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共有 194 則文章
鐵人賽 DevOps DAY 3

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...

鐵人賽 DevOps DAY 18
應該是 Profilling 吧? 系列 第 18

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...

鐵人賽 DevOps DAY 17
應該是 Profilling 吧? 系列 第 17

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...

鐵人賽 DevOps DAY 2

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。...

鐵人賽 DevOps DAY 16
應該是 Profilling 吧? 系列 第 16

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...

鐵人賽 DevOps DAY 15
應該是 Profilling 吧? 系列 第 15

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...

鐵人賽 DevOps DAY 14
應該是 Profilling 吧? 系列 第 14

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...

鐵人賽 DevOps DAY 13
應該是 Profilling 吧? 系列 第 13

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...

鐵人賽 DevOps DAY 12
應該是 Profilling 吧? 系列 第 12

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...

鐵人賽 DevOps DAY 11
應該是 Profilling 吧? 系列 第 11

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...

鐵人賽 DevOps DAY 10
應該是 Profilling 吧? 系列 第 10

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...

鐵人賽 生成式 AI DAY 18

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...

鐵人賽 DevOps DAY 9
應該是 Profilling 吧? 系列 第 9

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...

鐵人賽 DevOps DAY 8
應該是 Profilling 吧? 系列 第 8

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...

鐵人賽 DevOps DAY 7
應該是 Profilling 吧? 系列 第 7

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。...

鐵人賽 DevOps DAY 6
應該是 Profilling 吧? 系列 第 6

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...

鐵人賽 DevOps DAY 5
應該是 Profilling 吧? 系列 第 5

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...

鐵人賽 DevOps DAY 4
應該是 Profilling 吧? 系列 第 4

技術 D4 系統性能工程充滿著挑戰

繼前兩天都在提到系統性能工程,今天來多聊一點該領域的東西。D2 簡介系統性能工程D3 性能測試成熟度模型與實踐指南 系統性能指的是對個服務的性能的研究,包括主要...

鐵人賽 DevOps DAY 3
應該是 Profilling 吧? 系列 第 3

技術 D3 性能測試成熟度模型與實踐指南

昨天簡短的介紹了什麼是系統性能工程,今天接著分享該工程領域中也有類似於可觀測性工程的可觀測性成熟度模型(ODD)的部份。 系統性能工程的定義 昨天好像沒怎提到...

鐵人賽 DevOps DAY 2
應該是 Profilling 吧? 系列 第 2

技術 D2 簡介系統性能工程

站在未來,規劃現在 就是可觀測性工程與系統性能工程的核心精神只有知道系統能有多少容量應付未來的流量,以及知道系統發生哪些事情我們能提早準備才有可能把 Risk...

鐵人賽 DevOps DAY 1
應該是 Profilling 吧? 系列 第 1

技術 D1 遙測信號在軟體系統中的協同應用

TL;DR:這系列都不會直接介紹什麼工具,反而比較多在討論怎假設、驗證、測試,也就是文戲會比較多點 :)要是期待看完這系列會成為 DevOps 現成的專家的話...

技術 Grafana Loki Ruler

原文來自OpenTelemetry 入門指南︰建立全面可觀測性架構 幹話王網誌版本 Loki Ruler 書本中 Ch10 圖10-3 提供了 Loki 每個組...

鐵人賽 Cloud Native

技術 可觀測性宇宙的第三十四天 - Grafana Faro 實戰 - 前端可觀測性的一盤棋

前言 如同我們先前提到的,市面上存在諸如 Datadog、Sentry、Elastic 等老牌監控 SaaS 服務廠商,他們在前端領域已耕耘許久。然而,現有的...

鐵人賽 Cloud Native

技術 可觀測性宇宙的第三十三天 - Grafana Faro 介紹 - 前端也值得可觀測性

前言 如果說 2023 是可觀測性社群大放異彩的一年,那在紐約舉辦的 ObservabilityCON 2022 年度盛會,可以說是 Grafana 團隊展現...

鐵人賽 Cloud Native

技術 可觀測性宇宙的第三十二天 - Grafana Beyla - 利用 eBPF 無痛捕捉 RED 指標

概述 在今天早些時候的九月,Grafana 團隊公開預覽了他們全新的開源可觀測性工具專案「Grafana Beyla」。這是一款使用 eBPF 技術,捕捉服務...

鐵人賽 Cloud Native DAY 30

技術 可觀測性宇宙的第三十天 - Grafana 全家桶最終章,接下來呢

前言 不敢相信自己就這樣從幾個月前開始準備的鐵人賽,到近兩個月來的水深火熱,一轉眼就到了最後一天。早在今年初,轉換了新環境,脫離世界奇景般的機車瀑布台北橋,踏...

鐵人賽 Cloud Native DAY 30

技術 總結篇 - Observability 的未來

終於進入總結篇,首先回顧過去一個月所涵蓋的主題: Observability 初探:透過整合更多 Observability Signals 以及打破 Dat...

鐵人賽 Cloud Native DAY 29

技術 可觀測性宇宙的第二十九天 - Grafana Mimir 實戰

概述 終於我們歷經千辛萬苦的了解了 Grafana LGTM 全家桶的大部分的核心成員,從 Loki、Grafana 到 Tempo 現在我們終於要進入可以說是...

鐵人賽 Cloud Native DAY 29

技術 In Production - 如果資料要加上一個期限,我希望是一萬年

圖片來源:iTHome 在開始前,先來看看這篇新聞「伺服器磁碟用罄,豐田被迫暫停所有汽車產線」,因為磁碟空間不足導致嚴重的停機事故,對於維運人員說猶如小當家中印...

鐵人賽 SideProject30 DAY 28

技術 #27 讓你像福爾摩斯般替系統把脈:GCP trace 與 opentelemetry 整合 (2/2)

在前一篇的介紹中,我們已經可以把 Trace 紀錄下來並且傳送至 zipkin ,實際上後面的工具使用,建議還是使用目前已經一統可觀測宇宙的公開標準 Open...