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可觀測性入門指南:Logs、Metrics、Traces三大實戰應用,用24個Lab鞏固你的SRE技能樹(iThome鐵人賽系列書)

可觀測性入門指南:Logs、Metrics、Traces三大實戰應用,用24個Lab鞏固你的SRE技能樹(iThome鐵人賽系列書)

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9786263339538
劉義瑋(Blueswen)
博碩
2024年9月10日
227.00  元
HK$ 192.95  






ISBN:9786263339538
  • 規格:平裝 / 368頁 / 17 x 23 x 1.92 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 程式設計 > 軟體工程











      全面介紹 Grafana、Prometheus、Loki、OpenTelemetry 等核心工具!

      實現全面的系統監控和分析!

      從零開始,構建強大的可觀測性架構

    ?

      概念導覽

      深入淺出解析可觀測性概念

    ?

      完整範例

      使用 Docker Compose 展示多種實戰範例

    ?

      多處適用

      Kubernetes 與傳統服務皆適用

    ?

      資訊整合

      結合 Metrics、Logs 和 Traces 全面洞察

    ?

      提升穩定/增加效率/結合應用

      無論前後端,全面掌握系統運行!

    ?

      本書改編自第15屆 iThome 鐵人賽 Cloud Native 組冠軍系列文章《時光之鏡:透視過去、現在與未來的 Observability》,提供完整且易於理解的可觀測性學習路徑,涵蓋核心概念和實踐方法。詳細介紹 Grafana、Prometheus、Loki、OpenTelemetry 等工具,並透過多個實戰範例,展示如何實現系統的可觀測性。

    ?

      不僅如此,本書還特別強調了如何結合應用各種可觀測性資訊,讓脈絡更加豐富,有別於傳統的監控方法。新增的 Grafana Faro 章節讓前端服務也能配有可觀測性,並與後端的可觀測性結合,實現全面的監控和分析。

    ?

      可觀測性不僅是技術的提升,更是對系統運行的全面掌握。透過《可觀測性入門指南》,你將學會如何利用主流工具和方法,提升系統穩定性和運行效率。本書將成為你在可觀測性領域的得力助手,幫助你在工作中如虎添翼。期待與你一同探索可觀測性的無窮樂趣!

    ?

      ?目標讀者

      ●追蹤 Bug 感到頭痛的 Dev:學習高效定位和解決問題的方法與工具。

      ●定位線上問題疲於奔命的 Ops:提升問題排查效率,減少故障排除時間。

      ●希望了解和導入可觀測性的工程師:從基礎到實踐,全方位學習快速上手。

     

    專業推薦

    ?

      本書除了分解架構之外,還分享並解釋了這些架構背後的思路,值得所有 IT 從業者參考與學習。對於每個專案,不應盲目使用,而應以自己的方式進行分類,並將這種方法應用於其他相似的專案中。透過這種方式,可以加深對專案的理解,提升對整體架構的掌握。希望讀者能透過本書,不僅提升技術能力,還能在實踐中探索出屬於自己的學習方法,應對日益複雜的系統挑戰,成為引領技術發展的先鋒。——邱宏瑋(hwchiu)

    ?

      本書的內容涵蓋廣泛,從三大基本的遙測信號──Metrics、Logs 和 Traces──出發,深入探討各種信號的使用場景與工具選擇。每個章節不僅介紹了理論知識,還搭配了實際操作的 Lab,使讀者能夠親自動手,迅速掌握各種工具的使用方法。這種理論與實踐相結合的方式,能幫助讀者在理解可觀測性核心概念的同時,熟練掌握操作技能。無論是初學者還是有一定經驗的技術人員,都能從中獲益匪淺。在閱讀這本書的過程中,我們不僅能掌握遙測信號的理論基礎與實際操作,還能體會到可觀測性在系統維運中的重要性與實用性。——可觀測性工程戰友 雷N



     





