插桩库正在OpenTelemetry Python Contrib下的instrumentation-genai项目中开发，以自动化生成式AI应用程序的遥测数据收集。...生成式AI的关键信号 生成式AI的语义约定侧重于通过三个主要信号捕获对AI模型行为的洞察：跟踪、指标和事件。 这些信号共同提供了一个全面的监控框架，能够更好地进行成本管理、性能调整和请求跟踪。...跟踪：跟踪模型交互 跟踪跟踪每个模型交互的生命周期，涵盖输入参数（例如，temperature、top_p）和响应细节，如令牌计数或错误。...它们提供了对每个请求的可见性，有助于识别瓶颈并分析设置对模型输出的影响。 指标：监控使用情况和性能 指标汇总高级指标，如请求量、延迟和令牌计数，这对于管理成本和性能至关重要。...这些见解对于调试和优化可能出现意外行为的AI应用程序非常宝贵。 注意：请注意，我们决定使用发出的事件以及生成式AI的语义约定中的日志API规范。
通过统一数据的清晰上下文视图通过可视化和分析加速解决时间自动化基础用于根本原因分析和警报相关性使网络、基础设施和应用程序事件对业务服务的影响可视化 数据规范化的挑战可能需要额外的能力或组织变革设置耗时仍然有一些手动工作和此级别的有限自动化...遥测数据——包括指标、日志和跟踪——提供了对系统健康和性能的深刻洞察。要开始这段旅程，首先需要定义对独特系统需求最重要的数据。...日志记录则提供了详细的事件信息，有助于在问题发生时进行快速诊断和故障排除。而链路追踪能够揭示请求在分布式系统中的流转路径，帮助识别性能瓶颈和延迟来源。...精确的跟踪 分布式跟踪是现代架构中理解复杂流程的强大工具，尤其是在面对微服务和多层次应用时尤为重要。要有效实施分布式跟踪，首先需要在应用程序中生成准确的跟踪数据。...使用自动化，可以简化从数据生成洞察的过程，并使用AI驱动的算法检测模式和异常。 利用自动化和人工智能（AI），可以对遥测数据进行深入分析，以识别与预期的偏差。
实时性能跟踪：实现对LLM操作的即时反馈，确保系统达到最佳效率并适应不同的性能需求。 资源利用和效率：识别计算需求和效率低下，优化资源分配以提高成本效益和系统吞吐量。...OpenTelemetry 用于 LLM 可观测性 OpenTelemetry 是一组API、SDK、库和集成，旨在标准化遥测数据（日志、指标和跟踪）的生成、收集和管理。...使用 OpenLLMetry SDK 进行自动插桩：除了自动插桩 API 和数据库调用外，此版本的 SDK 还会插桩 Langchain 应用，如 OpenAI 调用和 Vector DB 检索。...SigNoz 中的摄取详细信息。 集成：一旦您安装了 SDK，就需要将 OpenTelemetry 库合并到您的应用程序代码库中。这涉及创建代表应用程序执行操作的跟踪和跨度。...了解如何在仪表板中创建变量请点击这里。 阈值 为了帮助操作员快速识别关键点，您可以在 SigNoz 仪表板中为可视化设置阈值。这些阈值可以作为可接受性能水平的基准，也可以作为潜在问题的警告。
以下是一些微服务日志记录的最佳实践： 记录什么 事件和事务：捕获操作、事件和业务或系统事务，以提供对系统行为的洞察。错误：记录错误、异常和堆栈跟踪，以帮助排除故障并了解系统内的故障点。...记录性能指标 除了记录事件和错误之外，还考虑记录性能指标，如响应时间和资源利用情况。这将使您能够监控服务的性能并识别任何潜在问题。...日志、指标和跟踪作为可观测性的支柱 日志、指标和跟踪通常被称为可观测性的三个支柱。这三个遥测信号在关联时可以更快地推动应用程序洞察。 对于强大的可观测性，具有无缝关联遥测信号的方式至关重要。...OpenTelemetry 是一套旨在规范遥测数据（日志、指标和跟踪）的生成、收集和管理的 API、SDK、库和集成。...我们对 Go 应用程序进行了工具化，以生成按照此文档描述的方式的跟踪。 我们将进一步检查如何在日志中添加上下文信息。我们使用 zap 库进行日志记录。
