[编者按]这是在 OpenTracing 和分布式追踪领域内广受欢迎的一片博客文章.在构建监控系统时,大家往往在这几个名词和方式之间纠结. 通过这篇文章,作者很好的阐述了分布式追踪.统计指标与日志之间的区别和关系. Peter Bourgon 原作: Metrics, tracing, and logging 译者:吴晟 正文 今天,我很荣幸的参加了 2017 分布式追踪峰会(2017 Distributed Tracing Summit), 并和来自 AWS/X-Ray, OpenZipkin

Logging,Metrics 和 Tracing   最近在看Gophercon大会PPT的时候无意中看到了关于Metrics,Tracing和Logging相关的一篇文章,凑巧这些我基本都接触过,也是去年后半年到现在一直在做和研究的东西.从去年的关于Metrics的goappmonitor,到今年在排查问题时脑洞的基于log全链路(Tracing)追踪系统的设计,正好是对这三个话题的实践.这不禁让我对它们的关系进行思考:Metrics和Looging的区别是什么?Tracing还需要Logg

本文首发于 Erda 技术团队知乎账号,更多技术文章可点击 Erda 技术团队 作者:刘浩杨,端点科技 PaaS 技术专家,微服务治理和监控平台负责人,Apache SkyWalking PMC成员 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/367779900 前言 Erda Cloud 是我们即将发布的一站式开发者云平台,为企业开发团队提供 DevOps (DevOps Platform, DOP ).微服务治理 (MicroService Platform,MSP

终极目标 OpenTelemetry的终态就是实现Metrics.Tracing.Logging的融合,作为CNCF可观察性的终极解决方案. Tracing:提供了一个请求从接收到处理完毕整个生命周期的跟踪路径,通常请求都是在分布式的系统中处理,所以也叫做分布式链路追踪.Metrics:提供量化的系统内/外部各个维度的指标,一般包括Counter.Gauge.Histogram等.Logging:提供系统/进程最精细化的信息,例如某个关键变量.事件.访问记录等. 这三者在可观察性上缺一不可:基于

在软件工程中,Tracing指使用特定的日志记录程序的执行信息,与之相近的还有两个概念,它们分别是Logging和Metrics. Logging:用于记录离散的事件,包含程序执行到某一点或某一阶段的详细信息,比如,应用程序的调试(debug)信息或错误(error)信息.它是我们诊断问题的依据. Metrics:用于记录可聚合的数据,且通常是固定类型的时序数据,每个都是一个逻辑计量单元,或者一个时间段内的柱状图,比如,队列的当前深度可以被定义为一个计量单元,在写入或读取时被更新统计:输入HTT

啄木鸟社区里的Pythonic八荣八耻有一条: 以打印日志为荣 , 以单步跟踪为耻; 很多程序都有记录日志的需求,并且日志中包含的信息既有正常的程序访问日志,还可能有错误.警告等信息输出,python的logging模块提供了标准的日志接口,你可以通过它存储各种格式的日志,主要用于输出运行日志,可以设置输出日志的等级.日志保存路径.日志文件回滚等: 为什么不用print打印输出? 这种方式对于简单脚本型程序有用,但是如果是复杂的系统,最好不要用.首先,这些print是没用的输出,大量使用很有可能

Python获得百度统计API的数据并发送邮件 小工具  本来这么晚是不准备写博客的,当是想到了那个狗子绝对会在开学的时候跟我逼逼这个事情,所以,还是老老实实地写一下吧.   Baidu统计API的使用 系统环境: Python2 requests库:发出请求 json库:json处理 getSiteList的使用 官方文档在此,说实话,这是我使用百BaiduAPI最坑的一次,在这个官方文档的getSiteList中,完全不告诉你请求参数是什么. 首先,需要获得百度统计API的token,在这里

1.shelve模块 用于序列化的模块,shelve模块比pickle模块简单,只有open函数,返回类似字典的对象,可读可写;key必须为字符串,而值可以是python所支持的数据类型. import shelve s=shelve.open('a.txt') s['name']='henry' s['dic']={'age':18} print(s['dic']) shelve模块只有一个函数,就是open用于打开一个文件. 打开以后,操作方法与字典完全一致,你可以把他当成字典,而且自带bu

昨日回顾 re 正则表达式 匹配字符串 场景 例如:爬虫,密码规则验证,邮箱地址验证,手机号码 学习re主要学习的就是 那一堆特殊符号 hashlib hash是一种算法 lib表示库 该模块包含了一堆的hash算法 hash接受任意长度的输入,计算后,输出一段固定长度的字符串 根据算法的不同结果的长度也不同 在算法固定的情况下,输入的数据相同,输出的结果也必然相同 hash的两个作用: 1.加密 无法被反解 2.文件校验 比对两个文件是否完全相同 常用模块 1.logging ***** 翻译

Metrics+ElasticSearch+grafana--性能监控解决方案 https://blog.csdn.net/Shiyaru1314/article/details/76906461 利用Metrics+ElasticSearch+grafana来构建监控平台 Metrics 采集数据 ElasticSearch 存储数据 Grafana 显示数据 Metrics Metrics.NET是一个给CLR提供度量工具的包,在c#中嵌入metrics代码,可以方便对业务代码的各个指标进行

https://docs.microsoft.com/en-us/iis/troubleshoot/using-failed-request-tracing/troubleshooting-failed-requests-using-tracing-in-iis https://docs.microsoft.com/en-us/iis/troubleshoot/using-failed-request-tracing/troubleshooting-failed-requests-using-t

