指标
-
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...
-
gRPC 可观测性通用解决方案:最佳实践指南
公司内部多个团队都在使用 gRPC,但监控和追踪方案各不相同,导致难以进行统一的管理和分析。为了解决这个问题,本文档旨在提供一种通用的 gRPC 可观测性解决方案,可以在不同团队之间共享和复用,提升整体的可观测性水平。 1. 为什么需...
-
利用 eBPF 监控和优化 Kubernetes 网络性能:延迟、丢包与吞吐量实战
在云原生时代,Kubernetes 已成为容器编排的事实标准。然而,随着微服务架构的普及,Kubernetes 集群中的网络变得越来越复杂,网络性能问题也日益突出。如何有效地监控和优化 Kubernetes 集群的网络性能,成为了一个重要...
-
构建高效的分布式数据库监控预警系统:从入门到精通
构建高效的分布式数据库监控预警系统:从入门到精通 在当今数字化时代,数据库作为数据存储的核心,其稳定性和性能至关重要。而随着业务的快速发展,单体数据库已难以满足需求,分布式数据库应运而生。然而,分布式数据库的复杂性也带来了新的挑战,如...
-
除了Grafana,Prometheus还有哪些可视化利器?深入对比与选择指南
在SRE和DevOps的日常工作中,Prometheus凭借其强大的数据采集能力和灵活的查询语言(PromQL),已经成为云原生时代监控领域的基石。而Grafana,则以其直观、美观的仪表盘和广泛的数据源支持,成为了Prometheus数...
-
告别“图表平稳,用户抱怨”:深挖JVM隐蔽性能抖动的秘籍
你正在使用的Prometheus和Grafana来监控JVM应用,GC时间、堆内存使用率这些核心指标看起来都很平稳,但在用户反馈中却总能听到间歇性的“卡顿”或“抖动”。这种感觉就像医生只看了体温和血压,却无法解释病人时不时的阵痛。你的直觉...
-
Kibana 机器学习异常检测实战:告别熬夜,自动揪出系统隐患
Kibana 机器学习异常检测实战:告别熬夜,自动揪出系统隐患 作为一名苦逼的运维工程师,你是否经常半夜被报警电话吵醒?各种系统指标异常、服务宕机,让你疲于奔命,却又难以快速定位问题根源?别担心,今天咱们就来聊聊 Kibana 的机器...
-
PostgreSQL 逻辑复制高并发场景性能监控与调优指南
PostgreSQL 逻辑复制高并发场景性能监控与调优指南 大家好,我是你们的数据库老朋友,码农小胖哥。今天咱们来聊聊 PostgreSQL 逻辑复制在高并发场景下的性能监控与调优。对于咱们 DBA 和运维工程师来说,这可是个既关键又...
-
AI赋能运维:从日志大海捞针到问题秒级定位
在当今复杂的IT架构下,服务器日志每日几百GB、监控指标数不胜数,这已成为常态。每次系统出现问题,运维团队都需要耗费大量时间进行人工排查,确实如您所说,简直是“大海捞针”,令人疲于奔命。 您的想法非常切中要害: 用AI来有效聚合分析这...
-
告警风暴下的微服务:如何快准狠地定位根源问题?
微服务架构的流行,在带来敏捷开发、独立部署等诸多优势的同时,也给系统的运维和故障排查带来了前所未有的挑战。当我们的服务规模日益庞大,服务间依赖错综复杂,一个核心服务的异常往往会像多米诺骨牌效应一样,迅速引发一系列连锁反应,然后就是铺天盖地...
-
告别“大海捞针”:SRE如何一键定位到请求链路与错误日志?
作为一名后端开发者,我深知线上问题排查的复杂与紧急。但说实话,每次SRE同事带着某个服务指标异常的反馈,然后紧接着需要我提供某个请求的完整链路或者特定服务的详细日志时,我内心总是五味杂陈。 这并非抱怨SRE的工作,他们是在与时间赛跑,...
-
Kubernetes网络监控:基于eBPF的关键指标选择与实践指南
在云原生时代,Kubernetes已成为容器编排的事实标准。然而,随着集群规模的扩大和应用复杂性的增加,网络性能监控变得至关重要。传统的监控方法往往侵入性强,开销大,难以满足Kubernetes动态变化的需求。eBPF(extended ...
-
Redis Cluster 监控宝典:关键指标、实用工具与性能分析实战
Redis Cluster 监控宝典:关键指标、实用工具与性能分析实战 大家好,我是你们的“码农老司机”!今天咱们聊聊 Redis Cluster 的监控,这可是保证 Redis 集群稳定运行的重中之重。对于咱们运维和 DBA 来说,...
-
推荐系统长期效应评估与优化:超越短期指标
推荐系统已成为现代互联网产品的核心组成部分,它连接用户与海量信息,驱动着业务增长。然而,在日常工作中,我们往往过度关注点击率(CTR)、转化率(CVR)这些短期、易衡量的指标。诚然,它们是衡量即时效果的重要窗口,但如果仅仅以此来评估和优化...
-
贝叶斯优化中的敏感性分析:OAT与GSA方法详解及参数调优实践
在机器学习领域,贝叶斯优化(Bayesian Optimization)已成为一种强大的黑盒函数优化方法。它通过构建代理模型(Surrogate Model)和采集函数(Acquisition Function)来迭代地寻找全局最优解。然...
-
告别“大海捞针”:系统偶发卡顿,如何用深度指标揪出真凶?
系统偶尔卡顿,日志一片“岁月静好”,但用户反馈体验糟糕……是不是感觉每次遇到这种问题都像在大海捞针?只盯着接口响应时间,往往只能看到表面现象,治标不治本。今天咱们就来聊聊,当传统监控失效时,如何更深层次地挖掘性能瓶颈。 首先,要明确一...
-
微服务架构中,分布式追踪如何助力性能瓶颈定位与监控整合
微服务架构以其灵活性和可伸缩性成为现代系统构建的基石。然而,分布式系统的复杂性也带来了巨大的挑战,尤其是在性能故障排查方面。当一个用户请求可能穿梭于几十甚至上百个微服务时,定位哪个服务或哪个环节导致了性能瓶颈,无异于大海捞针。这时,分布式...
-
微服务架构监控与管理实战:构建高效可观测性体系
在微服务架构日益普及的今天,虽然它为系统带来了高可用、高扩展和敏捷开发等诸多优势,但也伴随着巨大的运维挑战。服务数量爆炸式增长、调用链错综复杂、故障定位困难,这些都使得传统的单体应用监控手段捉襟见肘。如何有效地监控和管理微服务架构,构建一...
-
让产品经理秒懂:构建业务导向的系统状态沟通机制
构建业务导向的系统状态沟通机制:让产品经理秒懂技术故障影响 作为技术负责人,我们深知系统稳定与高效沟通的重要性。然而,在日常与产品经理的协作中,一个普遍的痛点是技术指标与业务感知的“翻译”鸿沟。当我们焦急地报告“数据库连接数飙升”时,...
-
智能发布:CI/CD流水线中部署后健康检查与灰度自动化的实践
在现代软件开发中,CI/CD流水线已成为提高交付效率的核心。然而,许多团队在实现了代码构建、测试和初步部署的自动化后,却发现生产环境的“最后一公里”——即部署后的健康检查、流量灰度控制和问题响应——仍然高度依赖人工,这不仅拖慢了发布速度,...