Go工程可观测性实践 周曙光 得物 Go开发 目 录 可观测性概述 01 链路追踪 02 指标 03 可观测性概述 第一部分 广义的可观测性：可以根据系统的外部输出信息推断出系统内部状态的好 坏。 软件系统的可观测性：一种度量能力，能帮你更好的理解系统当前所处的 任何状态。如果无需发布新代码就可以理解任何新的或怪异的状态，那么 系统就具备可观测性。 什么是可观测性？ 可观测性开源产品 可观测性开源产品 每种方案都有特定的、自定义的 步骤来生产和转移符合后端存储 的遥测(Telemetry)数据，这就带 来了工具或者厂商的绑定性。 为了解决“厂商锁定问题”，监控和可观测性社区过去创建了很多开源项 目，比如OpenTracing和OpenCensus，这些标准允许用户实时收集遥测 数据并传输到所选择的后端，最终在2019年，两个组织共同组建OTel项目， 并由CNCF负责。 并由CNCF负责。 OTel目前已经成为可观测性方案开源标准，标准的好处就是有了很多选择。 OpenTelemetry OTel 组件 • API • SDK • Exporter • Collector OTel Collector • Receiver • Processor • Exporter 微服务业务架构图 项目工程layout 遥测数据处理架构 链路追踪 第二部分

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 logue/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 4 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

TiDB 可观测性 的设计与实现 – 陈霜 About me ● 陈霜, TiDB Insight R&G Engineer, PingCAP ● chenshuang@pingcap.com ● Github: crazycs520 Agenda ● TopSQL: Bind SQL With CPU Resources ● System Table

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 complexity. AutoTagging：关联、切分、下钻 √ 看云网更清晰 Simplify the growing complexity. 但 … AutoTagging带来的问题 • 理想很丰满：观测数据无缝跳转 • 现实很骨感：上百个标签，后端资源消耗飙升 资源池 区域 可用区 云平台 租户 云资源 宿主机 云服务器 容器资源 容器集群 容器节点 命名空间 容器服务 Ingress Deployment

基于云原生的微服务可观测性 刘浩杨 端点科技 Erda 微服务和监控平台负责人 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 Erda:新一代企业级云原生 PaaS 平台 当前微服务系统面临的挑战 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 可观测性三大支柱 （一）Tracing 模型 （二）Metrics 时序模型 Writes are vertical，reads are horizontal （三）数据关联 目 录 微服务系统监控的挑战 01 可观测性技术理论 02 Erda 服务观测平台技术内核分析 03 Erda 服务观测平台功能概览 04 Erda MSP MSP 微服务观测平台 Erda 微服务观测平台优势 指标覆盖完整 通过多种探针，覆盖基础 设施、业务系统、用户终 端全面的数据指标 高实时性 通过流计算平台，数据 处理和告警延迟都在秒 级别 海量数据 存储处理 高性能的大数据处理架 构，轻松应对海量可观 测性数据处理 平台架构 可观测性数据采集 可观测性数据处理 数据存储选择 ES 数据索引管理 自动路由 指标到索引

Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 赵梓淇 Bugen Zhao Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 设计原理与实现 2 回顾 Async Rust 的设计与痛点 1 Await-Tree 的 应用与真实案例 3 Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree 的 • 组合嵌套为调度单元： Task • async fn 语法糖 Async Rust 观测与调试的痛点 Async Rust 回顾 • 特性： Future 灵活的可组合性 • 任意定制 Poll 的执行逻辑 (Join / Select / Timeout) • 动态的调用关系 • 痛点：观测与调试工具无法理解灵活的执行逻辑 • Backtrace 不够直观 ( 调用栈 -> 调用树 Async Rust 观测与调试的痛点 Async Rust 回顾 • 特性：用户态调度的无栈协程 • Pending Task 不存在栈空间 • 痛点：观测与调试工具无法还原 Pending Task 的执行状态 • 难以得知 Task 阻塞的位置和原因 • 难以调试 Async Stuck • ? 如何解决？ Await-Tree Async Rust 可观测性的灵丹妙药 Await-Tree