--create the tablespace CREATE SMALLFILE TABLESPACE "TABLE_CONTAINER" --创建表空间 DATAFILE 'E:\ORACLE\ORADATA\ORCL\table_01.DBF' --建立数据文件,数据文件的文件位置 SIZE 100M --数据文件的初始大小 AUTOEXTEND ON NEXT 100M --数据文件增量大小 MAXSIZE UNLIMITED --数据文件大小无限制 LOGGING EXTENT

本文篇幅较长,分为上,中,下,三个部分进行连载.内容分别为:AIOps 背景/所应具备技术能力分析(上),AIOps 常见的误解(中),挑战及建议(下). 前言 我大概是 5,6 年前开始接触 ITOA 这个领域的,首次接触后,发现领域有着巨大的潜力,一直寻找在这个领域做点事情的机会.大约三年前在这个领域创业,积极寻求 Product Market Fit.这几年下来,经过与行业内的专家交流,研读报告,阅读论文,客户访谈,亲自动手对相应的运维场景解析,行业产品的试用调研,以及结合着中国运维市场现

本文篇幅较长,分为上,中,下,三个部分进行连载.内容分别为:AIOps 背景/所应具备技术能力分析(上),AIOps 常见的误解(中),挑战及建议(下). 前言 我大概是 5,6 年前开始接触 ITOA 这个领域的,首次接触后,发现领域有着巨大的潜力,一直寻找在这个领域做点事情的机会.大约三年前在这个领域创业,积极寻求 Product Market Fit.这几年下来,经过与行业内的专家交流,研读报告,阅读论文,客户访谈,亲自动手对相应的运维场景解析,行业产品的试用调研,以及结合着中国运维市场现

十几年前就有一些公司开始践行服务拆分以及SOA,六年前有了微服务的概念,于是大家开始思考SOA和微服务的关系和区别.最近三年Spring Cloud的大火把微服务的实践推到了高潮,而近两年K8S在容器编排的地位确定之后大家又开始实践起以K8S为核心的云原生思想和微服务的结合如何去落地,2018年又多出一个ServiceMesh服务网格的概念,大家又在思考如何引入落地ServiceMesh,ServiceMesh和K8S以及Spring Cloud的关系如何等等. 确实有点乱了,这一波又一波的热潮

古典.SOA.传统.K8S.ServiceMesh 十几年前就有一些公司开始践行服务拆分以及SOA,六年前有了微服务的概念,于是大家开始思考SOA和微服务的关系和区别.最近三年Spring Cloud的大火把微服务的实践推到了高潮,而近两年K8S在容器编排的地位确定之后大家又开始实践起以K8S为核心的云原生思想和微服务的结合如何去落地,2018年又多出一个ServiceMesh服务网格的概念,大家又在思考如何引入落地ServiceMesh,ServiceMesh和K8S以及Spring Clou

相关概念 微服务中的监控分根据作用领域分为三大类,Logging,Tracing,Metrics. Logging - 用于记录离散的事件.例如,应用程序的调试信息或错误信息.它是我们诊断问题的依据.比如我们说的ELK就是基于Logging. Metrics - 用于记录可聚合的数据.例如,队列的当前深度可被定义为一个度量值,在元素入队或出队时被更新:HTTP 请求个数可被定义为一个计数器,新请求到来时进行累.prometheus专注于Metrics领域. Tracing - 用于记录请求范围内

对于DevOps的理解大家众说纷纭,就连维基百科(Wikipedia)都没有给出一个统一的定义.一般的解释都是从字面上来理解,就是把开发(Development)和运维(Operations)整合到一起,来加速产品从启动到上线的过程,并使之自动化.这个是对DevOps的广义解释,而且大多数人都是认可的.但这个解释太宽泛了,几乎包括了IT的所有内容,使之没有太大意义. 而DevOps是近几年才兴起的(2014年才开始流行),它是对某种项目模式的描述,是有着其特定内涵的.任何项目都可以分成开发和运维

有幸在2019KubeCon上海站听到Steve Flanders关于OpenTelemetry的演讲,之前Ops领域两个网红项目OpenTracing和OpenCensus终于走到了一起,可观察性统一的标准化已经扬帆起航.这篇文章旨在抛砖引玉,希望能够和更多的同学一起交流可观察性相关的内容. 前世 OpenTracing OpenTracing制定了一套平台无关.厂商无关的Trace协议,使得开发人员能够方便的添加或更换分布式追踪系统的实现.在2016年11月的时候CNCF技术委员会投票接受O

目录 前言 开发环境 源码地址 创建工程 服务注册中心(Eureka) Eureka Server Eureka Client 注册中心高可用 小结 负载均衡(Ribbon) RestTemplate调用 负载均衡调用 应用名称调用 小结 声明式服务调用(Feign) 服务端实现 客户端实现 小结 统一配置中心(Config) Config Server 向服务中心注册 服务提供端改造 配置动态刷新 配置 Webhook 小结 异步消息(Stream) 应用场景 当前项目场景 stream-ra