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基于AutoTagging技术实践 构建统一的可观测性数据平台

混合云以及容器逐渐成为承载微服务应用的主要基础设施,对于云原生应用的监控保障,也面临诊断难、规模广、弹性大、波动性强等挑战,这些挑战同时也使得云原生应用可观测性成为了运维开发关注的焦点。基于云杉网络在混合云网络场景下的多年实践,给大家分享在构建统一的云原生应用可观测性数据平台中的一些思考和经验。 一. 可观测性数据平台的挑战 如何理解可观测性数据平台的要素。Peter Bourgon有个很好的总结,从数据类型的角度分为Metrics、Tracing、Logging,这个总结在业内家喻户晓,其实这三个类型的数据也将江湖上的方案划分为了三个派别:指标优先、追踪优先、日志优先。这使得每个开源组件能在自己擅长的领域内做到最好,但也导致了三类数据之间沟壑明显,无法关联。引出了三个关键性问题:数据粒度粗,数据无法关联、资源开销大。三类数据无法关联、无法流通,使用困难。追踪和日志数据体量很大,资源开销难以承受,经常需要削足适履,做采样抹掉高基数字段等。 二. 常见的6种数据孤岛场景 正如文章开头所说,其实可观测性方案是分门派、分信仰的。例如SkyWalking、OpenTelemetry大侠就都来自...

Sqlbean 安卓版 1.1.1 发布,Sqlite 自动生成 Sql 语句工具

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