作者：範中豪(熾凡) 在多雲架構日益普及的今天，企業常常面臨這樣的場景：運行在多雲環境中的業務系統會產生大量日誌數據，通常存儲於對象存儲服務中，但為了實現集中化運維、安全合規與統一分析，需要將這些分散的日誌數據匯聚至統一的日誌平台進行處理與洞察。 典型場景包括： 跨雲服務日誌集中分析： 各類雲服務產生的審計日誌、網絡流日誌、負載均衡訪問日誌等，需在統一
作者：隰宗正(霜鍵) 點擊此處，查看視頻演示！ 當可觀測數據遇上“關係圖譜” 1.1 從“孤立的實體”到“連接的網絡” 在現代雲原生架構的宏大敍事中，我們習慣於將系統中的每個組件——服務、容器、中間件、基礎設施，視為獨立的“實體”進行監控和管理。我們為它們配置儀表盤，設置告警，追蹤它們的性能指標。然而，這種“個體視角”存在一個根本性的盲點：它忽略了系統最本
本月可觀測熱文回顧 文章一覽： 用户説“App 卡死了”，你卻查不到原因？可能是監控方式錯了 清理祖傳 AK 不怕炸鍋：基於 UModel 的雲監控 2.0 身份憑證觀測實踐 告別手動埋點！Android 無侵入式數據採集方案深度解析 從數據孤島到智能洞察：構建面向未來的 Operation intelligence 體系 從“天書”到源碼：H
作者：孫玉梅 背景 在現代雲環境中，安全合規與故障溯源面臨着如下問題： 控制面與數據面的割裂：雲端的資源變更（如 OpenAPI 調用）與底層的運行時行為天然處於兩個平行的觀測維度。 異構數據的孤島效應：K8s 的編排事件、ECS 的系統日誌以及雲產品的操作記錄分散在不同的存儲介質中，缺乏統一的上下文關聯。 這種多維度的碎片化導致
作者：隰宗正(霜鍵) 從“看”指標到“懂”指標的進化 1.1 “指標洪水”與“分析赤字”的困境 隨着業務全面上雲和微服務架構的普及，我們正迎來一個“大觀測”的時代。系統的每一個角落都在產生海量的指標數據（Metrics），它們是衡量系統健康度的關鍵。然而，數據的極大豐富也帶來了新的困境——“指標洪水”。運維團隊和 SRE 工程師們發現自己被淹沒在無窮無盡的監控大
在阿里雲，我們正站在一個技術轉折點上。 今天的大模型不再只是“聊天”——它開始查故障、做決策、自動修復系統。而這一切的前提是：AI 必須真正“看見”這個世界。不是通過攝像頭，而是通過千萬服務器、百萬容器、億級請求中持續涌出的日誌、指標、追蹤、eBPF 事件和 Agent 行為數據。這些數據，是系統最真實的脈搏，也是智能演進的原始燃料。 我們正在構建一條從數據到智能的閉
