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随着云原生、微服务等新架构、新生态的引入和发展，云原生可观测性（Observability）越来越多地被提及和重视。通常有多种手段和方法来实现云原生可观测性，不同手段的侧重点往往略有不同。它主要是从三个方面来实现的：日志、指标和跟踪。

为了支持易用性，需要较多的开发工作和可用性设计不会因为Trace组件或者Kafka的不可用造成服务的不可用。此种方式的主要坏处是，功能是以jar包方式提供的，如有重大bug或者改动，所有服务都必须重新发布。

云原生可观测性 对于云原生软件系统以及软件工程领域都是一个比较新的概念。为什么在传统的单体软件系统中这个概念没有引起大家的注意呢？这主要是由于系统规模、复杂性以及生态化等多个方面的差异造成的。

早期面向网络管理的功能，例如流量统计、状态报告等，是在数通网络设备上附带的，交换机或者路由器在连接不同网络时，该功能依据其所支撑的各项协议被固化在相应设备中。 但随着网络的发展， 这样的方式已远不能满足网络管理维护的需求。于是 2000 年后， 深度包检测技术应运而生。接下来我们就来详细介绍一下什么是网络可视化。

网络流量分发是互联网上最常见的一种产品，包括百度、去哪儿网、淘宝，以及各种安卓应用商店，其产品核心部分都可以看做是在做分发。

可观测性对于软件系统以及软件工程领域都是一个比较新的概念。为什么云原生可观测性在传统的单体软件系统中这个概念没有引起大家的注意呢？这主要是由于系统规模、复杂性以及生态化等多个方面的差异造成的。

在云原生领域，云原生可观测性指从外部输出推断和衡量系统内部状态，描述系统中所发生情况的理解程度。常见的云原生可观测性的三大基础是监控指标（Metrics）、追踪（Tracing）和日志（Logging）

DeepFlow?混合云全网流量采集与网络流量分发方案，为企业混合云建立统一高效的网络流量采集及处理平台，面对异构资源池实现统一的流量采集抽象层，支持IPv4、IPv6协议环境，并且能对流量实现过滤、去重、压缩、截短等处理功能，能为网络运营中心、安全运营中心、大数据分析平台等多方流量消费端提供数据供给。

在传统架构向云架构演进的过程中，新概念、新技术的不断涌现，新技术架构docker、K8S、service mesh、spring cloud、Istio应用对传统架构带来巨大变化。面对新技术应用，基于云原生环境下的全景性能监控保障给我们传统监测方式带来挑战。

“监控”是微服务治理的一个重要环节，微服务监控系统的完善程度直接影响到我们微服务质量的好坏，我们的微服务在线上运行时，有没有一套完善的监控体系能去了解到它的健康情况，这对整个系统的可靠性和稳定性非常重要。那么一个比较完善的微服务监控体系需要涉及到哪些层级？下面云杉网络就给大家介绍一下微服务监控体系的层级架构是怎样的？

当前，主流可观测性系统主要基于Metrics、Traces、Logs三大数据类型构建，围绕着这三种数据类型，开源社区构建了多种多样的开源产品，像Prometheus, Cortex, Fluentd, ELK, Loki, Jaeger等。这些开源产品极大的丰富了人们在云原生可观测性实践中的选择。然而，这些开源组件大多专注于解决某个特定场景的 云原生可观测性 问题，应对复杂业务场景往往会让开发运维人员陷入困境。

随着微服务架构现在成为 Web 应用程序的事实标准，有效的调试和异常检测需要一个可观察的系统——这意味着可以通过观察和跟踪指标、跟踪和日志来推断应用程序的内部状态。可观测性是关于数据公开和容易获取的信息，以便在通信失败、内部事件没有按预期发生或事件不应该发生时发现问题。在这里，您将学习和了解不同的微服务监控工具，以及如何监控微服务。让我们来看看！

现在基本上行各业在生产或者是工作过程当中都是需要通过监控来进行相关的管控的，而对于生产设备相对较多的行业来讲，设备监控是非常重要的一个部分，而有非常多的互联网平台厂家推出了云网监控平台。那么云网监控平台对于企业来讲是否适用呢？接下来由云杉网络带我们一起来了解一下吧。

随着互联网迅速的发展影响下，企业上云从政策层面得到了国家的大力推动,并于各行各业迅速在此背景下,公司引进的云杉网络的全栈链路追踪服务，随着大家对这类服务的了解与关注，现在的.全栈链路追踪主要是解决5G核心网、云平台之间快速跨层故障定界的关键能力,将虚拟化所实现的逻辑通信进行逐步展开,清晰展示每段的网络状态等情况的分析。

随着云原生、微服务等新架构、新生态的引入和发展，云原生可观测性越来越多地被提及和重视。