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書名：可觀測性入門指南：Logs、Metrics、Traces三大實戰應用，用24個Lab鞏固你的SRE技能樹(iThome鐵人賽系列書)
書號：MP22432 作者：劉義瑋(Blueswen) ISBN： 978-626-333-953-8
定價：NT$680元 印刷：單色 頁數：368頁
書籍規格：17*23 上市日：2024/9/7 譯者：(無)
學習定位：初階 本書附件：無  
前往購買 >> 蝦皮購物 類別：電腦系統  
       
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    全面介紹 Grafana、Prometheus、Loki、OpenTelemetry 等核心工具！
    實現全面的系統監控和分析！
    從零開始，構建強大的可觀測性架構

    概念導覽
    深入淺出解析可觀測性概念

    完整範例
    使用 Docker Compose 展示多種實戰範例

    多處適用
    Kubernetes 與傳統服務皆適用

    資訊整合
    結合 Metrics、Logs 和 Traces 全面洞察

    ---

    提升穩定/增加效率/結合應用
    無論前後端，全面掌握系統運行！

    本書改編自第15屆 iThome 鐵人賽 Cloud Native 組冠軍系列文章《時光之鏡：透視過去、現在與未來的 Observability》，提供完整且易於理解的可觀測性學習路徑，涵蓋核心概念和實踐方法。詳細介紹 Grafana、Prometheus、Loki、OpenTelemetry 等工具，並透過多個實戰範例，展示如何實現系統的可觀測性。

    不僅如此，本書還特別強調了如何結合應用各種可觀測性資訊，讓脈絡更加豐富，有別於傳統的監控方法。新增的 Grafana Faro 章節讓前端服務也能配有可觀測性，並與後端的可觀測性結合，實現全面的監控和分析。

    可觀測性不僅是技術的提升，更是對系統運行的全面掌握。透過《可觀測性入門指南》，你將學會如何利用主流工具和方法，提升系統穩定性和運行效率。本書將成為你在可觀測性領域的得力助手，幫助你在工作中如虎添翼。期待與你一同探索可觀測性的無窮樂趣！

    ❖目標讀者
    ●追蹤 Bug 感到頭痛的 Dev：學習高效定位和解決問題的方法與工具。
    ●定位線上問題疲於奔命的 Ops：提升問題排查效率，減少故障排除時間。
    ●希望了解和導入可觀測性的工程師：從基礎到實踐，全方位學習快速上手。


    ❖專業推薦
    本書除了分解架構之外，還分享並解釋了這些架構背後的思路，值得所有 IT 從業者參考與學習。對於每個專案，不應盲目使用，而應以自己的方式進行分類，並將這種方法應用於其他相似的專案中。透過這種方式，可以加深對專案的理解，提升對整體架構的掌握。希望讀者能透過本書，不僅提升技術能力，還能在實踐中探索出屬於自己的學習方法，應對日益複雜的系統挑戰，成為引領技術發展的先鋒。

    邱宏瑋（hwchiu）


    本書的內容涵蓋廣泛，從三大基本的遙測信號──Metrics、Logs 和 Traces──出發，深入探討各種信號的使用場景與工具選擇。每個章節不僅介紹了理論知識，還搭配了實際操作的 Lab，使讀者能夠親自動手，迅速掌握各種工具的使用方法。這種理論與實踐相結合的方式，能幫助讀者在理解可觀測性核心概念的同時，熟練掌握操作技能。無論是初學者還是有一定經驗的技術人員，都能從中獲益匪淺。在閱讀這本書的過程中，我們不僅能掌握遙測信號的理論基礎與實際操作，還能體會到可觀測性在系統維運中的重要性與實用性。

    可觀測性工程戰友 雷N
 
    PART1 可觀測性初探

    Chapter01 可觀測性的過去與現在
    可觀測性要解決的問題
    可觀測性資訊
    可觀測性資訊的處理與使用
    資料收集 Pattern
    常見元件名稱
    小結
    參考資料

    Chapter02 Grafana──洞察一切資訊的羅盤
    Components
    Data Source
    Explore
    Dashboard
    Alerting
    Concepts
    Dashboard 設計的最佳實踐
    Lab
    小結
    參考資料

    PART2 Metrics

    Chapter03 Metrics 緒論──萬物皆可度量
    指標的基礎定義
    Metrics 的處理流程
    生成
    收集
    儲存
    使用
    小結

    Chapter04 Prometheus──照亮來時路與前方途的火炬
    Components
    Prometheus Server
    Exporter
    Prometheus Client Library
    Alerting
    Concepts
    Scrape Job
    Prometheus Web UI Status
    Metric Types
    PromQL
    Lab
    Prometheus 與 PromQL 操作練習
    Prometheus 與 Exporter
    小結
    其他補充資料

    Chapter05 Monitoring Best Practices──監控的黃金法則
    The USE Method
    The Four Golden Signals
    The RED Method
    Lab
    小結
    參考資料

    Chapter06 Long-Term Storage──指標的記憶殿堂
    Mimir──收羅萬象的智者
    Features
    Concepts
    Lab
    Cortex──指標長期儲存的大師兄
    高可用性（High Availability）與 Hash Ring
    Lab
    Thanos──統御 Prometheus 群集的霸者
    Concepts
    Lab
    小結
    參考資料
    StatsD Library
    StatsD Exporter
    Lab
    StatsD + Graphite
    小結
    參考資料