您可能拥有不同的团队和 可观察性 解决方案来管理为业务服务做出贡献的不同层级，或者不同的工具生成有用的 遥测数据，例如指标、事件、日志、跟踪和拓扑，但它们在孤岛中运行。也许您没有环境中连接的模型。...服务建模的工作原理 假设您拥有 IT 环境的动态和协调图数据库，其中所有类型的摄取数据（指标、事件、日志、跟踪、拓扑）都已标准化，对您的服务进行建模涉及以下步骤： 识别您要建模的最终用户服务，并将服务详细信息作为输入添加到服务建模工具中...这些服务模型支持微服务、Kubernetes、云服务、应用程序性能跟踪和主机等现代技术，以准确跟踪所有 IT 资源和关系。蓝图使表达识别服务所有元素的简单规则变得容易。...如何将 AI 整合到更快的故障排除中 因果 AI 和生成式 AI (GenAI) 等 AI 技术可以通过将原因与结果联系起来并翻译根本原因洞察力来帮助加速故障排除过程。...真正的 AIOps 需要一个完整的系统，该系统旨在通过最终用户和业务影响的视角来收集和建模数据。使用上述过程进行的服务建模使您可以自信地使用 AI 生成可靠的洞察力。
SkyWalking是一个开源的APM系统，它的主要目标是帮助开发人员监控和优化他们的应用程序。它提供了深入洞察应用程序性能的能力，包括分布式跟踪、性能指标、日志管理和警报功能。...通过分布式跟踪，您可以看到每个事务是如何在不同的服务之间传播的，这些服务可以位于不同的服务器上，甚至位于不同的数据中心。这有助于识别事务路径上的任何瓶颈、延迟或性能问题。...成熟的遥测生态系统支持除了自身的功能外，SkyWalking还支持来自成熟遥测生态系统的指标、跟踪和日志，这包括Zipkin、OpenTelemetry、Prometheus、Zabbix、Fluentd...这使得您能够更好地管理和分析应用程序生成的日志数据。警报和遥测管道最后，SkyWalking还支持警报设置和遥测数据的管道传输。...您可以根据服务、部署和API设置警报规则，并将警报和所有遥测数据转发到第三方系统。这有助于及时发现问题并采取行动，以确保应用程序的稳定性和可用性。总结在现代应用程序开发中，性能监控是至关重要的。
对您而言，这意味着随着您处理越来越多的指标、日志、跟踪和事件，理解生产环境中发生的事情变得越来越困难。 遥测流水线可以确保您掌握相关数据。...其核心是，遥测是从远程系统自动收集和传输数据以进行监控和分析。您随时随地都能看到遥测的实际应用——例如，健身追踪器监控您的心率并将数据发送到应用程序。...在软件中，遥测是指应用程序、基础设施和云服务生成的日志、指标、跟踪和事件，这些事件被发送到监控和可观测性系统。 当今的云原生系统会生成持续不断的遥测数据流。...它们从第三方服务中引入库，运行在托管云平台上，并与具有其自身格式和详细程度的遗留系统集成。由于您无法始终控制此遥测数据的生成方式，因此理解它可能是一个挑战。...无论您是想减少供应商锁定、提高数据质量还是更好地控制成本，遥测流水线都不必是孤注一掷的努力。您可以从小处着手，并随着应用程序一起发展，每次迭代都能获得更大的灵活性和洞察力。
在 IT 和云计算中，可观察性是根据系统生成的数据（例如日志、指标和跟踪）来衡量系统当前状态的能力。 可观察性依赖于源自多云计算环境中端点和服务的仪器的遥测。...在这些现代环境中，每个硬件、软件和云基础架构组件以及每个容器、开源工具和微服务都会生成每个活动的记录。...通过将 AI 应用于一切——从收集遥测数据到分析整个技术堆栈中发生的事情——您的组织可以获得对自动化应用程序监控、测试、持续交付、应用程序安全和事件响应至关重要的可靠答案。...云环境会生成大量遥测数据，尤其是在涉及微服务和容器化应用程序时。他们还创建了比团队过去必须解释的更多种类的遥测数据。...通过了解请求从开始到结束的整个过程，团队可以主动识别应用程序性能问题并获得对最终用户体验的重要洞察。这样，即使组织扩展其应用程序基础架构以支持未来的增长，IT 团队也可以迅速对关注的问题采取行动。
