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| 編輯推薦： |
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可观测性对于构建、更改和理解驱动复杂现代系统的软件至关重要。应用可观测性的团队能够快速、从容地发布代码，识别异常值和异常行为，并了解每个用户的体验。本书解释了可观测系统的价值，并向你展示了如何通过实践可观测性来驱动开发工程。 来自Honeycomb公司的三位作者解释了良好的可观测性由哪些要素构成，展示了如何利用可观测性改进现有的工作，并结合具体案例阐释了实施可观测性面临的常见挑战及有效解决方案，提供了从传统工具（如度量工具、监控工具和日志管理工具）迁移的实际注意事项，还解释了可观测性与组织文化的相互影响。 学完本书，你将了解： ? 可观测性概念如何应用于大规模软件管理。 ? 在交付复杂的云原生应用和系统时实践可观测性的价值。 ? 可观测性对整个软件开发生命周期的影响。 ? 不同职能团队如何以及为什么在SLO（服务水平目标）中使用可观测性。 ? 如何测试代码以帮助未来的工程师理解你今天编写的代码。 ? 如何为上下文感知的系统调试和系统维护生成高质量的代码。 ? 数据丰富的分析如何帮助你调试难以捉摸的问题。
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| 內容簡介： |
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本书基于作者在可观测性领域的丰富实践经验撰写而成，旨在帮助读者在工程团队内开展可观测性实践。书中深入分析了在软件交付和运营的背景下可观测性意味着什么、如何构建基础组件来实现可观测性、可观测性对团队动力的影响、可观测性规模化的考虑因素，以及在组织中建立可观测性文化的实用方法，还通过丰富的实例展示了如何利用可观测性改进现有的工作，并提供了从传统工具（如度量工具、监控工具和日志管理工具）迁移的实际注意事项。本书适合软件工程师、产品经理、软件交付和运维人员等阅读。
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| 目錄：
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目录序1前言3第一部分 可观测性的路径第1章 什么是可观测性111.1 可观测性的数学定义111.2 把可观测性应用到软件系统121.3 关于软件可观测性的错误描述141.4 为什么现在可观测性很重要151.5 使用指标进行调试与使用可观测性进行调试的对比181.6 使用可观测性进行调试211.7 可观测性适用于现代系统221.8 结论23第2章 可观测性和监控之间的调试实践有何不同242.1 监控数据如何用于调试242.2 可观测性如何实现更好的调试302.3 结论31第3章 不通过可观测性扩展系统的经验教训323.1 关于Parse的介绍323.2 Parse的扩展实践333.3 向现代系统演进363.4 向现代化实践变革383.5 在Parse的转变实践393.6 结论42第4章 可观测性与DevOps、SRE和云原生的关联434.1 云原生、DevOps和SRE简介434.2 可观测性：调试方式的过去与现在454.3 可观测性增强了DevOps和SRE的实践454.4 结论47第二部分 可观测性基础第5章 结构化事件—可观测性的构建块515.1 通过结构化事件进行调试515.2 指标作为构建块的局限性525.3 传统日志作为构建块的局限性545.4 在调试中有用的事件属性565.5 结论57第6章 将事件拼接成链路586.1 分布式链路追踪及其重要性586.2 链路追踪的组件596.3 硬编码探针构建链路追踪616.4 将自定义字段添加到链路span646.5 将事件拼接到链路中666.6 结论67第7章 遵照OpenTelemetry的探针687.1 探针简介687.2 开源探针标准697.3 使用基于代码的示例的探针697.4 结论75第8章 通过事件分析实现可观测性778.1 从已有条件调试778.2 从第一性原理调试798.3 AIOps的误导性承诺848.4 结论85第9章 可观测性和监控的融合869.1 监控适合的地方869.2 可观测性适合的地方879.3 系统与软件注意事项889.4 评估你的组织需求899.5 结论92第三部分 团队的可观测性第10章 在团队中应用可观测性实践9510.1 参与社区9510.2 从最大的痛点着手9610.3 购买代替自建9710.4 反复完善你的探针9910.5 温和改进，积极复用10010.6 全力冲刺10110.7 结论102第11章 可观测性驱动开发10311.1 测试驱动开发10311.2 软件开发生命周期中的可观测性10411.3 从哪里开始调试10511.4 微服务时代的调试10611.5 探针如何提高可观测性10711.6 可观测性左移10811.7 利用可观测性加快软件交付10811.8 结论110第12章 使用SLO来提高可靠性11112.1 传统监控方法造成危险的告警疲劳11112.2 阈值告警只适用于“已知的未知”情况11212.3 用户体验是一颗北极星11412.4 什么是SLO11512.5 结论120第13章 处理和调试基于SLO的告警12113.1 在错误预算消耗完之前发出告警12113.2 将时间定义成一个滑动窗口12313.3 预见性地创建预测消耗告警12413.4 使用SLO与时间序列数据的可观测性数据13413.5 结论136第14章 可观测性与软件供应链13714.1 为什么Slack需要可观测性13914.2 探针：共享客户端库和维度14014.3 案例研究：软件供应链的运营14314.4 结论148第四部分 大规模可观测性第15章 自建与购买以及投资回报率15115.1 如何分析可观测性的投资回报率15115.2 自建的真实成本15215.3 购买软件的真实成本15615.4 购买与自建不是二元选择15915.5 结论160第16章 高效的数据存储16116.1 可观测性的功能要求16116.2 案例研究：Honeycomb的列式数据存储实现16816.3 结论177第17章 如何使采样精准且便宜17917.1 使用采样策略来优化数据采集17917.2 使用不同的采样策略18017.3 将采样策略转化为代码18317.4 结论193第18章 使用流水线进行遥测管理19518.1 遥测流水线的属性19618.2 管理一个遥测流水线：解剖20018.3 管理遥测流水线时的挑战20218.4 用例：Slack的遥测管理20418.5 开源替代方案20718.6 管理遥测流水线：自建与购买20818.7 结论208第五部分 传播可观测性文化第19章 可观测性的商业案例21119.1 被动引入变更的方法21119.2 可观测性的投资回报21319.3 主动引入变更的方法21419.4 将可观测性引入实践21519.5 使用合适的工具21619.6 知道何时你有足够的可观测性21819.7 结论219第20章 可观测性利益相关方和联盟 22020.1 识别非工程可观测性需求22020.2 在实践中创建可观测性同盟22220.3 使用可观测性与商业智能工具22520.4 在实践中结合使用可观测性和商业智能工具22720.5 结论228第21章 可观测性成熟度模型22921.1 关于成熟度模型的说明22921.2 为什么可观测性需要成熟度模型23021.3 关于可观测性成熟度模型23121.4 可观测性成熟度模型中的能力参考23221.5 在你的组织中使用可观测性成熟度模型23721.6 结论238第22章 未来发展趋势23922.1 可观测性的过去与现在23922.2 其他资源24122.3 可观测性发展方向的预测242
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