Apache SkyWalking 在 Service Mesh 中的可观察性应用 高洪涛 Tetrate 创始工程师Who 高洪涛 美国S ervice Mesh 服务商 Tetrate 创始工程师。原华为软件开发云技术专家，对云原 生产品有丰富的设计，研发与实施经验。对分布式数据库，容器调度，微服务， ServicMesh 等技术有深入的了解。 目前为 Apache ShardingSphere 抽象概念，用于汇集指标 Service 实例 进程，容器，Pod Instance 端点 URL，RPC，函数 Endpoint 观察维度 9/28遇到的挑战 /02 Service Mesh 场景下 SkyWalking 面临的挑战 ( Istio ) 10/28可观测性 11/28Istio 1.5 架构图 12/28挑战1：技术路线多变 基于 Log 成熟、但性能低 Mixer 基于

或者实施与自己 APP的集成。 • API作为产品，可 以给订阅、可以 被交易。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-1 知道 知道的 不知道 不知道的 主动性 被动性 监控 可观察 健康检查 告警 指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 分析&追踪&排错&探索 • 从稳定性目标出发，首先需要有提示应用出问题的手段 • 当提示出现问题后，就需要有定位问题位置的手段，进 研发人员，并且提供日志、跟踪、问题根因分析 等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 题，这是这里在业务上的价值-稳定性赋能。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-2 可观察性是云原生特别关注的运维支撑能力，因为它的主动性，正符合云原生对碎片变化的稳定性保障的思想 数据的全面采集 数据的关联分析 统一监控视图与展现 Metric 是指在多个连 续的时间周期 内用于度量的 KPI数值 Tracing Tracing 通过TraceId来 标识记录并还 原发生一次分 布式调用的完 整过程和细节 Logging 通过日志记录 执行过程、代 码调试、错误 异常微观信息 数据之间存在很多关联，通过 关联性数据分析可获得故障的 快速界定与定位，辅助人的决 策就会更加精确 根据运维场景和关注点的不同，以不同图表或者曲 线图来表示整体分布式应用的各维度情况，使得开 发人员可以清晰的观测到整体分布式应用的详细运

rights reserved. 云原生应用可观测性实践 向阳 @ 云杉网络 2021-12-08 simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 可观测性 - What & Why 云原生社区可观察性SIG-定义 https://i.cloudnative to/observability/prologue/definition 阿里可观测性数据引擎的技术实践 https://mp.weixin.qq.com/s/0aVgtVCmBmtAgZE_oQkcPw © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 1. 可观测性的成熟度模型 2. 构建内生的可观测性能力 3. 在混合云、边缘云中的实战 Ltd. All rights reserved. 可观测性的成熟度模型 1.0 基础支柱 2.0 ? 3.0 ? simplify the growing complexity © 2021, YUNSHAN Networks Technology Co., Ltd. All rights reserved. 1.0 支柱：基础的可观测性要素 Metrics, tracing, and logging

OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 Last Updated: 2023-10-18 OpenShift Container Platform 4.10 可伸缩性和性能 扩展 OpenShift Container Platform 集群并调整产品环境的性能 CONTAINER PLATFORM 环境和配置 8.3. 如何根据经过测试的集群限制规划您的环境 8.4. 如何根据应用程序要求规划您的环境 第 第 9 章 章 优 优化存 化存储 储 9.1. 可用的持久性存储选项 9.2. 推荐的可配置存储技术 9.3. 数据存储管理 9.4. 为 MICROSOFT AZURE 优化存储性能 第 第 10 章 章 优 优化路由 化路由 10.1. INGRESS 134 136 139 139 139 139 141 153 154 154 155 157 OpenShift Container Platform 4.10 可伸 可伸缩 缩性和性能 性和性能 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

rights reserved. 构建统一的云原生应用 可观测性数据平台 DeepFlow在混合云中的实践总结 向阳@云杉网络 2022-04-09 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing 统一的可观测性数据平台 telegraf 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 挑战：数据孤岛、资源开销 数据 孤岛 资源消耗 telegraf 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 deployId Level ... 网络资源 VPC 子网 CIDR IP地址 NATGW ALB … 1. 可观测性数据平台的挑战 2. 解决数据孤岛：AutoTagging 3. 降低资源开销：MultistageCodec 4. 统一数据平台的落地思路及案例 构建统一的云原生应用可观测性数据平台 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. MultistageCodec：采集