在不断发展的软件开发世界中，可观察性使软件工程师能够实时洞察复杂的系统。...它们自动捕获由仪表化应用程序生成的遥测数据并实施 OTel API。OpenTelemetry Collector接收处理、过滤和导出各种格式的遥测数据。...OTel 使您能够使用 OpenTelemetry API 和 SDK 添加应用程序检测。这会自动将系统组件定向到您寻求收集、分析和导出的特定日志、跟踪或遥测数据。...分布式追踪 OpenTelemetry 使开发人员能够跟踪分布式系统中不同服务之间的事务。这使得您可以轻松理解前端到后端的请求流，并实现高效的错误识别和解决。...此外，它还允许您将额外的元数据附加到直方图，从而能够跟踪最大值和最小值。 日志记录和错误报告 借助 OTel，您可以记录应用程序中的重要事件和错误，并将其导出到日志系统以进行进一步分析。
随着 AI 和生成式 AI 的兴起，可观测性正进入一个更加现代化的时代。这些 AI 技术的普及使得可观测性从一个手动、被动的过程，向更主动的 AI 驱动方法转变，能够自动诊断问题并进行修复。...过去，单体应用程序运行在数据中心，软件更新是很少发生的事情。运维团队依赖服务器、网络和存储工具来监控其技术孤岛，手动分析数据，并通过电话会议与他人一起识别、分类和解决问题。...AI 驱动的可观测性新时代——将指标、日志、跟踪和性能分析整合到一个平台中，提供可操作的洞察。...使用交互式 Elastic AI 助手，通过情境感知的可操作洞察提升运营智能Elastic 利用其多年的机器学习专业知识和与生成式 AI 平台的集成，通过相关的、情境感知的 AI 驱动洞察来变革可观测性...Elastic 允许用户向助手提供私有数据，如操作手册、过去事件的历史、案例历史等。
在 Kubernetes 中，事件是提供对集群内状态变化洞察的对象。进行 Kubernetes 事件监控对于实时洞察 Kubernetes 集群的运行状态至关重要。...它使管理员能够快速识别并响应问题，优化资源分配，并确保其容器化应用程序的平稳高效运行。...分析 Kubernetes 集群中特定事件是可观测性的关键组成部分，为更快的问题解决提供了对集群事件之间关联的深入洞察。...检测失败的部署和资源分配问题。 通过主动解决问题降低停机时间。 安全与合规性：事件监控对于识别安全漏洞并保持符合法规标准至关重要。 实时检测可疑活动。 生成符合法规标准的审计跟踪。...使用 OpenTelemetry 收集 Kubernetes 事件 OpenTelemetry 是一组 API、SDK、库和集成，旨在标准化遥测数据（日志、度量和跟踪）的生成、收集和管理。
务必利用 Kubernetes 中的新功能，例如 API 服务器和 Kubelet 跟踪，尤其是在您的应用程序与这些 API 交互以进行扩展的情况下。...您如何在动态 Kubernetes 环境中处理 OpenTelemetry 代理的部署和管理？ 根据您的应用程序的确切需求，您可以选择很多不同的选项。但是，总的来说，您需要考虑两种类型的代理。...第一种是负责从您的代码添加和生成遥测数据的检测代理，第二种是处理和导出遥测数据的收集代理。...此竞争条件导致表被锁定以进行读取，从而导致整个基础设施中的连接池耗尽。我们的遥测以多种方式识别出了这个问题——我们能够看到失败请求的速率增加了，这触发了自动通知。...在不久的将来，该项目将提供对工作负载持续分析的支持，并引入一组新的语义约定，用于结构化事件，以帮助创建前端客户端、生成式 AI 系统、Kubernetes 生命周期信号等的标准遥测数据。
