奇迹小说
云原生时代的可观测系统最佳实战

云原生时代的可观测系统最佳实战

作者: 罗梦婷,蒲实 著

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已完结现代当代当代文学
作品简介

在云原生时代,可观测性覆盖了应用的全生命周期,是云原生应用必备的工具之一。 《云原生时代的可观测系统最佳实战》基于笔者多年的云原生可观测性实践经验,从可观测系统的演进和基础理论开始介绍,结合案例对可观测系统的开源架构、日志、链路、监控、事件和诊断等关键要素的系统设计方案及问题解决思路进行阐述,帮助读者了解在业务实践中可观测性对云原生应用有哪些巨大助力。 《云原生时代的可观测系统最佳实战》适合云原生应用开发人员、架构师、运维人员、测试人员,以及云计算相关从业人员阅读。

目录 (96章)
倒序
正文
第1章可观测性概述1.1可观测系统的演进1.1.1系统架构的演进1.1.2可观测性和监控的关系1.1.3可观测性技术的现状1.2可观测性数据1.2.1可观测性数据的类型1.2.2实战场景下运维人员观测的数据1.2.3实战场景下研发人员观测的数据1.3可观测性技术的价值1.3.1发现系统故障1.3.2预测系统故障和容量1.3.3提供事故分析报告1.3.4预测变更的影响第2章系统架构2.1架构设计的基本原则2.1.1统一的数据语义2.1.2统一的数据处理平台2.1.3统一的可视化系统2.2平台基础架构设计实战2.2.1实战一:基于开源Grafana+Prometheus+Tempo+Loki的解决方案(1)2.2.1实战一:基于开源Grafana+Prometheus+Tempo+Loki的解决方案(2)2.2.1实战一:基于开源Grafana+Prometheus+Tempo+Loki的解决方案(3)2.2.2实战二:基于开源ElasticStack的解决方案(1)2.2.2实战二:基于开源ElasticStack的解决方案(2)2.2.3实战三:开源架构优化之解决大规模数据计算问题第3章日志系统实战3.1日志模型的设计3.2日志系统的选型实战3.2.1全文检索的首选:Elasticsearch实战3.2.2新生代列式存储:ClickHouse实战3.3Elasticsearch调优实战指南3.3.1实战一:Elasticsearch索引模块及配置Index、Shard、Segment(1)3.3.1实战一:Elasticsearch索引模块及配置Index、Shard、Segment(2)3.3.1实战一:Elasticsearch索引模块及配置Index、Shard、Segment(3)3.3.2实战二:合理使用Elasticsearch数据字段,配置pipeline和mapping(1)3.3.2实战二:合理使用Elasticsearch数据字段,配置pipeline和mapping(2)3.3.2实战二:合理使用Elasticsearch数据字段,配置pipeline和mapping(3)3.3.3实战三:在大规模系统中选择字段存储方式3.3.4实战四:PB级别数据量场景下的Elasticsearch调优3.3.5实战五:降本增效,预测Elasticsearch集群的规模并控制成本第4章链路追踪系统实战4.1设计链路追踪模型4.1.1链路追踪的发展历程4.1.2Span语义规范4.2系统选型实战4.2.1OpenTelemetry调用链实战(1)4.2.1OpenTelemetry调用链实战(2)4.2.2SpringCloudSleuth实战(1)4.2.2SpringCloudSleuth实战(2)4.2.3Istio实战4.2.4Filebeat采集方案实战4.2.5Elasticsearch存储实战4.3链路追踪系统实战场景4.3.1实战一:头采、尾采、单元采样的区别与技术难点4.3.2实战二:在万亿级调用量下应如何自适应采样4.3.3实战三:陈旧系统如何接入全链路追踪系统第5章指标系统实战5.1指标采集模型的设计5.1.1指标数据的分类5.1.2指标数据的语义规范5.2系统选型实战5.2.1OpenTelemetry指标监控实战5.2.2SpringBootActuator监控实战5.2.3自研指标监控实战5.2.4内核监控之eBPF实战5.3指标系统实战场景5.3.1实战一:如何保证海量数据上报的实时性和完整性5.3.2实战二:当陷入告警风暴时应该如何实现告警降噪5.3.3实战三:使用Filebeat采集指标数据,如何在服务端去重第6章事件中心实战6.1事件中心的设计6.1.1事件驱动架构概述6.1.2事件模型的设计6.1.3事件中心的设计及实战6.2高可用事件中心实战第7章Profile诊断实战7.1线上分析工具7.1.1JDK原生工具7.1.2Java线上诊断工具7.1.3网络请求分析工具Wireshark7.2线上问题实时分析实战7.2.1实战一:当线上业务内存溢出时如何定位7.2.2实战二:当线上业务CPU的使用率较高时如何定位7.2.3实战三:当线上业务I/O异常时如何定位7.2.4实战四:当接口请求响应变慢时应如何定位7.3线上问题处理流程实战第8章可观测性的探索8.1DevOps与可观测性8.1.1服务依赖关系8.1.2了解新版本的变化8.1.3全链路压力测试不可或缺的可观测性8.1.4利用混沌工程及时发现问题8.2AIOps与可观测性8.2.1如何选择合适的数据和算法8.2.2企业级场景下AIOps落地的难点与经验
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