可觀測(cè)性工程

目錄
序1
前言3
第一部分 可觀測(cè)性的路徑
第1章 什么是可觀測(cè)性11
1.1 可觀測(cè)性的數(shù)學(xué)定義11
1.2 把可觀測(cè)性應(yīng)用到軟件系統(tǒng)12
1.3 關(guān)于軟件可觀測(cè)性的錯(cuò)誤描述14
1.4 為什么現(xiàn)在可觀測(cè)性很重要15
1.5 使用指標(biāo)進(jìn)行調(diào)試與使用可觀測(cè)性進(jìn)行調(diào)試的對(duì)比18
1.6 使用可觀測(cè)性進(jìn)行調(diào)試21
1.7 可觀測(cè)性適用于現(xiàn)代系統(tǒng)22
1.8 結(jié)論23
第2章 可觀測(cè)性和監(jiān)控之間的調(diào)試實(shí)踐有何不同24
2.1 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)如何用于調(diào)試24
2.2 可觀測(cè)性如何實(shí)現(xiàn)更好的調(diào)試30
2.3 結(jié)論31
第3章 不通過(guò)可觀測(cè)性擴(kuò)展系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)32
3.1 關(guān)于Parse的介紹32
3.2 Parse的擴(kuò)展實(shí)踐33
3.3 向現(xiàn)代系統(tǒng)演進(jìn)36
3.4 向現(xiàn)代化實(shí)踐變革38
3.5 在Parse的轉(zhuǎn)變實(shí)踐39
3.6 結(jié)論42
第4章 可觀測(cè)性與DevOps、SRE和云原生的關(guān)聯(lián)43
4.1 云原生、DevOps和SRE簡(jiǎn)介43
4.2 可觀測(cè)性：調(diào)試方式的過(guò)去與現(xiàn)在45
4.3 可觀測(cè)性增強(qiáng)了DevOps和SRE的實(shí)踐45
4.4 結(jié)論47
第二部分 可觀測(cè)性基礎(chǔ)
第5章 結(jié)構(gòu)化事件—可觀測(cè)性的構(gòu)建塊51
5.1 通過(guò)結(jié)構(gòu)化事件進(jìn)行調(diào)試51
5.2 指標(biāo)作為構(gòu)建塊的局限性52
5.3 傳統(tǒng)日志作為構(gòu)建塊的局限性54
5.4 在調(diào)試中有用的事件屬性56
5.5 結(jié)論57
第6章 將事件拼接成鏈路58
6.1 分布式鏈路追蹤及其重要性58
6.2 鏈路追蹤的組件59
6.3 硬編碼探針構(gòu)建鏈路追蹤61
6.4 將自定義字段添加到鏈路span64
6.5 將事件拼接到鏈路中66
6.6 結(jié)論67
第7章 遵照OpenTelemetry的探針68
7.1 探針簡(jiǎn)介68
7.2 開(kāi)源探針標(biāo)準(zhǔn)69
7.3 使用基于代碼的示例的探針69
7.4 結(jié)論75
第8章 通過(guò)事件分析實(shí)現(xiàn)可觀測(cè)性77
8.1 從已有條件調(diào)試77
8.2 從第一性原理調(diào)試79
8.3 AIOps的誤導(dǎo)性承諾84
8.4 結(jié)論85
第9章 可觀測(cè)性和監(jiān)控的融合86
9.1 監(jiān)控適合的地方86
9.2 可觀測(cè)性適合的地方87
9.3 系統(tǒng)與軟件注意事項(xiàng)88
9.4 評(píng)估你的組織需求89
9.5 結(jié)論92
第三部分 團(tuán)隊(duì)的可觀測(cè)性
第10章 在團(tuán)隊(duì)中應(yīng)用可觀測(cè)性實(shí)踐95
10.1 參與社區(qū)95
10.2 從最大的痛點(diǎn)著手96
10.3 購(gòu)買(mǎi)代替自建97
10.4 反復(fù)完善你的探針99
10.5 溫和改進(jìn)，積極復(fù)用100
10.6 全力沖刺101
10.7 結(jié)論102
第11章 可觀測(cè)性驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)103
11.1 測(cè)試驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)103
11.2 軟件開(kāi)發(fā)生命周期中的可觀測(cè)性104
11.3 從哪里開(kāi)始調(diào)試105
11.4 微服務(wù)時(shí)代的調(diào)試106
11.5 探針如何提高可觀測(cè)性107
