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构建适合组织的云原生可观测性能力

CNCF在云原生的定义[1]中,将可观测性(Observability)明确为一项必备要素。因此,使用云原生应用架构,享受其带来的效率提升时,不得不面对的是如何构建匹配的可观测性能力。发展到今日,可观测性在开源和商业上已经有了大量的解决方案拼图,CNCF Cloud Native Landscape[2]中相关内容更是多达上百个。本文总结了可观测性能力的成熟度模型,希望能为组织选择适合自身的可观测性方案提供指导。 1.0| 支柱:基础的可观测性 时间回到2017年,Peter Bourgon一篇博文总结了可观测性的三大支柱:指标(Metrics)、追踪(Tracing)、日志(Logging)[3]。此后几年间这个观点受到了业内的广泛认可,发展为对可观测性能力的基本要求,并且每一个方面都有了众多成熟的解决方案。例如,开源组件中就有聚焦于Metrics的Prometheus、Telegraf、InfluxDB、Grafana等,聚焦于Tracing的Skywalking、Jaeger、OpenTracing等,聚焦于Logging的Logstash、Elasticsearch、Loki等...

无代码/低代码 平台 NocoBase 发布 V0.7.1,增强数据表关系的建立

NocoBase 是一个极易扩展的开源无代码开发平台。 无需编程,使用 NocoBase 搭建自己的协作平台、管理系统,只需要几分钟时间。 本周我们发布了 V0.7.1,带来以下新功能: 新的字段: 公式 表关系(o2o, o2m, m2o, m2m) 新的区块类型: 图表(g2plot) 新的插件: 操作记录 导出 工作流(定时任务) 中文官网: https://cn.nocobase.com/ 在线体验: https://demo-cn.nocobase.com/new 文档: https://docs-cn.nocobase.com/

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