上周六 11 月 9 日,由 Greptime 社区,塞讯验证联合主办的“从云原生到 AI 时代,全栈可观测性的实践与演进”主题 Meetup 活动于深圳成功举办。
本次 Meetup 活动邀请了来自 Greptime,塞讯验证,腾讯云等多位可观测相关领域的专家,围绕云平台及 AI 时代下的可观测性技术演进展等话题,对如何通过整合指标和日志,提升新一代云原生应用的可观测能力,确保应用运行状态透明且可追踪等话题进行了分享。
此外,专家们也交流了如何构建云平台上的可观测体系,帮助云上业务更好地进行故障检测与问题解决, OpenTelemetry 在分布式架构中的实际应用,以及如何在 LLM 驱动的安全验证场景中保持应用的稳定性和安全性等议题。活动最后的圆桌访谈环节,多位业内资深专家就 “技术变革中的可观测性 — 发展趋势与未来展望”这一话题展开了深入讨论。
活动吸引了众多技术爱好者的积极参与,现场进行了热烈的交流。下面让我们一起回顾一下本次活动的精彩看点。
ps: 文末可领取演讲 PPT 哦~
活动回顾
本次活动包括 4 场演讲和 1 个圆桌交流,专家们围绕不同议题进行了分享,与现场观众积极互动。
01 基于 OpenTelemetry 的可观测实践
讲师:陈国威,塞讯验证研发经理
在当今复杂多变的 IT 生态中,可观测性已成为确保系统健康和性能的核心支柱。随着分布式架构、微服务和云原生技术的迅速崛起,传统监控方法面临前所未有的挑战。本次演讲揭示了 OpenTelemetry 的核心理念并通过精选的实际案例,通过演示 OpenTelemetry 如何在现实环境中发挥作用,为观众的可观测性策略带来切实的价值。同时,演讲者也客观审视了 OpenTelemetry 当前的局限性,并探讨了未来的发展方向。
演讲亮点:
初识 OpenTelemetry
OpenTelemetry 的核心理念
OpenTelemetry 的落地实践
OpenTelemetry 当前的局限性
未来展望
02 构建多维度的时序储存基础设施
讲师:夏锐航,GreptimeDB Developer
在新一代云原生可观测的场景中,越来越多的应用开始同时通过多种维度的指标和日志来提升自己的可观测性。面对这样的趋势,GreptimeDB 也正在朝着一个面向多维度时序数据的统一存储组建演进。本次分享探讨了 GreptimeDB 在面临多维时序数据时的设计和优化。
演讲亮点:
你部署完的代码正在干什么
指标和日志,我全都要
观测者的趁手工具是如何炼成的
03 云平台可观测体系思考
讲师:徐杨,腾讯云云监控技术专家
现代业务服务使用 IT 基础设施的时候,一般首选云平台上进行构筑。云平台本身的稳定性、云上业务服务的稳定性保障就显得尤为重要。我们普遍认为做好稳定性首先需要做好的就是可观测,解决故障与问题发现这一问题。本次分享全面介绍了云平台自身如何构建可观测与故障发现能力、云上业务如何建设业务侧可观测能力。
演讲亮点:
云平台架构简介
云平台自身可观测性与问题发现能力建设
云上业务可观测能力建设
04 LLM 可观测性在安全验证场景中的思考
讲师:吴亚昆,塞讯验证副总裁
随着大模型应用数量爆发式增长,LLM 驱动的应用性能和安全变得至关重要,可观测性成为确保这些应用可靠、高效运行的关键。本次分享深入探讨了 LLM 应用可观测性的核心概念和关键维度,包括如何有效监控和评估基于 LLM 的系统的性能、准确性、安全性。通过实际场景,如持续安全验证,演讲人展示了可观测性如何应对 LLM 应用带来的独特挑战,推动这些 AI 系统的持续优化。
演讲亮点:
LLM 驱动带来的应用开发变革
可观测性的理念与边界
深入探讨 LLM 应用可观测性的核心维度
LLM 应用可观测性在持续安全验证场景中的思考
05 圆桌讨论
主持人:夏锐航,GreptimeDB Developor
随着技术架构的不断演进,系统的复杂性与日俱增,可观测性面临新的挑战和机遇。本次圆桌讨论,我们邀请了 4 位嘉宾,围绕“技术变革中的可观测性发展趋势”,对在多维度数据监控、系统稳定性保障及安全验证方面的前沿实践进行探讨。
圆桌嘉宾:
徐杨,腾讯云云监控技术专家
庄晓丹,GreptimeDB CEO
吴亚昆,塞讯验证副总裁
陈自欣,腾讯蓝鲸可观测性产品专家
讨论亮点:
技术演讲的影响
智能化趋势
可观测性领域未来展望
数据处理效能
工具链整合
构建和完善可观测性体系经验分享
现场回顾
现场观众积极提问中。
资源分享
如果需要导师演讲 ppt 可添加小助手备注“可观测meetup”即可获取。
本次活动的直播回放已经在视频号发布,欢迎未能到场的朋友们前往视频号观看回放👇
关于 Greptime
Greptime 格睿科技专注于为可观测、物联网及车联网等领域提供实时、高效的数据存储和分析服务,帮助客户挖掘数据的深层价值。目前基于云原生的时序数据库 GreptimeDB 已经衍生出多款适合不同用户的解决方案,更多信息或 demo 展示请联系下方小助手(微信号:greptime)。
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