11.6 可觀測(cè)性左移108
11.7 利用可觀測(cè)性加快軟件交付108
11.8 結(jié)論110
第12章 使用SLO來(lái)提高可靠性111
12.1 傳統(tǒng)監(jiān)控方法造成危險(xiǎn)的告警疲勞111
12.2 閾值告警只適用于“已知的未知”情況112
12.3 用戶(hù)體驗(yàn)是一顆北極星114
12.4 什么是SLO115
12.5 結(jié)論120
第13章 處理和調(diào)試基于SLO的告警121
13.1 在錯(cuò)誤預(yù)算消耗完之前發(fā)出告警121
13.2 將時(shí)間定義成一個(gè)滑動(dòng)窗口123
13.3 預(yù)見(jiàn)性地創(chuàng)建預(yù)測(cè)消耗告警124
13.4 使用SLO與時(shí)間序列數(shù)據(jù)的可觀測(cè)性數(shù)據(jù)134
13.5 結(jié)論136
第14章 可觀測(cè)性與軟件供應(yīng)鏈137
14.1 為什么Slack需要可觀測(cè)性139
14.2 探針：共享客戶(hù)端庫(kù)和維度140
14.3 案例研究：軟件供應(yīng)鏈的運(yùn)營(yíng)143
14.4 結(jié)論148
第四部分 大規(guī)?？捎^測(cè)性
第15章 自建與購(gòu)買(mǎi)以及投資回報(bào)率151
15.1 如何分析可觀測(cè)性的投資回報(bào)率151
15.2 自建的真實(shí)成本152
15.3 購(gòu)買(mǎi)軟件的真實(shí)成本156
15.4 購(gòu)買(mǎi)與自建不是二元選擇159
15.5 結(jié)論160
第16章 高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)161
16.1 可觀測(cè)性的功能要求161
16.2 案例研究：Honeycomb的列式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)168
16.3 結(jié)論177
第17章 如何使采樣精準(zhǔn)且便宜179
17.1 使用采樣策略來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)采集179
17.2 使用不同的采樣策略180
17.3 將采樣策略轉(zhuǎn)化為代碼183
17.4 結(jié)論193
第18章 使用流水線(xiàn)進(jìn)行遙測(cè)管理195
18.1 遙測(cè)流水線(xiàn)的屬性196
18.2 管理一個(gè)遙測(cè)流水線(xiàn)：解剖200
18.3 管理遙測(cè)流水線(xiàn)時(shí)的挑戰(zhàn)202
18.4 用例：Slack的遙測(cè)管理204
18.5 開(kāi)源替代方案207
18.6 管理遙測(cè)流水線(xiàn)：自建與購(gòu)買(mǎi)208
18.7 結(jié)論208
第五部分 傳播可觀測(cè)性文化
第19章 可觀測(cè)性的商業(yè)案例211
19.1 被動(dòng)引入變更的方法211
19.2 可觀測(cè)性的投資回報(bào)213
19.3 主動(dòng)引入變更的方法214
19.4 將可觀測(cè)性引入實(shí)踐215
19.5 使用合適的工具216
19.6 知道何時(shí)你有足夠的可觀測(cè)性218
19.7 結(jié)論219
第20章 可觀測(cè)性利益相關(guān)方和聯(lián)盟　　 220
20.1 識(shí)別非工程可觀測(cè)性需求220
20.2 在實(shí)踐中創(chuàng)建可觀測(cè)性同盟222
20.3 使用可觀測(cè)性與商業(yè)智能工具225
20.4 在實(shí)踐中結(jié)合使用可觀測(cè)性和商業(yè)智能工具227
20.5 結(jié)論228
第21章 可觀測(cè)性成熟度模型229
21.1 關(guān)于成熟度模型的說(shuō)明229
21.2 為什么可觀測(cè)性需要成熟度模型230
21.3 關(guān)于可觀測(cè)性成熟度模型231
21.4 可觀測(cè)性成熟度模型中的能力參考232
21.5 在你的組織中使用可觀測(cè)性成熟度模型237
21.6 結(jié)論238
第22章 未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)239
22.1 可觀測(cè)性的過(guò)去與現(xiàn)在239
22.2 其他資源241
22.3 可觀測(cè)性發(fā)展方向的預(yù)測(cè)242