PolarDB-X 如 何 做 生 态兼 容 好的 MySQL 兼容性可以做到什么程度 胡中泉（舟济） 阿里云数据库解决方案架构师为什么要兼容 MySQL 01 The longer you look back, the farther you can look forward.也从阿里巴巴的“去IOE”运动说起 业务驱动下的分布式技术实践之路 5月17日，支付宝最后一台小型 机下线标志去IOE落下帷幕 MySQL Binlog 可行性 • 多节点产生多个增量事件队列 • 不同队列中事件之间的顺序 • 分布式事务完整性 • DDL 引起的多 Schema 版本问题 • 扩缩容引起的队列增减 ? Maxwell Debezium A: PolarDB-X 全局 Binlog：完全兼容 • 与 MySQL Binlog 体验完全一致 • 保障分布式事务完整性 • 透明：下游系统或工具改造成本为零 Binlog 完全一致体验 • 文件格式兼容：Binlog v4 row-based • SQL 指令兼容：show binary logs… • MySQL DUMP 协议 • 保证分布式事务完整性与顺序 • 同一连接串 已验证工具或系统 • MySQL Slave（change master） • DTS • Canal/CloudCanal • Maxwell • Debezium

Conf 2021 – 2022, Online, China 姜剑峰 Rust API可靠性分析与验证 Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China 主题内容 • Rust第三方库API可靠性现状 • 现用方法的局限性 • 基于程序合成+模糊测试的可靠性分析方法 Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China 数组越界 • 整数溢出 • Unicode字符边界 Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China Rust API 可靠性 现有的机制是否足够呢？ • unsafe代码没有破坏内存安全性 • no memory leakage • panic free 在任何合法使用API的情况下 • 所有静态检查提供的保证都应该被满足（不应该被unsafe所破坏） 破坏） • 所有动态检查都不应该被违背（可以被安全的移除），除非panic是一种 允许的行为 Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China 现有的可靠性分析方法及其局限性 模糊测试(afl.rs, libfuzzer)：分支覆盖率；用例程序的构造 符号执行(klee, angr)：路径爆炸；求解困难 静态分析(MirChecker, Rudra

Doris 的数据导入事务及原子性保证 杨政国 百度资深研发工程师 Doris Committer 01 Doris简介 导入的问题 02 03 Doris中的导入 使用案例 04 Doris简介 01 • 基于MPP（大规模并行处理）架构的分析型数据库 01 Doris简介 • 性能卓越，PB级别数据毫秒/秒级响应 • 适用于高并发、低延时下的多维分析、实时报表等场景 • 频率从天级提升至分钟级 2008 • 进行了通用化改造，开始承 接公司内部其他报表系统 • 助力百度统计成为国内最大 的中文网站分析工具 2009 • 随百度业务飞速发展，对 Doris的性能、可用性、拓 展性进行了全面升级 • 承担百度所有统计报表业务 2012 01 Doris简介 04 05 06 • 全新的数据模型，查询存储 效率大幅提升 • MPP框架，支持分布式计算 2013 At-Most-Once 制定 Label 生成策略 • 外部系统需要保证自身的 At-Least-Once，这样就可以保证 导入流程的 Exactly-Once。 程序自身保证 At-Least-Once 多表原子性导入 • 每个表拆分多个任务，并下发BE • BE执行后汇报FE • FE 判断导入多数完成 publish 生效版本 • 后续查询规划时使用新的数据版本 04 使用案例 Exactly Once

通过Golang + eBPF实现无侵入应用可观测 张海彬 阿里云 应用可观测技术专家 目 录 eBPF简介 01 eBPF在云原生场景下的应用 02 微服务可观测的挑战 03 Golang + eBPF实现数据采集 04 构建完整的应用可观测系统 05 eBPF简介 第一部分 eBPF简介 01. eBPF简介 eBPF = extended Berkeley Packet 网络加速 From:https://istio.io/latest/zh/blog/2022/merbridge/ eBPF 的可编程能力使其能够内核中完成包的处理和转发，而且可以添加额外扩展能力。 观测和跟踪 将 eBPF 程序附加到跟踪点以及内核和用户应用探针点的能力，使得应用程序和系统本身的 运行时行为具有前所未有的可见性 From:https://juejin.cn/post/7280746515525156918 过检测来阻止恶意攻击行为，如 DDoS攻击等，实施网络策略、增强系统的安全性、稳定性。 From:https://zhuanlan.zhihu.com/p/507388164 微服务可观测的挑战 第三部分 微服务可观测的挑战 应用：微服务架构、多语言、多协议 挑战1：微服务、多语言、多协议环境下，端到端观测 复杂度上升，埋点成本居高不下 Kubernetes 容器 网络、操作系统、硬件