可觀測性工程

目錄
序1
前言3
第一部分 可觀測性的路徑
第1章 什么是可觀測性11
1.1 可觀測性的數(shù)學定義11
1.2 把可觀測性應用到軟件系統(tǒng)12
1.3 關于軟件可觀測性的錯誤描述14
1.4 為什么現(xiàn)在可觀測性很重要15
1.5 使用指標進行調(diào)試與使用可觀測性進行調(diào)試的對比18
1.6 使用可觀測性進行調(diào)試21
1.7 可觀測性適用于現(xiàn)代系統(tǒng)22
1.8 結論23
第2章 可觀測性和監(jiān)控之間的調(diào)試實踐有何不同24
2.1 監(jiān)控數(shù)據(jù)如何用于調(diào)試24
2.2 可觀測性如何實現(xiàn)更好的調(diào)試30
2.3 結論31
第3章 不通過可觀測性擴展系統(tǒng)的經(jīng)驗教訓32
3.1 關于Parse的介紹32
3.2 Parse的擴展實踐33
3.3 向現(xiàn)代系統(tǒng)演進36
3.4 向現(xiàn)代化實踐變革38
3.5 在Parse的轉(zhuǎn)變實踐39
3.6 結論42
第4章 可觀測性與DevOps、SRE和云原生的關聯(lián)43
4.1 云原生、DevOps和SRE簡介43
4.2 可觀測性：調(diào)試方式的過去與現(xiàn)在45
4.3 可觀測性增強了DevOps和SRE的實踐45
4.4 結論47
第二部分 可觀測性基礎
第5章 結構化事件—可觀測性的構建塊51
5.1 通過結構化事件進行調(diào)試51
5.2 指標作為構建塊的局限性52
5.3 傳統(tǒng)日志作為構建塊的局限性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 結論67
第7章 遵照OpenTelemetry的探針68
7.1 探針簡介68
7.2 開源探針標準69
7.3 使用基于代碼的示例的探針69
7.4 結論75
第8章 通過事件分析實現(xiàn)可觀測性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的誤導性承諾84
8.4 結論85
第9章 可觀測性和監(jiān)控的融合86
9.1 監(jiān)控適合的地方86
9.2 可觀測性適合的地方87
9.3 系統(tǒng)與軟件注意事項88
9.4 評估你的組織需求89
9.5 結論92
第三部分 團隊的可觀測性
第10章 在團隊中應用可觀測性實踐95
10.1 參與社區(qū)95
10.2 從最大的痛點著手96
10.3 購買代替自建97
10.4 反復完善你的探針99
10.5 溫和改進，積極復用100
10.6 全力沖刺101
10.7 結論102
第11章 可觀測性驅(qū)動開發(fā)103
11.1 測試驅(qū)動開發(fā)103
11.2 軟件開發(fā)生命周期中的可觀測性104
11.3 從哪里開始調(diào)試105
11.4 微服務時代的調(diào)試106
11.5 探針如何提高可觀測性107
11.6 可觀測性左移108
11.7 利用可觀測性加快軟件交付108
11.8 結論110
第12章 使用SLO來提高可靠性111
12.1 傳統(tǒng)監(jiān)控方法造成危險的告警疲勞111
12.2 閾值告警只適用于“已知的未知”情況112
12.3 用戶體驗是一顆北極星114
12.4 什么是SLO115
12.5 結論120
第13章 處理和調(diào)試基于SLO的告警121
13.1 在錯誤預算消耗完之前發(fā)出告警121
13.2 將時間定義成一個滑動窗口123
13.3 預見性地創(chuàng)建預測消耗告警124
13.4 使用SLO與時間序列數(shù)據(jù)的可觀測性數(shù)據(jù)134
13.5 結論136
第14章 可觀測性與軟件供應鏈137
14.1 為什么Slack需要可觀測性139
14.2 探針：共享客戶端庫和維度140
14.3 案例研究：軟件供應鏈的運營143
14.4 結論148
第四部分 大規(guī)?？捎^測性
第15章 自建與購買以及投資回報率151
15.1 如何分析可觀測性的投資回報率151
15.2 自建的真實成本152
15.3 購買軟件的真實成本156
15.4 購買與自建不是二元選擇159
15.5 結論160
第16章 高效的數(shù)據(jù)存儲161
16.1 可觀測性的功能要求161
16.2 案例研究：Honeycomb的列式數(shù)據(jù)存儲實現(xiàn)168
16.3 結論177
第17章 如何使采樣精準且便宜179
17.1 使用采樣策略來優(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 結論193
第18章 使用流水線進行遙測管理195
18.1 遙測流水線的屬性196
18.2 管理一個遙測流水線：解剖200
18.3 管理遙測流水線時的挑戰(zhàn)202
18.4 用例：Slack的遙測管理204
18.5 開源替代方案207
18.6 管理遙測流水線：自建與購買208
18.7 結論208
第五部分 傳播可觀測性文化
第19章 可觀測性的商業(yè)案例211
19.1 被動引入變更的方法211
19.2 可觀測性的投資回報213
19.3 主動引入變更的方法214
19.4 將可觀測性引入實踐215
19.5 使用合適的工具216
19.6 知道何時你有足夠的可觀測性218
19.7 結論219
第20章 可觀測性利益相關方和聯(lián)盟　　 220
20.1 識別非工程可觀測性需求220
20.2 在實踐中創(chuàng)建可觀測性同盟222
20.3 使用可觀測性與商業(yè)智能工具225
20.4 在實踐中結合使用可觀測性和商業(yè)智能工具227
20.5 結論228
第21章 可觀測性成熟度模型229
21.1 關于成熟度模型的說明229
21.2 為什么可觀測性需要成熟度模型230
21.3 關于可觀測性成熟度模型231
21.4 可觀測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性成熟度模型237
21.6 結論238
第22章 未來發(fā)展趨勢239
22.1 可觀測性的過去與現(xiàn)在239
22.2 其他資源241
22.3 可觀測性發(fā)展方向的預測242