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eBPF 可观测性:内核可编程追踪与性能剖析

系统性 eBPF 可观测性实战:eBPF 架构与执行模型(Verifier/JIT/maps/Helper)、BCC 与 libbpf 开发框架对比、BPF 程序类型(kprobe/tracepoint/uprobe/XDP/TC/socket)、Go eBPF 开发(cilium/ebpf 库)、常见可观测性场景(函数追踪/延迟分析/火焰图/网络丢包/文件 IO/TCP 连接)、eBPF 安全与权限(CAP_BPF)、性能开销控制、与 Prometheus/Grafana 集成。附 C/libbpf 和 Go 实战代码。

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eBPF tracing 性能优化
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SLO、SLI 与错误预算:数据驱动的可靠性工程

系统性 SRE 可靠性工程指南:SLI(Service Level Indicator)选取方法论、SLO(Service Level Objective)目标设定、错误预算定义与消费、Burn Rate 告警策略、多窗口多阈值告警(Multi-window Multi-burn-rate Alerting)、服务水平协议(SLA)与 SLO 的区别、基于错误预算的发布策略(发布窗口/金丝雀阈值)、SLO 监控面板设计、SLO 文化与团队治理。附 Google SRE 示例与 Prometheus/Grafana 实战配置。

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SRE SLO sli
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告警设计与事件响应:降噪、分级、值班与事后复盘

系统性告警与事件响应实战指南:告警设计的黄金法则(可行动性/关联上下文/优先级/渐进式)、Four Golden Signals 与 USE/RED 方法论、告警分级(P0/P1/P2/P3)与升级策略、告警疲劳根因分析与降噪手段(抑制/聚合/去重/依赖静默)、值班轮换(on-call)制度、事件响应 SOP(检测/评估/缓解/复盘)、ChatOps / Runbook 自动化、事后复盘模板(Postmortem)与无责文化、MTTR/MTBF/MTTF 指标定义与追踪、PagerDuty/Opsgenie 集成实践。

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alerting on-call SRE
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日志系统全栈:Loki、EFK、Vector 与日志架构设计

系统性日志系统实战指南:日志采集架构设计(DaemonSet/Sidecar/应用直推)、Loki 架构(Distributor/Ingester/Querier/Compactor/Index Gateway)、LogQL 查询语言、Loki 对象存储后端与分片策略、EFK 栈(Elasticsearch/Fluentd/Kibana)生产部署、Vector(Rust 高性能日志采集器)配置与拓扑、日志结构化(JSON/OTLP)与解析(Regex/Grok/CSV)、日志压缩与保留策略、日志安全(脱敏/审计/权限)、日志与 Trace/Metrics 关联。附完整 Kubernetes 部署配置。

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logging loki elasticsearch
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分布式追踪实战:Jaeger、Tempo 与采样策略

系统性分布式追踪实战指南:Trace 数据模型(Span/Trace/Context/Links)、分布式追踪头传播(W3C Trace Context / B3 / Jaeger)、Jaeger Agent/Collector/Query/UI 部署架构、Tempo 低成本对象存储架构、头部采样 vs 尾部采样 vs 自适应采样、TraceQL 查询语言、Span/Event/Attribute 最佳实践、Trace 与 Metrics/Logs 关联(Exemplars/OpenTelemetry)、性能开销分析与优化、追踪驱动的延迟分析(关键路径/火焰图)、全链路压测追踪。附 Go/Java/Node.js 实战与 Kubernetes 部署 YAML。

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distributed-tracing jaeger tempo
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OpenTelemetry 完全指南:标准化可观测性框架

系统性 OpenTelemetry 实战指南:OTel 架构与核心理念、自动与手动 Instrumentation、Span/Trace/Context 传播、Metrics SDK / Logs SDK / Baggage、语义约定(Semantic Conventions)与资源属性、OTel Collector 架构与 processors/exporters、采样策略(AlwaysOn/Sampler/Parent-based/Rate-limiting)、OTLP 协议、与 Prometheus/Jaeger/Loki 的桥接、Go/Java/Node.js/Python 多语言实战代码。

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OpenTelemetry tracing 可观测性