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gydtep2002 · 发表于 2023-4-28 08:47:42

显然不是，排查故障的方式一直都在，只是整个系统和情况更加复杂，所以才需要更加体系化、系统化的方式来支持这一过程，因此演化出来可观测性这个概念。所以核心点在于：

gydtep2002 · 发表于 2023-4-28 18:04:36

特殊场景：除了场景的公司内通用场景外，针对不同的行业属性，也可以衍生出特定行业的观测场景与应用，例如阿里云的城市大脑

gydtep2002 · 发表于 2023-4-29 09:24:42

数据关联与统一分析：数据价值的发掘不是简单的通过一种数据来实现，更多的时候我们需要利用多种数据关联来达到目的，例如结合用户的信息表以及访问日志，

gydtep2002 · 发表于 2023-4-30 10:15:08

多套方案交织：可能要使用至少Metrics、Logging、Tracing3种方案，维护代价巨大
数据不互通：虽然是同一个业务组件，同一个系统，产生的数据由于在不同的方案中，数据难以互通，无法充分发挥数据价值

gydtep2002 · 发表于 2023-5-1 06:42:42

除了常见的查询和分析能力外，我们还内置了ETL的功能，负责对数据进行清洗和格式化，同时支持对接外部的流计算和离线计算系统。

gydtep2002 · 发表于 2023-5-2 09:17:43

对于这类数据都会有专门的时序引擎来支撑，目前主流的时序引擎基本上都是用类似于LSM Tree的思想来实现，以适应高吞吐的写入和查询（Update、Delete操作很少）

gydtep2002 · 发表于 2023-5-3 13:55:32

各类数据全部存储在SLS可观测数据引擎中，主要利用SLS提供的索引、查询和聚合分析能力
上层基于SLS的接口构建全链路的数据展示和监控系统

gydtep2002 · 发表于 2023-5-4 07:18:21

目前我们这套平台上已经积累了10万级的内外部用户，每天写入的数据40PB+，非常多的团队在基于我们的引擎在构建自己公司/部门的可观测平台，

gydtep2002 · 发表于 2023-5-5 07:30:44

上下游分析：基于计算的Dependency信息，按照某个Service进行聚合，统一Service依赖的上下游的指标

gydtep2002 · 发表于 2023-5-6 07:54:26

而我们对于可观测性引擎的研发，主要关注的也是如何服务更多的部门/公司进行可观测性方案的快速、有效实施。包括引擎中的传感器、数据、

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