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DevOps & Automation

可观测性 (监控与日志记录)

全面的可观测性实施——包括监控、日志记录、追踪和告警。我们让您对系统拥有完整的可见性,以便您能够快速检测和解决问题。

开始
可观测性 (监控与日志记录)
80%
更快的发布
99.9%
部署成功率
Zero-Downtime
部署次数
Full
可观测性
服务类别
可观测性工程
理想适用
需要生产可见性的团队——包括 Metrics、logs、traces 和可操作的告警,以实现可靠运营。
时间表
2 – 6 周

为何选择 MicrocosmWorks 的可观测性服务?

您无法修复您看不到的问题。我们实施全面的可观测性,让您的团队实时洞察系统健康状况、性能和用户体验。将 Metrics、logs 和 traces 结合到可操作的仪表盘中,并通过智能告警在用户发现问题之前捕获问题。

我们的可观测性能力

  • Metrics 与仪表盘 — 通过 Prometheus/Grafana 仪表盘实现应用程序和基础设施 Metrics,清晰展现您系统的健康状况。
  • 分布式追踪 — 通过 Jaeger 或 Tempo 部署跨服务的端到端请求追踪,用于调试延迟和理解请求流。
  • 集中式日志记录 — 通过 ELK、Loki 或云原生解决方案设置结构化日志记录,用于跨服务快速搜索和关联。
  • 告警设计 — 基于 SLOs 创建可操作的告警,以减少噪音、消除误报,并以适当的严重级别路由到正确的团队。
  • SLO 定义 — 定义 Service Level Objectives(服务水平目标),使监控与业务需求保持一致,并为部署决策创建错误预算。
  • 事件响应 — 设置值班工具、事件管理工作流和事后复盘流程,以持续改进可靠性。

技术栈

我们根据您的环境采用最佳工具:Prometheus + Grafana 用于 Metrics,Loki 或 ELK 用于 logs,Jaeger 或 Tempo 用于 traces,以及 PagerDuty 或 OpsGenie 用于告警。OpenTelemetry 提供厂商中立的观测能力,避免厂商锁定。

适用对象

本服务适用于在缺乏足够可见性下运营生产系统的团队——在事件发生时无法掌握情况,无法回答“系统是否健康?”,或被告警噪音淹没。无论您是需要从零开始构建可观测性,还是希望改进现有但未能提供可操作洞察的设置,我们都能为您带来清晰度。

我们的流程

1

可观测性评估

审计现有监控空白,识别关键服务,并定义可观测性需求。

2

插桩

使用 OpenTelemetry 或原生 SDKs 为应用程序添加 Metrics、结构化日志记录和追踪。

3

平台部署

部署监控栈——包括 Metrics 采集、日志聚合、追踪存储和仪表盘。

4

告警与 SLOs

定义 SLOs,基于消耗率创建告警规则,并配置升级策略。

5

操作实践

建立值班流程、事件工作流、事后复盘模板,以及仪表盘审查周期。

技术栈

Metrics

PrometheusGrafanaDataDogCloudWatchStatsD

日志记录

LokiElasticsearchFluentdVectorCloudWatch Logs

追踪

JaegerTempoOpenTelemetryZipkinX-Ray

告警

PagerDutyOpsGenieGrafana AlertsSLO Burn Rate

我们服务的行业

SaaSFinTech企业电子商务医疗健康媒体

准备好洞察您的系统了吗?

让我们实施可观测性,为您提供实时洞察,并在用户发现问题之前捕获问题。

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常见问题

我们实施可观测性的三大支柱:指标使用 Prometheus 和 Grafana,日志使用 ELK stack 或 Loki,追踪使用 Jaeger 或 Tempo。对于托管解决方案,我们配置 Datadog、New Relic 或 AWS CloudWatch。

在 MicrocosmWorks,observability 和 monitoring 的实施费用为每小时 $20-$45,涵盖 instrumentation、dashboard creation、alerting rules 和 log aggregation pipeline 的设置。

是的,我们使用 OpenTelemetry 对您的微服务进行插桩,以实现与厂商无关的分布式追踪,配置跨服务边界的追踪传播,并构建基于追踪的仪表盘,以显示请求流和延迟细分。

我们定义SLOs和错误预算,创建带有严重性级别的分层告警,实施告警去重和分组,根据历史数据设置合适的阈值,并通过PagerDuty或Opsgenie将告警路由到正确的团队。

是的,我们在您的所有应用中实施结构化 JSON 日志记录,配置集中式日志聚合,构建基于日志的仪表板和警报,并设置日志保留策略,以平衡调试能力与存储成本。