/ FAQs / 云原生应用监控的新兴趋势是什么?

云原生应用监控的新兴趋势是什么?

云原生应用监控的新兴趋势是什么?
云原生应用监控趋势侧重于超越简单指标的增强可观测性,这是由运行在Kubernetes等动态编排平台上的分布式、基于微服务的架构的复杂性所驱动的。关键概念包括分布式追踪、全栈可观测性和AIOps。其意义在于在高速和大规模的环境中主动管理性能、确保可靠性并加速故障排除,这对于维护用户体验和业务连续性至关重要。 现在的核心组件强调统一指标、日志和追踪,以获得整体上下文。突出特点包括利用开放标准(如OpenTelemetry)的专用工具和无代理架构。AIOps使用机器学习自动化异常检测和根本原因分析。这种演变显著影响DevOps和SRE实践,实现更快的事件解决,并深入洞察短暂容器和云服务的服务依赖关系和性能瓶颈。 这些趋势支持以SLO为导向的监控,将技术指标与业务成果相关联。实施包括采用OpenTelemetry实现 instrumentation 无关性、集中可观测性数据管道,以及利用AIOps进行预测分析。实际价值包括减少平均解决时间(MTTR)、通过资源洞察优化云成本、提高系统可靠性,以及为高度动态环境中的有效性能调优提供细粒度可见性。

高效分析,释放数据价值。开启企业数据决策新可能!

免费试用

极速分析,强劲扩展。驱动业务创新,就选StarRocks!

了解 StarRocks

继续阅读

云原生应用与传统应用在处理可扩展性方面有何不同?

云原生应用利用云的固有能力实现弹性扩展,高效应对需求波动。它们通过动态添加或删除实例来利用水平扩展,而不像传统应用依赖垂直扩展(升级硬件)。关键促成因素包括微服务架构(单独扩展各个服务)和容器编排(如Kubernetes),允许精细的资源调整。这种方法无需人工干预或重大基础设施变更,就能更快、更经济...

Read Now →

Prometheus如何帮助监控云原生应用?

Prometheus 擅长监控云原生应用,能直接应对基于微服务的动态环境所面临的挑战。其核心模型是基于拉取的,即 Prometheus 服务器主动从被监控的应用或服务暴露的 HTTP 端点抓取数据。这种方法简化了 Kubernetes 等临时基础设施中的配置。指标以带有多维标签(例如 `servic...

Read Now →

企业如何为机器学习和数据处理方面的未来挑战做好准备?

企业必须通过建立坚实的基础来应对不断演变的机器学习和数据挑战:实施数据治理框架可确保数据质量、谱系和安全性。投资可扩展的基础设施,如基于云的数据湖和分布式处理(例如Spark、Kubernetes),以支持不断增长的数据量和速度。培养数据科学人才并提升现有员工的机器学习概念技能,对于有效利用洞察至关...

Read Now →