可观测性

Rust 日志级别与结构化日志：生产级可观测性实践日志是软件可观测性的基石，是理解系统行为、诊断问题、监控健康状况的关键窗口。但日志的价值取决于其质量——过多的噪音淹没关键信息，过少的细节无法定位问题，非结构化的文本难以分析和查询。Rust 生态系统提供了强大的日志框架，从 log 门面的标准化接口到 env_logger、tracing 等实现，从简单的文本日志到结构化的事件追踪，从静态级别到动态过滤。理解日志级别的语义和使用场景、掌握结构化日志的设计模式、学会配置灵活的过滤策略、实现高性能的异步日志，是构建生产级应用的必备技能。本文深入探讨 Rust

程序员柒叔

Langfuse 项目概览项目名称：Langfuse 版本：3.140.0 开源协议：MIT License 官方网站：https://langfuse.com GitHub 仓库：https://github.com/langfuse/langfuse 项目类型：开源 LLM 工程平台（Full-stack Web Application）

阿拉斯攀登

SkyWalking 与 Zipkin、Prometheus 深度对比分析目录一、核心定位与设计目标二、核心功能能力对比1. 核心能力覆盖（√= 支持，△= 部分支持，×= 不支持）

许泽宇的技术分享

当 AI Agent 遇上可观测性：AgentOpenTelemetry 让你的智能体不再“黑盒“"你的 AI Agent 到底在干什么？为什么响应这么慢？Token 都花哪儿了？" —— 每个 AI 开发者的灵魂三问

进行 MQTT5 的压测：从场景到落地的系统方法论（含脚本、流程图与对比表）这是一份可直接落地的 MQTT5 压测操作手册。围绕大规模设备接入与事件驱动通道，给出从目标设定、场景脚本、参数策略、云端分布式执行到观测与复盘的完整路径。文章提供 JMeter/k6/Locust 的脚本模板、Azure Load Testing 的运行要点、AI 辅助数据生成与异常分析、一页式报告与 SOP。重点在“说人话”的实操步骤和复用清单，帮助团队在有限成本内，跑出可信容量曲线与可审计结论。

递归尽头是星辰

架构实战：1 小时搭建Java微服务指标监控体系（Prometheus+Grafana 落地指南）本文面向 Java 微服务开发者与初级架构师，基于 11 年 Java 后端 + 大数据开发实战经验，聚焦「可观测性」核心需求，提供一套从 0 到 1 的 Prometheus+Grafana 指标监控落地方案。内容涵盖 Docker Compose 快速部署监控组件、Spring Boot 应用集成 Micrometer 埋点，以及 Grafana 可视化面板配置与企业微信告警设置。方案兼顾「测试环境快速验证」与「生产环境高可用扩展」，详细拆解部署步骤、避坑指南，帮助读者 1 小时内搭建覆盖「JVM +

05_Spring AI 干货笔记之 Advisors APISpring AI Advisors API 提供了一种灵活而强大的方式，用于在 Spring 应用程序中拦截、修改和增强 AI 驱动的交互。通过利用 Advisors API，开发者能够创建更复杂、可复用且可维护的 AI 组件。

Docker-日志与监控：集中采集与性能分析实战“没有日志的系统如同盲人开车——你不知道哪里出了问题，直到撞上墙。” 在容器化世界，日志和监控不再是“可选项”，而是保障服务稳定性的基础设施。

夜莺监控设计思考（五）告警原理和处理流程深度剖析这将是一个系列，讲解夜莺监控的设计思考，可以理解为原理+最佳实践+产品设计时的折中取舍。本系列其他文章：

夜莺监控设计思考（四）关于机器那些事儿这将是一个系列，讲解夜莺监控的设计思考，可以理解为原理+最佳实践+产品设计时的折中取舍。本系列其他文章：

夜莺监控设计思考（三）时序库、agent 的一些设计考量这将是一个系列，讲解夜莺监控的设计思考，可以理解为原理+最佳实践+产品设计时的折中取舍。本系列其他文章：

领码方案｜Linux 下 PLT → PDF 转换服务超级完整版：异步、权限、进度摘要：本文从零到一，完整落地 Linux 环境下的 PLT → PDF 转换服务，覆盖同步与异步两种模式、进度查询、权限治理、水印与审计、前端可配置化、可观测性与弹性伸缩，并融入 AI 的智能优化思路。文章提供严谨的架构设计、接口契约、配置模型、参考代码与部署方案，既易读易用，又能支撑企业级生产落地。

可观测性体系建设五步心法：明业务、立规范、采数据、显特征、获洞见笔者做监控 11 年，在可观测性领域创业 4 年，与各类客户沟通较多，发现很多企业想要建设可观测性体系，但是不得章法，我把整个建设过程做了一个简单总结，梳理一下其中的脉络，希望对你有所启发。

全栈监控系统架构可观测性从数据层面可分为三类：图片来自：Metrics, Tracing, and LoggingCNCF 的 Observability Whitepaper（可观测性白皮书）将上述数据统称为 Signal（信号），除了以上三种，又提出来额外两种信号：

递归尽头是星辰

SkyWalking架构深度解析：分布式系统监控的利器SkyWalking是一款开源的APM(应用性能监控)系统，专门为微服务、云原生和容器化架构设计。它由Apache软件基金会孵化并毕业，已成为分布式系统监控领域的明星项目。

NCC Mocha v0.2.0 发布，新增对 Metrics 的支持Mocha 是一个基于 .NET 开发的 APM 系统，同时提供可伸缩的可观测性数据分析和存储平台。项目地址：https://github.com/dotnetcore/mocha

在未来等你

互联网大厂Java求职面试：AI与云原生下的系统设计挑战-3面试官（严肃）：郑薪苦，你最近在做电商系统的促销活动，如何处理分布式事务？郑薪苦（挠头）：嗯……我用的是Spring Cloud Seata，它能保证跨服务的事务一致性。

云原生之开源遥测框架OpenTelemetry（在 Gin 框架中使用 OpenTelemetry 进行分布式追踪和监控）在云原生时代，随着系统应用的不断复杂化和分布式，传统的监控手段已经难以满足需求。因此，OpenTelemetry这一开源遥测框架应运而生，它旨在提供一套统一的解决方案，帮助开发者和运维团队全面了解系统性能状况，迅速定位和解决问题。

系统可观测性(1)基础概念Author: Once Day Date: 2025年2月8日一位热衷于Linux学习和开发的菜鸟，试图谱写一场冒险之旅，也许终点只是一场白日梦…

阿达_优阅达

企业数字化转型加速，现代 IT 如何用 Datadog 全面提升可观测性？作为 Gartner 可观测平台魔力象限的领导者，Datadog 凭借全面的功能、直观的用户界面和强大的产品路线图赢得了全球企业的信任。企业 IT 架构正变得日益复杂，从本地服务器到云端部署，从单体应用向微服务，还有容器、 Kubernetes 等云原生技术的兴起，各种技术栈的引入使得运维工作面临着前所未有的挑战。