOps DAY 13

應該是 Profilling 吧？系列第 13 篇

技術 D13 閒聊I/O密集型任務與 Context Switch

突然今天想寫這篇是因為 Line 社群有網友問到 I/O密集型任務如果開大量 Thread 或是將這個任務以容器啟動了數十個容器在消費從 Message Qu...

雷N ‧ 2024-09-13

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鐵人賽 DevOps DAY 12

應該是 Profilling 吧？系列第 12 篇

技術 D12 閒聊如何量測系統的容量與 Baseline？

在公司已經有在營運且有穩定收入時，對於新系統規劃上，我們能加入對系統容量的估算與驗證。當然新創還沒賺錢的，不用想這件事情，這就是過早優化，重心應該放在開源賺錢...

雷N ‧ 2024-09-12

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鐵人賽 DevOps DAY 11

應該是 Profilling 吧？系列第 11 篇

技術 D11 高併發系統設計中的實踐與挑戰

在高併發系統設計中，RPS、QPS 和 TPS 這三個指標與系統的整體性能、資源利用率和架構設計有著直接關聯。我們需要確保系統能夠在不同的負載下，高效處理大量的...

雷N ‧ 2024-09-11

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鐵人賽 DevOps DAY 10

應該是 Profilling 吧？系列第 10 篇

技術 D10 深入探討 RPS、QPS 和 TPS 的概念與應用

在上一篇文章中，我們深入探討了性能分析中的4個外部指標：Service Latency、Throughput 和 Resource Utilization、Er...

雷N ‧ 2024-09-10

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鐵人賽生成式 AI DAY 18

2024 年用 LangGraph 從零開始實現 Agentic AI System 系列第 18 篇

技術【Day 18】- LangGraph 與 LangFuse：打造 Agent 觀測系統全方位指南

摘要這篇文章探討了如何使用 LangGraph 與 LangFuse 打造全方位的 Agent 觀測系統。LangGraph 是一個用於構建複雜 AI 代理應...

hengshiousheu ‧ 2024-09-16

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鐵人賽 DevOps DAY 9

應該是 Profilling 吧？系列第 9 篇

技術 D9 性能的外部指標

當我們回顧前幾天討論的性能工程基本定律時，80/20 法則（Pareto Principle）強調了集中資源於能產生最大影響的關鍵部分，而 Amdahl's L...

雷N ‧ 2024-09-09

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鐵人賽 DevOps DAY 8

應該是 Profilling 吧？系列第 8 篇

技術 D8 性能工程基本定律 - 排隊理論

在前兩天的討論中，我們探討了 Pareto Principle 和 Amdahl's Law，前者強調了在性能優化中聚焦於少數能帶來最大影響的因素，而後者讓我們...

雷N ‧ 2024-09-08

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鐵人賽 DevOps DAY 7

應該是 Profilling 吧？系列第 7 篇

技術 D7 性能工程基本定律 - Amdahl's Law

昨天我們討論了 Pareto Principle，強調在各種服務類型中的關鍵性能指標如何遵循 80/20 法則，並指導我們聚焦在少數會產生最多影響的問題上。...

雷N ‧ 2024-09-07

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鐵人賽 DevOps DAY 6

應該是 Profilling 吧？系列第 6 篇

技術 D6 性能工程基本定律 - 80/20 法則

今天來介紹性能工程在進行時，可以遵守這幾天介紹的基本法則，來決定團隊優先進行什麼測試或改善。今天先介紹 80/20 法則。 Pareto Principle 又...

雷N ‧ 2024-09-06

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鐵人賽 DevOps DAY 5

應該是 Profilling 吧？系列第 5 篇

技術 D5 全面掌握系統性能：工具選擇、最佳實踐與常見錯誤

工欲善其事，必先利其器！但決定用什麼工具，用工具做什麼事情來解決什麼問題之前看見全貌，理解流程與依賴關係，是最為重要的。別盲目於很潮的新工具上，那只會留下債...

雷N ‧ 2024-09-05

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