8 月 12 日，由龙蜥社区系统运维 SIG 主办，乘云数字协办的，主题为“观测，让运维更简单！”的系统运维 MeetUp 于杭州圆满结束。来自乘云数字、谐云科技、乐维、云杉网络、擎创科技、观测云、阿里云以及浙江大学等众多厂商及高校的 11 位专家和教授，分享了精彩主题演讲，带来了前沿技术见解。现场来自浪潮信息、神州数码、阿里云等企业超 50 位开源爱好者，就云场景下运维的核心痛点及解决方案展开讨论，大家围绕 Linux 应用和系统可观测、eBPF 跟踪以及诊断技术等打卡体验了龙蜥硬核运维技术，线上超万人观看并参与了互动。

（图/活动现场合影）

（图/龙蜥社区理事长马涛）

活动开场，龙蜥社区理事长马涛发表了开场致辞：“看到大家今天齐聚杭州，一起来交流讨论系统运维技术，我的第一感觉是三个’多‘。第一是现场的参与者众多。咱们现场有高校教授、云厂商、运维厂商及很多 Linux / eBPF 爱好者等。第二是现场分享的议题多，既有 eBPF 技术、也有一站式运维平台 SysOM 3.0 的发布，还有龙蜥社区和 Kindling 社区联合发布的北极星指标及可观测性技术的分享等。第三是我个人觉得龙蜥社区在创新、面向未来的思考工作做了很多。相信大家或多或少都有体感，在系统运维领域，过去更多靠个人/专家的能力去解决问题，没有形成一个标准。但随着云原生、eBPF、可观测、AI 等技术大规模兴起，我觉得对于系统运维领域是一个契机。龙蜥社区也已深刻的体会到存在的机会和挑战，希望能够结合社区的力量更好、更高效的去解决。本次活动后面也会有针对成立‘系统运维联盟’的讨论，大家一起探索通过‘系统运维联盟’的方式，以创新的形式来解决问题。最后，不论是通过系统运维 SIG 还是所有工程师的努力，最终希望在龙蜥社区能够形成一整套完整地、高效地运维方式，帮助企业去解决面临的运维难题。”

致辞结束后，正式开始技术分享环节，本次 MeetUp 有 9 大议题、11 位技术大咖就 Linux 和 eBPF 技术的魅力展开演讲。

（图/浙江大学软件学院副教授、博士生导师才振功）

浙江大学软件学院副教授、博士生导师才振功分享了《 Gartner 2023 可观测性魔力象限解读和启示》主题演讲。才振功围绕 Gartner 关于 APM 和可观测性魔力象限谈了谈他的一些想法。据 2023 年最新的可观测性魔力象限报告显示，可观测性已受到社会各界广泛关注，市场空间占比也很大，而入选魔力象限的企业综合考虑了“技术”和“非技术”类多项指标。接着，他详细介绍了 Leader 象限供应商的特点、Visionaries 象限供应商的前瞻性、Niche Players 象限解决了用户哪些痛点等。最后总结了可观测性的发展趋势。  

（图/谐云科技 CTO 苌程）

（图/龙蜥社区系统运维 SIG Owner 毛文安）

谐云科技 CTO 苌程、龙蜥社区系统运维 SIG Owner 毛文安联合分享了《龙蜥社区 & kindling社区联合发布：北极星指标体系构建》。

苌程和毛文安共同分享了关于排障北极星指标理论的独到见解。尽管在传统的可观测性领域，涵盖了 tracing、metrics、logging 等要素，但依然存在一些无法观测到的盲区。这些盲区的存在使得我们在故障排除过程中常常感到困惑。由于 Linux 内核的复杂性，即使是专家们也常常受限于某一特定领域，例如网络、存储、CPU 调度等。因此，故障排查的挑战在于，虽然问题表面看起来可能出现在某一领域，但根本原因可能却隐藏在另一个领域。这意味着解决故障通常需要集结来自多个领域的专家，而这也导致了 1-5-10 等迅速恢复业务的问题难以解决和实施。为了解决这一问题，Kindling 社区与龙蜥社区合作，共同推出了排障北极星理论。 

北极星理论可以指导我们快速的进行问题定界，根据某个指标值，确定问题下一步的排查思路。龙蜥社区基于这套理论，也进行了一些启发性的实现，毛文安介绍了北极星指标的代码实现方法，并通过具体场景指出排查问题的方向，给出问题的根因结论，从理论到实践进一步诠释了北极星指标对排查问题的极大帮助。

（图/乘云数字 DataBuff  产品线架构师狂魔）

乘云数字 DataBuff  产品线架构师狂魔分享了《云观测场景下的 Trace 全量存储技术研究》主题演讲。狂魔在分享上提到，DataBuff 正在构建以“ Trace、Metric、Log、Topo、eBPF Flow” 观测五件套为数据原材料的一体化观测平台，Trace 是一体化观测的核心要素，是拓扑驱动现代 AIOps 分析的关键，有着不可替代的地位。当前，业界大多可观测性软件厂商无法解决“Trace 全量存储”的技术难题，大量丢弃客户的交易链数据是普遍现象，在安全合规、故障回溯、算力成本等方面均受到了巨大挑战。乘云数字专门开发了一款 “TraceX 调用链全量存储系统”，面向可观测分析场景、尤其适合大规模交易系统、云原生容器场景，帮助系统实现全量化存储调用链数据。TraceX 能够有效的降低 Tracing 数据的存储成本、提升分析效率，真正达到降本增效的目的。通过 TraceX 辅助一体化观测系统构建应用系统的空间地图，实现故障定位的按图索骥不丢痕，真正解决客户的业务问题。

