《雲原生時代的可觀測系統最佳實戰》是一本電子工業出版社出版的圖書，作者為羅夢婷、蒲實。本書適合雲原生套用開發人員、架構師、運維人員、測試人員，以及雲計算相關從業人員閱讀。
基本介紹
- 中文名：雲原生時代的可觀測系統最佳實戰
- 作者：羅夢婷、蒲實
- 出版時間：2023年9月
- 出版社：電子工業出版社
- 頁數：320 頁
- ISBN：9787121460456
- 定價：108.00 元
- 開本：16 開
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
內容簡介
《雲原生時代的可觀測系統最佳實戰》基於筆者多年的雲原生可觀測性實踐經驗，從可觀測系統的演進和基礎理論開始介紹，結合案例對可觀測系統的開源架構、日誌、鏈路、監控、事件和診斷等關鍵要素的系統設計方案及問題解決思路進行闡述。
圖書目錄
第1章 可觀測性概述 1
1.1 可觀測系統的演進 1
1.1.1 系統架構的演進 1
1.1.2 可觀測性和監控的關係 6
1.1.3 可觀測性技術的現狀 13
1.2 可觀測性數據 20
1.2.1 可觀測性數據的類型 20
1.2.2 實戰場景下運維人員觀測的數據 24
1.2.3 實戰場景下研發人員觀測的數據 27
1.3 可觀測性技術的價值 29
1.3.1 發現系統故障 30
1.3.2 預測系統故障和容量 31
1.3.3 提供事故分析報告 33
1.3.4 預測變更的影響 35
第2章 系統架構 38
2.1 架構設計的基本原則 38
2.1.1 統一的數據語義 39
2.1.2 統一的數據處理平台 46
2.1.3 統一的可視化系統 48
2.2 平台基礎架構設計實戰 53
2.2.1 實戰一：基於開源Grafana+Prometheus+Tempo+Loki的解決方案 53
2.2.2 實戰二：基於開源Elastic Stack的解決方案 71
2.2.3 實戰三：開源架構最佳化之解決大規模數據計算問題 81
第3章 日誌系統實戰 91
3.1 日誌模型的設計 91
3.2 日誌系統的選型實戰 95
3.2.1 全文檢索的首選：Elasticsearch實戰 95
3.2.2 新生代列式存儲：ClickHouse實戰 101
3.3 Elasticsearch調優實戰指南 104
3.3.1 實戰一：Elasticsearch索引模組及配置Index、Shard、Segment 105
3.3.2 實戰二：合理使用Elasticsearch數據欄位，配置pipeline和mapping 113
3.3.3 實戰三：在大規模系統中選擇欄位存儲方式 121
3.3.4 實戰四：PB級別數據量場景下的Elasticsearch調優 126
3.3.5 實戰五：降本增效，預測Elasticsearch集群的規模並控制成本 130
第4章 鏈路追蹤系統實戰 135
4.1 設計鏈路追蹤模型 135
4.1.1 鏈路追蹤的發展歷程 135
4.1.2 Span語義規範 138
4.2 系統選型實戰 141
4.2.1 OpenTelemetry調用鏈實戰 141
4.2.2 Spring Cloud Sleuth實戰 157
4.2.3 Istio實戰 169
4.2.4 Filebeat採集方案實戰 172
4.2.5 Elasticsearch存儲實戰 176
4.3 鏈路追蹤系統實戰場景 181
4.3.1 實戰一：頭采、尾采、單元採樣的區別與技術難點 181
4.3.2 實戰二：在萬億級調用量下應如何自適應採樣 185
4.3.3 實戰三：陳舊系統如何接入全鏈路追蹤系統 188
第5章 指標系統實戰 193
5.1 指標採集模型的設計 193
5.1.1 指標數據的分類 193
5.1.2 指標數據的語義規範 197
5.2 系統選型實戰 200
5.2.1 OpenTelemetry指標監控實戰 200
5.2.2 Spring Boot Actuator監控實戰 216
5.2.3 自研指標監控實戰 226
5.2.4 核心監控之eBPF實戰 231
5.3 指標系統實戰場景 238
5.3.1 實戰一：如何保證海量數據上報的實時性和完整性 238
5.3.2 實戰二：當陷入告警風暴時應該如何實現告警降噪 240
5.3.3 實戰三：使用Filebeat採集指標數據，如何在服務端去重 244
第6章 事件中心實戰 251
6.1 事件中心的設計 251
6.1.1 事件驅動架構概述 251
6.1.2 事件模型的設計 254
6.1.3 事件中心的設計及實戰 256
6.2 高可用事件中心實戰 258
第7章 Profile診斷實戰261
7.1 線上分析工具 261
7.1.1 JDK原生工具261
7.1.2 Java線上診斷工具 266
7.1.3 網路請求分析工具Wireshark 272
7.2 線上問題實時分析實戰 275
7.2.1 實戰一：當線上業務記憶體溢出時如何定位 276
7.2.2 實戰二：當線上業務CPU的使用率較高時如何定位 281
7.2.3 實戰三：當線上業務I/O異常時如何定位283
7.2.4 實戰四：當接口請求回響變慢時應如何定位 285
7.3 線上問題處理流程實戰 286
第8章 可觀測性的探索 289
8.1 DevOps與可觀測性289
8.1.1 服務依賴關係 289
8.1.2 了解新版本的變化 293
8.1.3 全鏈路壓力測試不可或缺的可觀測性 296
8.1.4 利用混沌工程及時發現問題 298
8.2 AIOps與可觀測性 302
8.2.1 如何選擇合適的數據和算法 303
8.2.2 企業級場景下AIOps落地的難點與經驗 306
作者簡介
羅夢婷，畢業於廣東海洋大學電子信息工程專業，先後任職於九聯、華潤、騰訊等大型企業，參與騰訊雲微服務平台的核心研發工作，擔任可觀測系統技術負責人，在雲原生、物聯網及AI等技術領域具有成熟的架構設計經驗，先後主導過多個大型產業數位化項目的落地。
蒲實，畢業於復旦大學軟體學院，目前就職於騰訊，負責騰訊雲微服務平台TSF可觀測性相關產品功能的研發，在可觀測性、微服務等技術領域具有豐富的實戰經驗，致力於打造高穩定性、高可用性的雲原生可觀測性產品。