云原生社区Meetup 第三期·杭州站 使用 Chaos Mesh 来保障云原生系统的健壮性 演讲人：周强 GitHub 地址：https://github.com/zhouqiang-cl PingCAP 工程效率负责人，ChaosMesh 负责人 云原生社区Meetup 第三期·杭州站 The incident in the production environment

Click to edit Master title style 1 可觀測性 (Observability) 在 Kubernetes Day2 Operation的考量與實踐 E . W. K u o @ i T h o m e K u b e r n e t e s S u m m i t 2 0 2 2 Click to edit Master title style complexity Observability Observability Demo 3 Day2 運營 定義與說明 Kubernetes Day2 運營的挑戰 馴服運營 複雜性 可觀測性 實踐與思維 可觀測性 關聯演示 Click to edit Master title style 4 Day2 Operation 定 義 與 說 明 4 Click to edit Master 有關 • 推動 Kubernetes 的動力通常是： • 提高開發人員的敏捷性 • 提高開發人員的開發速度 • 通過讓開發人員訪問自助服務配置 來消除開發過程中的摩擦 6 Click to edit Master title style 7 什麼是 Kubernetes Day 2 • 速度和敏捷性的顯著提高，從每月部 署轉變為每日部署。 • 但是應用程序的生命週期不會在部署

1 重新审视过拟合 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 4.6.2 扰动的稳健性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 4.6.3 实践中的暂退法 . . 掩蔽softmax操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 394 10.3.2 加性注意力 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 395 10.3.3 缩放点积注意力 428 11.1.2 深度学习中的优化挑战 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 429 11.2 凸性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 433

数学符号推导，其中涉及到少量的概率与统计、线性代数、微积分等数学知识，一般要求读 者对这些数学知识有初步印象或了解即可。比起理论基础，读者需要有少量的编程经验，特 别是 Python 语言编程经验，显得更加重要，因为本书更侧重于实用性，而不是堆砌公式。 总的来说，本书适合于大学三年级左右的理工科本科生和研究生，以及其他对人工智能算法 感兴趣的朋友。 本书共 15 章，大体上可分为 4 个部份：第 1~3 章为第 1 部分，主要介绍人工智能的初 概念以及它们之间的联 系与区别。 1.1.1 人工智能 人工智能是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术，这一概念最早出 现在 1956 年召开的达特茅斯会议上。这是一项极具挑战性的任务，人类目前尚无法对人脑 的工作机制有全面、科学的认知，希望能制造达到人脑水平的智能机器无疑是难于上青 天。即使如此，在某个方面呈现出类似、接近甚至超越人类智能水平的机器被证明是可行 的。 怎 3 所示。基于规则的系 统一般会编写显式的检测逻辑，这些逻辑通常是针对特定的任务设计的，并不适合其他任 务。传统的机器学习算法一般会人为设计具有一定通用性的特征检测方法，如 SIFT、HOG 特征，这些特征能够适合某一类的任务，具有一定的通用性，但是如何设计特征，以及特 征方法的优劣性非常的关键，同时也比较困难。神经网络的出现，使得人为设计特征这一 部分工作可以让机器自动完成学习，不需要人类干预。但是浅层的神经网络的特征提取能

thoughtworks.com/cn/radar/faq © Thoughtworks, Inc. All Rights Reserved. 4 Thoughtworks 技术雷达 技术雷达是具有前瞻性的。为了给新的技术条目腾出空间，我们挪出了近期没有发生太多变化的技术条目，但 略去某项技术并不表示我们不再关心它。 暂缓 评估 试验 采纳 采纳：我们强烈主张业界采用这些技术。我们会 在适当时候将其用于我们的项目。 相关话题展开讨论。这是有史以来第一次，我们需要一个可视化指南来 理清不同 AI 的类别和功能（即使在 JavaScript 生态系统十分混乱的时期，我们也从未采取过这样的做法）。作 为一家开创 CI、CD 等突破性工程实践历史的软件咨询公司，我们对于使用 AI 辅助软件开发特别感兴趣。因此， 本期技术雷达讨论了许多代码辅助工具，如 GitHub Copilot、Tabnine 和 Codeium。我们兴奋于 open-source 随着应用开发变得越来越动态和复杂，交付风格一致且好用的产品成为了一项挑战，尤其是在有多个团队参与 不同产品开发的大型组织中。设计系统定义了一系列的设计模式、组件库以及良好的设计和工程实践，以确保 数字产品的一致性。设计系统从过去的企业风格指南演变而来，提供易于查找和使用的共享组件库和文档。通 常，设计系统的风格指南以代码的形式记录并进行版本控制，比简单的文档记录更加清晰且易于维护。设计系 统已经成为跨团队