随着云计算、微服务和分布式系统的普及，新的应用程序往往被设计和构建在云上运行。尽管这提供了构建更具弹性、性能更好和更安全的应用程序的新策略，但它带来了对支持这些工作负载的基础架构失去控制的潜在成本。需要设计和构建应用程序以包含和促进使某些实体可以观察它们的机制，这就是云原生可观测性。

本次分享主要介绍腾讯在可观测性标准以及技术等方面的思考与落地实践。

演讲提纲：

1. 云原生可观测性概述
2. 可观测性技术标准化

• 信通院可观测性行业标准
• 腾讯可观测性企业标准
• 开源社区 OpenTelemetry 社区标准

3. 可观测性数据模型及技术原理

• 追踪数据模型及技术原理
• 监控数据模型及技术原理
• 日志数据模型及技术原理

4. 腾讯可观测性落地实践

• 可观测数据关联实践
• 分布式追踪采样策略实践
• 前终端场景可观测性实践

5. 总结与展望

你将获得：

• 可观测性技术标准相关内容
• 对可观测性数据模型的理解
• 对可观测性技术原理的掌握
• 腾讯在数据关联、采样策略、前终端场景等相关实践经验

随着微服务、云原生、容器编排、DevOps 等新一代技术的出现，传统的监控已经很难适应如今复杂的业务系统，因此可观察性的概念开始被各大公司争相追捧。本次分享主要介绍阿里在可观察性问题上的思考，如何从底层存储引擎做起，全面支撑 PB 级 Logs、Metrics、Traces 各类可观察性数据的统一存储、分析与应用。

演讲提纲：

1. 可观察性的前世今生
2. 阿里对于可观察性问题的思考

• 可观察性数据特性
• 云原生与标准化
• 规模与稳定性

3. 可观察性统一数据引擎方案设计

• 总体架构
• 数据队列与索引引擎结合
• 统一存储引擎设计
• 统一分析引擎设计
• AIOps 算法与应用

4. 总结与展望

• 方案在各场景的落地实践
• 未来的技术路线

你将获得：

• 可观察性的发展趋势以及未来前景
• 阿里在可观察性方向的技术实践经验
• 分布式大数据存储与分析引擎的方案设计
• 阿里在 AIOps 上的算法经验与场景应用实践

随着业务规模的发展，美团监控体系经历了多次的升级迭代，从早期的工具化到如今一体化全栈监控，已发展成为面向基础设施和应用程序（包括应用端、Web 前端以及移动端等）的立体式监控服务，实现全栈监控的统一解决方案和信息汇聚。

如今云原生技术的兴起，企业内部开始逐步转型上云。云原生可观测性概念的提出，对传统监控系统提出了更高的要求，需要对 Metric、Log、Trace 数据以及多个领域之间进行串联打通，并做数据分析决策。可观测性体系建设，将有助于跟踪、了解和诊断生产环境问题，辅助开发和运维人员快速发现、定位和解决问题，支撑风险追溯、经验沉淀、故障预警，提升系统可靠性。

演讲提纲：

1. 监控体系介绍

• 监控体系背景
• 监控体系演进
• 可观测性思考

2. 监控体系建设

• 架构设计
• 技术升级
• 产品融合

3. 可观测性建设

• 拥抱云原生
• 打破信息孤岛
• 挖掘数据价值

4. 总结与展望

• 案例实践
• 未来挑战

你将获得：

• 美团监控体系的演进过程
• 美团可观测性技术的探索
• 大规模实时监控经验分享