如何缓解可观察性挑战?

本文探讨了DevOps团队在可观察性领域的七大挑战,包括提高MTTR、遥测数据成本、工具蔓延、Kubernetes复杂性、安全问题、扩展平台管理和数据管道故障排除。文章提供了相应的缓解策略和建议。

可观察性正在成为当代 DevOps 实践的基石。即使传统上不属于 DevOps 的部门也看到了在可观察性团队的支持下带来的好处。然而,到 2023 年,组织发现采用之路比预期更加崎岖。以下是 DevOps 团队在可观察性方面面临的七个最大挑战以及一些缓解这些挑战的建议。

01

提高平均修复时间

MTTR(即平均恢复时间)是指系统在发生中断或错误后恢复并运行所需的时间。更长的 MTTR 意味着更多的停机时间和更差的客户服务。令人担忧的是,DevOps Pulse Report表明平均 MTTR 正在增加。今年,73% 的受访者表示 MTTR 为多个小时;去年这一数字仅为64%。

MTTR 通常是由于数据孤岛损害可观察性而无法诊断事件造成的。这可以通过可观察平台来改善,该平台允许工程师看到全局。

02

遥测数据的成本

随着 MTTR 的增加,许多组织必须应对高遥测数据量所产生的成本。这是一个大问题。IDC对 200 家公司的调查发现,53% 的受访者强调了存储日志数据的成本。

大部分问题是由于过时的分级定价模式造成的。许多供应商按每 GB 数据收费,因此如果您的数据量波动,您的数据成本也会波动。它们的定价模式也很模糊,这意味着许多组织发现很难知道他们支付的费用是什么。在 Coralogix,我们创建了一种新的业务模式,其成本仅为标准日志存储解决方案的三分之一。

03

工具蔓延

要理解为什么这是一个挑战,我们需要回答这个问题:什么是可观察性?有效的可观察性需要集成应用程序各个方面的数据。由于许多组织使用多种工具实施监控,因此他们遭受了工具蔓延的困扰。这会产生孤立遥测数据的效果,使得关联数据和深入了解系统性能变得更加困难。

缓解工具蔓延的方法有很多,例如在将工具纳入 DevOps 策略之前彻底评估工具的成本和收益。最有效的解决方案是“单一管理平台”工具,它将概要性的见解结合在单个仪表板上。

04

Kubernetes 复杂性

Elastic 报告称,组织越来越多地转向基于云的解决方案,例如 Kubernetes 来进行 DevOps。Kubernetes 可以根据需要动态扩展基础设施,从而消除专用服务器的成本开销,从而增强组织的能力。

然而,Kubernetes 很复杂,并且面临着一系列挑战。Kubernetes 的可扩展架构来自容器化,这是一种将应用程序托管在称为容器的对象中的范例。这意味着在 Kubernetes 中进行开发需要能够使用大量旋转板。

解决这个问题的一个好方法是在组织中进行更好的培训。此外,打破孤岛允许不同的团队转移知识。

05

安全挑战

Kubernetes 的流行带来了安全挑战。这些可能包括权限升级(用户设法获得写入访问权限等权限)和安全配置错误(开发人员忘记更改非安全默认配置)。

有多种降低 Kubernetes 安全风险的策略。其中包括将角色范围限定到特定命名空间、使用服务网格以及使用 Coralogix 的 Kubernetes Operator 增强安全性。

除了 Kubernetes 之外,还有一个更大的问题,即将安全性集成到可观察性策略中,这正成为越来越多IT 企业面临的挑战。为了解决这个问题,越来越多的企业开始将可观察性和安全监控整合到一起。基础设施和应用程序指标等解决方案可以增强安全性和监控。

06

扩展平台

为了应对不断上升的数据成本和不断增加的云复杂性带来的挑战,企业正在转向开源解决方案。然而,这些也有其自身的挑战。根据 DevOps Pulse 报告,大约 30% 的受访企业在基础设施管理、扩展和升级相关组件方面存在问题。由于许多开源平台需要专业知识来维护,因此企业很难为其获取技能和专业知识。

OpenTelemetry等工具可以通过与 Coralogix 等平台集成来简化扩展。

07

数据管道性能故障排除

实现可观测性需要拥有可靠且高性能的遥测数据管道。然而,使用开源平台的组织通常难以监控其数据管道的性能并对其进行故障排除。由于遥测数据质量较低,这可能会损害可观测性。

数据工程师 Abraham Alcantara建议了成功排除数据管道故障的十个关键步骤。其中包括识别数据管道软件和基础设施、重现和隔离问题以及自动化问题场景。另一种策略是应用机器学习,例如 Coralogix 使用的方法。

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
人工智能工具如ChatGPT在科研中扮演了越来越重要的角色,尤其在假设构建、问题细化及研究设计方面,能够为研究者提供巨大的帮助。为了深入理解如何利用ChatGPT等AI工具进行科研活动,建议参考《科研助手:AI驱动的学术探索策略》,这本书全面地介绍了与AI协作的各种方式。下面是一些具体的操作方法: 参考资源链接:[科研助手:AI驱动的学术探索策略](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7gz2zns90v?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,构建假设。使用ChatGPT时,可以通过提出一系列开放式问题来启发研究思路,例如,输入“如何将恢复力因素纳入重度抑郁症与ACEs关系的研究中?”AI将基于大量数据和文献生成假设,为你的研究提供新的视角和灵感。 其次,细化问题。在确定了研究的大方向后,通过更加具体的问题来细化研究问题,例如询问“体育活动中的哪些方面能够作为减轻ACEs影响的恢复力因素?”这样可以进一步明确研究的细节,为撰写观察性研究设计打下基础。 最后,设计观察性研究。在构建了假设和细化了研究问题之后,你可以询问“设计一项观察性研究来检验体育活动对重度抑郁症的缓解作用的可行性步骤是什么?”AI工具将提供包括样本选择、数据收集方法、变量控制等在内的详细步骤,帮助你规划出一个科学合理的研究方案。 通过以上步骤,ChatGPT不仅能够帮助你构建研究假设,还能细化问题并设计出创新且可行的研究方案。通过不断与AI进行对话和探讨,你可以获得更为深入的理解和丰富的研究视角。在深入研究阶段,面对数据获取和分析的挑战,ChatGPT能够提供策略和建议,帮助你有效地处理研究过程中可能遇到的问题。《科研助手:AI驱动的学术探索策略》一书将为你的整个研究过程提供详尽的指导和帮助,确保你的研究工作既高效又富有成效。 参考资源链接:[科研助手:AI驱动的学术探索策略](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7gz2zns90v?spm=1055.2569.3001.10343)
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