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175千字 字数
2023-09-01 发行日期
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主编推荐语

系统全面讲解云原生时代下可观测系统知识。

内容简介

在云原生时代，可观测性覆盖了应用的全生命周期，是云原生应用工具之一。

本书基于笔者多年的云原生可观测性实践经验，从可观测系统的演进和基础理论开始介绍，结合案例对可观测系统的开源架构、日志、链路、监控、事件和诊断等关键要素的系统设计方案及问题解决思路进行阐述，帮助读者了解在业务实践中可观测性对云原生应用有哪些巨大助力。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 赞誉
  • 前言
  • 第1章 可观测性概述
  • 1.1 可观测系统的演进
  • 1.1.1 系统架构的演进
  • 1.1.2 可观测性和监控的关系
  • 1.1.3 可观测性技术的现状
  • 1.2 可观测性数据
  • 1.2.1 可观测性数据的类型
  • 1.2.2 实战场景下运维人员观测的数据
  • 1.2.3 实战场景下研发人员观测的数据
  • 1.3 可观测性技术的价值
  • 1.3.1 发现系统故障
  • 1.3.2 预测系统故障和容量
  • 1.3.3 提供事故分析报告
  • 1.3.4 预测变更的影响
  • 第2章 系统架构
  • 2.1 架构设计的基本原则
  • 2.1.1 统一的数据语义
  • 2.1.2 统一的数据处理平台
  • 2.1.3 统一的可视化系统
  • 2.2 平台基础架构设计实战
  • 2.2.1 实战一：基于开源Grafana+Prometheus+Tempo+Loki的解决方案
  • 2.2.2 实战二：基于开源Elastic Stack的解决方案
  • 2.2.3 实战三：开源架构优化之解决大规模数据计算问题
  • 第3章 日志系统实战
  • 3.1 日志模型的设计
  • 3.2 日志系统的选型实战
  • 3.2.1 全文检索的首选：Elasticsearch实战
  • 3.2.2 新生代列式存储：ClickHouse实战
  • 3.3 Elasticsearch调优实战指南
  • 3.3.1 实战一：Elasticsearch索引模块及配置Index、Shard、Segment
  • 3.3.2 实战二：合理使用Elasticsearch数据字段，配置pipeline和mapping
  • 3.3.3 实战三：在大规模系统中选择字段存储方式
  • 3.3.4 实战四：PB级别数据量场景下的Elasticsearch调优
  • 3.3.5 实战五：降本增效，预测Elasticsearch集群的规模并控制成本
  • 第4章 链路追踪系统实战
  • 4.1 设计链路追踪模型
  • 4.1.1 链路追踪的发展历程
  • 4.1.2 Span语义规范
  • 4.2 系统选型实战
  • 4.2.1 OpenTelemetry调用链实战
  • 4.2.2 Spring Cloud Sleuth实战
  • 4.2.3 Istio实战
  • 4.2.4 Filebeat采集方案实战
  • 4.2.5 Elasticsearch存储实战
  • 4.3 链路追踪系统实战场景
  • 4.3.1 实战一：头采、尾采、单元采样的区别与技术难点
  • 4.3.2 实战二：在万亿级调用量下应如何自适应采样
  • 4.3.3 实战三：陈旧系统如何接入全链路追踪系统
  • 第5章 指标系统实战
  • 5.1 指标采集模型的设计
  • 5.1.1 指标数据的分类
  • 5.1.2 指标数据的语义规范
  • 5.2 系统选型实战
  • 5.2.1 OpenTelemetry指标监控实战
  • 5.2.2 Spring Boot Actuator监控实战
  • 5.2.3 自研指标监控实战
  • 5.2.4 内核监控之eBPF实战
  • 5.3 指标系统实战场景
  • 5.3.1 实战一：如何保证海量数据上报的实时性和完整性
  • 5.3.2 实战二：当陷入告警风暴时应该如何实现告警降噪
  • 5.3.3 实战三：使用Filebeat采集指标数据，如何在服务端去重
  • 第6章 事件中心实战
  • 6.1 事件中心的设计
  • 6.1.1 事件驱动架构概述
  • 6.1.2 事件模型的设计
  • 6.1.3 事件中心的设计及实战
  • 6.2 高可用事件中心实战
  • 第7章 Profile诊断实战
  • 7.1 线上分析工具
  • 7.1.1 JDK原生工具
  • 7.1.2 Java线上诊断工具
  • 7.1.3 网络请求分析工具Wireshark
  • 7.2 线上问题实时分析实战
  • 7.2.1 实战一：当线上业务内存溢出时如何定位
  • 7.2.2 实战二：当线上业务CPU的使用率较高时如何定位
  • 7.2.3 实战三：当线上业务I/O异常时如何定位
  • 7.2.4 实战四：当接口请求响应变慢时应如何定位
  • 7.3 线上问题处理流程实战
  • 第8章 可观测性的探索
  • 8.1 DevOps与可观测性
  • 8.1.1 服务依赖关系
  • 8.1.2 了解新版本的变化
  • 8.1.3 全链路压力测试不可或缺的可观测性
  • 8.1.4 利用混沌工程及时发现问题
  • 8.2 AIOps与可观测性
  • 8.2.1 如何选择合适的数据和算法
  • 8.2.2 企业级场景下AIOps落地的难点与经验
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。