    Chapter07 StatsD──捍衛效能的守護神
    Concepts
    Metrics Type
    UDP
    StatsD Library
    StatsD Exporter
    Lab
    StatsD + Graphite
    小結
    參考資料

    Chapter08 Zabbix──指標界的沙場老兵
    Concepts
    Host
    Template
    Group
    Web Scenario
    Lab
    小結
    參考資料

    PART3 Logs

    Chapter09 Logs 緒論──紀錄的一切都將成為呈堂證供
    Logs 的處理流程
    生成
    收集
    儲存
    使用
    小結

    Chapter10 Loki──解開日誌空間與時間束縛的法杖
    Concepts
    Label
    LogQL
    快還要更快
    儲存
    Loki Docker Driver
    Lab
    小結
    參考資料

    Chapter11 Promtail──Loki 御用 Log 收集器
    Concepts
    Tail
    Service Discovery
    Pipeline
    Lab
    小結
    參考資料

    Chapter12 Fluent Bit──資料收集界的萬能瑞士刀
    Concepts
    Event
    Config File
    Pipeline
    Service
    Lab
    Basic
    Container Log with Loki
    Container Log with Vivo
    小結
    參考資料

    Chapter13 Vector──速度至上的資料收集界新星
    Concepts
    Pipeline
    Config
    Lab
    Basic
    Container Log with Loki
    小結
    參考資料

    PART4 Traces

    Chapter14 Traces 緒論──看系統，一個兩個三個四個，連成線
    分散式追蹤發展歷程
    Traces 資訊的處理流程
    生成
    收集
    儲存
    使用
    小結
    參考資料

    Chapter15 OpenTelemetry SDK──Zero-code Instrumentation 給你一對翅膀
    Zero-code Instrumentation
    Config
    Logging with OpenTelemetry
    Python Zero-code Instrumentation
    Java Zero-code Instrumentation
    Lab
    小結
    參考資料

    Chapter16 Tempo──小孩才做選擇，Trace 我全都要
    Concepts
    TraceQL
    儲存格式
    Metrics-generator
    Lab
    Basic
    Fake Traces
    小結
    參考資料

    Chapter17 Jaeger──系統軌跡，無所遁形
    Concepts
    Architecture
    API 選擇
    Sampling
    Lab
    小結
    參考資料

    Chapter18 OpenTelemetry Collector──依賴反轉，解耦應用程式與儲存後端
    Concepts
    Deployment
    Configuration
    Lab
    小結
    參考資料

    PART5 綜合應用

    Chapter19 Observability Signal Correlation──使用 Grafana 三劍合一，發揮綜效
    Metrics and Logs
    Metrics to Traces
    Traces and Logs
    Traces to Metrics
    Lab
    小結
    參考資料

    Chapter20 Span Metrics──OpenTelemetry Collector 的 Trace 鍊金術
    Metrics from Traces
    Jaeger Service Performance Monitoring
    Lab
    Basic
    Jaeger SPM
    小結
    參考資料

    Chapter21 Grafana Cloud 與 Alloy──Grafana Labs 的野望
    Grafana Cloud
    Grafana Alloy
    Configuration
    Metrics
    Logs
    Traces
    To Grafana Cloud
    Lab
    Grafana Alloy
    Grafana Cloud
    小結
    參考資料

    Chapter22 Profiles 與 eBPF──Unlocking The Kernel
    Profiles
    Grafana Pyroscope
    eBPF
    Grafana Beyla
    Lab
    Pyroscope
    Beyla
    小結
    參考資料

    Chapter23 Faro──前端的可觀測性
    Concepts
    Web Vital
    Architecture
    Log-based Metrics
    Usage
    Alloy
    Faro Web SDK
    Faro Web Tracing
    Lab
    小結
    參考資料

    Chapter24 In Production 1──準備釋放你的 Observability 原力吧！
    成本與效益
    網路的複雜性
    告警疲勞
    小結

    Chapter25 In Production 2 ──能力越強責任越大，別成為單點故障
    可擴展性 Scalability
    Grafana Stack
    Kafka
    高可用性 High Availability
    Lab
    Loki Scalable Monolithic
    Jaeger with Kafka
    小結
    參考資料

    Chapter26 In Production 3──如果資料要加上一個期限，我希望是一萬年
    儲存哪些
    Metrics
    Traces
    儲存多久
    怎麼儲存
    Lab
    Loki Tempo Mimir with MinIO
    OpenTelemetry Collector Filter
    小結

    Chapter27 總結──可觀測性的未來
    可觀測性開源專案的未來──CNCF Projects
    可觀測性資訊的未來
    可觀測性技術的未來
    可觀測性商業的未來
    結語
    參考資料
 
    劉義瑋 (Blueswen)

    目前擔任 DevOps Engineer，樂於分享與交流技術。

    擔任開發人員時前端、後端、ML 服務都略有接觸，有感於問題排除與監控的不足，於是開始研究與推廣可觀測性。

    個人網站：https://blueswen.github.io/

    【演講經歷】
    PyCon Taiwan 2024 - 全方位強化Python服務可觀測性：以 FastAPI 和 Grafana Stack 為例
    MWC 2023 - 從零開始打造可觀測性平台
    DevOpsDays Taipei 2023 - 可觀測性實踐

    iThome 鐵人賽獲獎
    2023 Cloud Native 組冠軍《時光之鏡：透視過去、現在與未來的 Observability》
 
 		  
     

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