    PART1 可觀測性初探



    Chapter01 可觀測性的過去與現在


    可觀測性要解決的問題

    可觀測性資訊

    可觀測性資訊的處理與使用

    資料收集 Pattern

    常見元件名稱

    小結

    參考資料



    Chapter02 Grafana──洞察一切資訊的羅盤

    Components

    Data Source

    Explore

    Dashboard

    Alerting

    Concepts

    Dashboard 設計的最佳實踐

    Lab

    小結

    參考資料



    PART2 Metrics



    Chapter03 Metrics 緒論──萬物皆可度量


    指標的基礎定義

    指標資訊的處理流程

    生成

    收集

    儲存

    使用

    小結



    Chapter04 Prometheus──照亮來時路與前方途的火炬

    Components

    Prometheus Server

    Exporter

    Prometheus Client Library

    Alerting

    Concepts

    Scrape Job

    Prometheus Web UI Status

    Metric Types

    PromQL

    Lab

    Prometheus 與 PromQL 操作練習

    Prometheus 與 Exporter

    小結

    其他補充資料



    Chapter05 Monitoring Best Practices──監控的黃金法則

    The USE Method

    The Four Golden Signals

    The RED Method

    Lab

    小結

    參考資料



    Chapter06 Long-Term Storage──指標的記憶殿堂

    Mimir──收羅萬象的智者

    Features

    Concepts

    Lab

    Cortex──指標長期儲存的大師兄

    高可用性(High Availability)與 Hash Ring

    Lab

    Thanos──統御 Prometheus 群集的霸者

    Concepts

    Lab

    小結

    參考資料

    StatsD Library

    StatsD Exporter

    Lab

    StatsD + Graphite

    小結

    參考資料



    Chapter07 StatsD──捍衛效能的守護神

    Concepts

    Metrics Type

    UDP

    StatsD Library

    StatsD Exporter

    Lab

    StatsD + Graphite

    小結

    參考資料



    Chapter08 Zabbix──指標界的沙場老兵

    Concepts

    Host

    Template

    Group

    Web Scenario

    Lab

    小結

    參考資料



    PART3 Logs



    Chapter09 Logs 緒論──紀錄的一切都將成為呈堂證供

    日誌資訊的處理流程

    生成

    收集

    儲存

    使用

    小結



    Chapter10 Loki──解開日誌空間與時間束縛的法杖

    Concepts

    Label

    LogQL

    快還要更快

    儲存

    Loki Docker Driver

    Lab

    小結

    參考資料



    Chapter11 Promtail──Loki 御用 Log 收集器

    Concepts

    Tail

    Service Discovery

    Pipeline

    Lab

    小結

    參考資料



    Chapter12 Fluent Bit──資料收集界的萬能瑞士刀

    Concepts

    Event

    Config File

    Pipeline

    Service

    Lab

    Basic

    Container Log with Loki

    Container Log with Vivo

    小結

    參考資料



    Chapter13 Vector──速度至上的資料收集界新星

    Concepts

    Pipeline

    Config

    Lab

    Basic

    Container Log with Loki

    小結

    參考資料



    PART4 Traces



    Chapter14 Traces 緒論──看系統,一個兩個三個四個,連成線

    分散式追蹤發展歷程

    Trace 資訊的處理流程

    生成

    收集

    儲存

    使用

    小結

    參考資料



    Chapter15 OpenTelemetry SDK──Zero-code Instrumentation 給你一對翅膀

    Zero-code Instrumentation

    Config

    Logging with OpenTelemetry

    Python Zero-code Instrumentation

    Java Zero-code Instrumentation

    Lab

    小結

    參考資料



    Chapter16 Tempo──小孩才做選擇,Trace 我全都要

    Concepts

    TraceQL

    儲存格式

    Metrics-generator

    Lab

    Basic

    Fake Traces

    小結

    參考資料



    Chapter17 Jaeger──系統軌跡,無所遁形

    Concepts

    Architecture

    API 選擇

    Sampling

    Lab

    小結

    參考資料



    Chapter18 OpenTelemetry Collector──依賴反轉,解耦應用程式與儲存後端

    Concepts

    Deployment

    Configuration

    Lab

    小結

    參考資料



    PART5 綜合應用



    Chapter19 Observability Signal Correlation──使用 Grafana 三劍合一,發揮綜效

    Metrics and Logs

    Metrics to Traces

    Traces and Logs

    Traces to Metrics

    Lab

    小結

    參考資料



    Chapter20 Span Metrics──OpenTelemetry Collector 的 Trace 鍊金術

    Metrics from Traces

    Jaeger Service Performance Monitoring

    Lab

    Basic

    Jaeger SPM

    小結

    參考資料



    Chapter21 Grafana Cloud 與 Alloy──Grafana Labs 的野望

    Grafana Cloud

    Grafana Alloy

    Configuration

    Metrics

    Logs

    Traces

    To Grafana Cloud

    Lab

    Grafana Alloy

    Grafana Cloud

    小結

    參考資料



    Chapter22 Profiles 與 eBPF──Unlocking The Kernel

    Profiles

    Grafana Pyroscope

    eBPF

    Grafana Beyla

    Lab

    Pyroscope

    Beyla

    小結

    參考資料



    Chapter23 Faro──前端的可觀測性

    Concepts

    Web Vital

    Architecture

    Log-based Metrics

    Usage

    Alloy

    Faro Web SDK

    Faro Web Tracing

    Lab

    小結

    參考資料



    Chapter24 In Production 1──準備釋放你的 Observability 原力吧!

    成本與效益

    網路的複雜性

    告警疲勞

    小結



    Chapter25 In Production 2 ──能力越強責任越大,別成為單點故障

    可擴展性 Scalability

    Grafana Stack

    Kafka

    高可用性 High Availability

    Lab

    Loki Scalable Monolithic

    Jaeger with Kafka

    小結

    參考資料



    Chapter26 In Production 3──如果資料要加上一個期限,我希望是一萬年

    儲存哪些

    Metrics

    Traces

    儲存多久

    怎麼儲存

    Lab

    Loki Tempo Mimir with MinIO

    OpenTelemetry Collector Filter

    小結



    Chapter27 總結──可觀測性的未來

    可觀測性開源專案的未來──CNCF Projects

    可觀測性資訊的未來

    可觀測性技術的未來

    可觀測性商業的未來

    結語

    參考資料





    其 他 著 作
    1. Grafana Zero to Hero:從視覺化到智慧監控,打造全知視角的可觀測性平台(iThome鐵人賽系列書)
    2. 可觀測性入門指南:Logs、Metrics、Traces三大實戰應用,用24個Lab鞏固你的SRE技能樹(iThome鐵人賽系列書)