在故障排除和事后分析中，为了使数据具有价值，属性名称需要在每种遥测类型、工具和服务中保持一致。...他对三件事情充满激情：协助团队发现实时数据洞察、生成式人工智能以及......有效的属性命名不仅仅是一种最佳实践；它是一项关键要求。为了使数据在故障排除和事后分析中具有价值，属性名称需要在每个遥测类型、每个工具和每个服务中保持一致。...诸如 http.status_code 和 db.system 这样的名称易于识别，并立即提供关于问题性质的见解，无论是在数据库还是在 Web 服务中。...注重服务水平 在决定要应用于您的跟踪的属性时，请记住您的应用程序的重点是为客户提供高质量的软件体验。
现代的云原生可观测性平台已经出现，可以收集遥测数据，例如日志和跟踪，然后分析这些数据以提供有关基础设施和应用程序状态的可操作见解。...处理/分析：在生成遥测数据后，以下停止数据在通过可观测性管道传输时会应用高级分析技术来提取有意义的模式和可操作的洞察。...存储/查询：接下来存储数据，用户可以在其中查询原始遥测数据并获取洞察，用于历史分析和趋势识别。 操作：最后，收集和分析数据的全部意义在于采取行动。...通过利用可观测性的这些关键功能，企业可以： 主动识别和解决潜在瓶颈 减少平均故障修复时间 (MTTR) 推动持续改进 简化工作流程并提高响应时间 自动化劳动密集型、容易出错的重复性任务 自动优化性能 这四个功能中的每一个都是为了深入了解应用程序...OTel 定义了用于检测、生成、收集和导出遥测数据的统一格式，例如指标、日志和跟踪，以供监控平台进行分析。
Honeycomb 的新前端可观测性工具利用 OpenTelemetry 为开发人员提供更深入的洞察力和更快的 Web 性能问题调试。...Honeycomb 表示，当涉及到实际调试 Web 应用程序中的问题时，您通常只能将浏览器开发者工具的输出拼凑在一起，并从客户支持工单中获取一些细节（如果您幸运的话），以便在本地复制问题，希望能够识别问题的根源...跟踪显示了所有涉及的服务以及它们如何协同工作。Honeycomb 表示，由于它是从浏览器开始的分布式跟踪生成的，因此可以理解整个系统。...借助 OpenTelemetry，可以揭示创建“丰富事件”所需的遥测数据。 访问所有字段和高基数值，涵盖应用程序开发。可以使用所有必要的上下文来监控指标，以改进它们。...除了标准的 OpenTelemetry 自动检测之外，还添加了数十个属性，包括 CWV 属性数据和用户交互数据（例如点击）。
Falcon XDR 还将洞察力转化为行动，授权安全团队设计和自动化多阶段、多平台的响应工作流，以进行全栈式修复。...Cybereason XDR 跟踪、可视化和结束恶意操作，从根源中获取完整的攻击链，涵盖每个受影响的端点、设备、用户身份、应用程序和云部署。...该平台利用整个生态系统中的自动化和单击修复来终止攻击，并大大减少了人工调查的需求。...Cybereason XDR 提供端点保护、扩展的攻击面保护、安全操作优化以及状态和事件管理，以更快地识别和结束攻击。...这种连接性为组织提供智能威胁传感、分析和自动响应，并使业务能够在所有载体上检测安全事件和高级攻击。 该平台可以从跨用户组织的多个资产进行多矢量遥测，并将这些信息应用于阻止大规模攻击。
