文章标签
ELK Stack
-
Java 应用 "Too many connections" 问题排查：实时追踪连接泄露
线上 Java 应用 "Too many connections" 疑云：实时追踪连接泄露 最近线上环境频繁出现 Too many connections 错误，让人头大。数据库明明配置了足够大的最大连接数，而...
-
告别“幽灵Bug”：线上间歇性数据库错误的诊断与实时状态捕获
线上系统运维中，最让人头疼的莫过于那些“幽灵 Bug”：错误堆栈清晰地指向数据库操作，但当你连接到数据库查看时，一切又风平浪静，仿佛什么都没发生过。这不仅让人沮丧，更让问题诊断无从下手。这种间歇性、难以复现的数据库错误，往往是系统稳定性的...
-
AI GPU资源管理：精细化监控与成本效益分析指南
在当前AI大模型和深度学习项目爆发式增长的背景下，GPU已成为AI部门最核心的“战略资源”。许多团队都面临着GPU资源常态化告急的困境，然而，与此同时，却也常常听到内部声音反映部分GPU任务的实际利用率并不高，这无疑形成了一个“资源稀缺与...
-
设计可扩展gRPC服务架构：关键要素与实践
在微服务架构日益普及的今天，高性能、跨语言的远程过程调用（RPC）框架 gRPC 凭借其基于 HTTP/2 和 Protocol Buffers 的优势，成为许多技术团队的首选。然而，构建一个能够支持未来业务快速增长和变化的 gRPC 服...
-
OpenTelemetry：如何实现跨语言服务上下文传播与日志关联
作为SRE，我们都深有体会，当用户反馈一个操作失败，我们通常能拿到一个特定服务的错误日志。但这个局部错误往往只是冰山一角，我们真正需要的是一个能贯穿整个请求生命周期的“诊断线索”——Trace ID。只有通过它，我们才能知晓用户请求的起点...
-
微服务告警风暴？试试这些根因分析和告警抑制方案
最近团队在推微服务，服务拆分得越来越细，依赖关系也越来越复杂。好处是迭代快了，但坏处就是一旦某个服务出了问题，告警就像雪崩一样涌过来，让人应接不暇。更头疼的是，告警之间互相依赖，人工排查服务调用链简直是噩梦。 相信不少团队都遇到过类似...
-
Web应用上线后Bug定位指南：告别回滚，快速区分代码与环境问题
你是否也曾有过这样的经历：辛辛苦苦开发完成的功能，在本地和测试环境都运行良好，但一上线，各种“奇葩”Bug就层出不穷，最终不得不回滚版本，然后陷入漫长的排查和等待？这种被动等待和反复回滚的痛苦，我深有体会。作为一名Web开发者，我们最希望...
-
告别GPU集群“黑洞”：数据科学家的高效任务管理与监控指南
从“黑洞”到“透明”：数据科学家如何掌控你的GPU集群任务 作为数据科学家，每天向GPU集群提交数个乃至数十个实验任务是家常便饭。然而，你是否也曾有过这样的体验：任务一提交，仿佛就掉进了“黑洞”，完全不知道何时能开始运行，更别提预估何...
-
Flink 大规模流处理作业：性能监控与瓶颈诊断实战
在大规模流处理场景中，Apache Flink 以其高吞吐、低延迟和强一致性等特性，成为构建实时数据应用的首选。然而，随着业务的复杂性和数据量的爆炸式增长，即使是设计精良的 Flink 作业也可能遭遇性能瓶颈。有效地监控和诊断这些瓶颈，是...
-
混合云零信任实践：如何统一Kubernetes与虚拟机上的服务身份与策略
在当今复杂的企业IT环境中，混合云已成为常态。许多组织在享受Kubernetes带来的云原生敏捷性的同时，仍然保留着大量运行在虚拟机（VMs）上的传统服务。这种异构环境带来了独特的安全挑战，尤其是在如何统一管理所有服务的身份和实施一致的零...