并非你所想的可观测性 在运维领域，可观测性正在风靡一时。装备所有软件以生成遥测数据流，然后使用数十种应用性能管理（APM）、基础设施管理或 IT 运维管理（ITOM）工具来理解所有这些数据。...运维人员和网站可靠性工程师的可观测性工作目标很明确：汇总日志和其他遥测数据，检测威胁，监控应用程序和基础设施性能，检测行为异常，优先处理这些异常，确定其根本原因，并将发现的问题指向其底层负责人。...与以运维为重点的可观测性工具不同，以开发为重点的可观测性专注于开发人员关心的问题，比如文档对象模型（DOM）事件、API 行为、检测糟糕的代码模式和代码异味、识别有问题的代码行和测试覆盖率。...开发人员需要为他们的需求而构建的可观测性 由于今天的开发人员在复杂的分布式应用程序上工作，他们需要能洞察这类应用程序行为的可观测性。...事件追踪，也称为“面包屑”：解决问题可能像解谜一样。通过跟踪导致问题的事件，可以确定问题的原因并找到解决方法。 版本更改和责任方：在许多情况下，出现的问题是其他开发人员的工作结果。
分布式跟踪可以帮助查看整个请求过程中服务之间的交互，并可以让我们深入了解系统中请求的整个生命周期。它帮助我们发现应用程序中的错误、瓶颈和性能问题。...OpenTelemetry 可以用于从应用程序收集数据。它是一组工具、API 和 SDK 集合，我们可以使用它们来检测、生成、收集和导出遥测数据（指标、日志和追踪），以帮助分析应用的性能和行为。...日志是系统或应用程序在特定时间点发生的事件的文本记录。 OpenTelemetry 与供应商无关 OpenTelemetry 提供了一个与供应商无关的可观测性标准，因为它旨在标准化跟踪的生成。...检测（埋点） 应用程序的检测数据可以使用自动或手动（或混合）方式生成。...在这种配置中，我们有一个中心的 OpenTelemetry 收集器，它使用 deployment 模式部署，具有许多优势，如自动扩展。
在这篇文章中，我们探讨了SREs（网站可靠性工程师）和安全分析师虽然角色不同，但共享了许多相同的目标。他们都采用主动监控和事件响应策略，以便在服务受影响之前识别并解决潜在问题。...使用开箱即用和可定制的机器学习（ML）模型，构建AIOps能力可以帮助企业自动检测异常，并提供根因分析和补救支持。可观测性解决方案减少噪音的能力取决于遥测数据，包括指标、日志、跟踪和性能分析数据。...日志、分布式跟踪和指标提供了对请求流、请求量和类型以及其他性能特征的视图。这些关联和上下文数据为分布式系统提供了一个综合视图，这也可以被用来调查安全事件。...协作的实际应用与可观测性平台集成的SIEM解决方案和其他安全技术利用了日志、指标和跟踪的洞察。这种统一的方法使得主动识别异常模式、可疑活动和潜在的安全事件成为可能。...通过关联网络流量中异常日志峰值和服务器性能指标，组织可以快速区分合法的流量激增和潜在的DDoS攻击。不寻常的模式，如重复的登录失败或来自不寻常位置的访问，可以迅速浮现 — 显著降低了攻击成功的可能性。
这允许您更有效地调整和优化您的基础设施和代码。 错误检测 识别和量化错误和故障。例如，测量错误率以快速发现和解决应用程序中的问题。使用 OTel，您可以根据这些指标设置警报，以便实时收到问题通知。...它提供了将遥测检测集成到用不同编程语言（如 Java、Python、Go 等）编写的应用程序中所需的组件。 格式 OpenTelemetry 定义了表示指标数据的标准格式。...此格式确保了不同遥测系统和组件之间的一致性和可互操作性。通过遵守此格式，开发人员可以轻松地在应用程序堆栈的各个部分之间交换指标数据。...一致的命名有助于轻松识别和理解不同服务和组件中的指标。 2. 优化标签和属性 标签和属性为指标提供了重要的上下文，使它们更具信息量。但是，过多的标签会使分析复杂化并增加存储需求。...选择能够添加有意义的差异化而不会压倒数据集的标签。 明智地使用属性可以提高指标的实用性。例如，在登录尝试计数器中添加用户角色标签，可以详细分析登录模式，帮助进行安全监控和用户行为洞察。 3.
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