-
微服务瞬时抖动？构建强大的可观测性体系是关键
在微服务架构日益普及的今天，我们常常面临一个棘手的问题：线上环境时不时出现“瞬时抖动”。这些抖动可能表现为请求延迟短暂升高、部分服务报错，但很快又恢复正常。事后我们兴师动众地查看日志和监控，却往往发现一团迷雾，难以定位到真正的根源。这不禁...
-
AI产品数据质量源头治理：告别繁琐后期清洗
在AI产品开发的旅程中，许多产品经理和工程师都曾遇到一个共同的痛点：模型性能的瓶颈，往往不在于复杂的算法，而在于那份“脏乱差”的训练数据。您提出的问题——“能否从源头确保数据的干净和一致性，而非每次都依赖后期的繁琐清洗？”——直指AI项目...
-
微服务接口响应慢？分布式追踪助你告别“猜谜式”排查
你是否也曾遇到这样的场景：本地开发环境接口响应飞快，部署到测试环境后却变得异常缓慢？你埋头苦查日志，却发现堆积如山的日志信息根本无法串联起一次完整的请求链路，更别提定位是哪个微服务、哪个内部调用导致了延迟。这种“盲人摸象”式的排查方式，不...
-
微服务集群资源优化：从基线到闭环的标准化实践
在微服务架构日益普及的今天，如何高效、科学地管理集群资源，成为了每个技术负责人面临的关键挑战。资源过度分配导致成本浪费，而分配不足则可能引发服务不稳定，二者皆非我们所愿。本文将探讨一套从性能基线测试到持续监控的闭环式标准化流程，旨在帮助您...
-
微服务架构下：实现代码级错误追踪与定位的实战方案
在微服务架构日益普及的今天，尽管它带来了高内聚、低耦合、独立部署等诸多优势，但同时也引入了系统复杂度的指数级增长。每次服务的迭代或部署，都可能在看似稳定的系统中埋下新的隐患。用户反馈中提到的“目前的错误监控系统只能简单地告警某个服务异常，...
-
统一的多语言微服务自动化部署：Maven与npm无缝集成的实践策略
在多语言微服务架构日益流行的今天，项目负责人面临着一个普遍而棘手的挑战：如何为这些异构服务构建一个统一、高效且可观测的自动化部署方案。特别是当现有项目同时依赖Maven（Java生态）和npm（Node.js/前端生态）等不同的构建工具时...
-
分布式系统高效监控与根因定位：技术负责人必读
在日趋复杂的分布式系统环境中，我们技术负责人面临的核心挑战不再仅仅是构建功能，更是如何保障系统的稳定、高性能运行，并在问题出现时能快速发现、精准定位并解决。特别是随着系统规模的不断膨胀，每一次发布都可能带来潜在的风险，如何在海量数据中迅速...
-
微服务A/B测试：如何实现实验组的全局一致性与可追溯性？
在微服务架构日益普及的今天，A/B测试已成为产品迭代和优化不可或缺的手段。然而，随着服务数量的增长和服务间调用链路的复杂化，如何在分布式环境中实现A/B测试的全局一致性分流和高可追溯性，成为了一个让不少开发者头疼的难题。正如你所提及，当实...
-
AI视觉检测：多模型推理服务异构集成与高效管理实践
在现代AI视觉检测系统中，集成来自不同供应商的深度学习模型已成为常态。然而，这些模型通常是“黑盒”，高度依赖特定框架（如TensorFlow、PyTorch）且拥有各自复杂的依赖关系，给在统一生产线上高效、稳定地运行和管理带来巨大挑战。如...
-
Kubernetes上百个深度学习模型的高效生命周期管理实践
将深度学习模型从物理机迁移到Kubernetes集群，以解决资源碎片化和部署效率低下，这无疑是一个正确的战略方向。然而，正如您团队目前所面临的，如何高效管理上百个、由不同团队开发、采用不同框架的模型生命周期，确实是对CI/CD流程和自动化...