（图/乐维创始人丁振兴）

乐维创始人丁振兴分享了《开源运维工具使用现状及思考》主题演讲。Metric 做为可观测性的入口，丁振兴结合开源产品的优缺点分析和现状，提出一种监控的最佳实践，衍生基于监控发现的 CMDB，探索 CMDB 融合APM、NPM、安全、日志、ITSM 等，实现立体保障业务的可观测性平台，实现业务的观测保障 。

（图/阿里云系统服务负责人冯富秋）

阿里云系统服务负责人冯富秋向大家分享了《SysOM 3.0 发布：基于应用视角的智能运维》主题演讲。

冯富秋从当前运维产品的现状出发，讨论了一些工具平台在问题结论的展现和处理上面临的一些挑战：不知其然，只知其然而不知其所以然，难知所以然；并且很多开源中间件的发展和 FaaS 的演进让问题离根因越来越远，只站在传统运维平台和 IaaS 提供商的视角，造成鸡同鸭讲的情况，此外，内核的复杂性导致问题解决难度居高不下，比如一个 pagecache 异常变多可能引发内存不足告警、内存访问时延高等问题，更糟的是，大家没有办法知道究竟在哪个时刻会引发问题。面对这些挑战，是不是需要换一个视角，从用户的角度去分析和解决这类问题？

首先，要从应用的视角自顶向下进行分析来降低应用的运维门槛。实现指标与应用表象的关联， 通过全链路根因追踪，得到应用调用情况和各个阶段的延时分布；基于内核深度剖析发挥内核的全视角优势，深度分析进程间行为关联和资源使用情况。

其次，要从集群的视角实现监控告警到诊断分析的智能一体化运维，通过集群风险告警和集群健康度深入分析，这样才能知其然又知其所以然。

最后，通过具体案例，特别介绍了 SysOM 3.0 基于应用的观测方案，从 Java 运行时火焰图热点和 Mysql 数据库慢查询异常事件进行深入分析，得出了客户能看得懂的根因和结论。同时，也重点介绍了 SysOM 集群、节点、容器三位一体监控方案，实现集群视角的资源健康度评估，对 CPU、内存、IO、网络等系统资源的深入监控和诊断分析，让诊断监控化，监控诊断联动，所见即所得。 

（图/清华大学博士、云杉网络研发 VP 向阳）

清华大学博士、云杉网络研发 VP 向阳做了《使用 eBPF 帮助应用开发实现零侵扰的可观测性》主题分享。他从 DeepFlow 的实践经验出发，以业务运维、应用开发的视角分享了一系列典型实战案例。通过他的分享，我们更生动的了解到了 eBPF 作为一项非常底层的内核编程技术，是如何支撑银行分布式核心快速上云，如何让层层网关呵护下的 Serverless 应用快速实现全栈链路追踪，如何帮助 C++ 技术栈的游戏应用解决插桩难的观测痛点，如何为祖传代码遇到的降本增效难题提供解决方案，如何化解公有云服务商和租户之间的工单卡死难题，以及如何结合 Wasm 技术让新一代证券交易系统实现零侵扰的分布式追踪。 

（图/擎创科技可观测产品总监何晶）

擎创科技可观测产品总监何晶分享了《云原生转型之路的多系统运维》。企业面向几百个转型中间态的系统，通过建设统一对象模型，对异源同域的数据进行解析丰富处理，实现多维数据自主关联。算法和机器学习为复杂的体系提供了动态问题感知和预测的能力。在问题发生后基于根因推荐、同源分析等措施快速故障定界并开始应急处置，保障业务的连续性是首要之责，数智化观测为排障和系统调优提供有效的决策能力。 

（图/观测云系统工程师张文杰）

观测云系统工程师张文杰同大家分享了《eBPF 与网络可观测性研究》。eBPF 在网络可观测上具有安全灵活、实时追踪等优点，通过运行时加载 DataKit 探针能实现对网络流量的实时分析和统计；基于网络协议的分析，能够为链路系统提供系统侧的 Span 补充。最终在观测云统一可观测平台上展示出请求数、响应时间、错误率等关键指标。 

在技术主题分享结束后，阿里云系统服务负责人冯富秋主持了主题为《云场景下运维的核心痛点及解决方案研讨》的圆桌讨论，来自清华大学博士、云杉网络研发 VP 向阳，谐云科技 CTO 苌程，乘云数字公司创始人度远，乐维创始人丁振兴，龙蜥社区系统运维 SIG Maintainer 张毅，观测云系统工程师张文杰，擎创科技可观测产品总监何晶，浙江大学城市学院教授李飞参加了讨论，嘉宾就运维的痛点、突破点和价值点三个方向的议题展开了热烈的讨论。

在圆桌讨论环节，各位嘉宾就议题展开了讨论。乘云数字公司创始人度远就大模型的议题展开了分享。他提到：乘云数字较早的发布商业化的 OpsGPT 引擎，是将大语言模型在 IT 运维领域的垂直应用落地。我们初步计划将 OpsGPT 打造成一位低成本、高效率的运维老专家。初期的探索中，我们的一点小小体会是，大模型作为人工智能领域的重大技术变革，将会对企业 IT 服务领域产生重大而深远的影响。但现阶段也不适合过早过度神话，无论是底层数据质量、算力支撑、指令级的专业知识、向量数据库逻辑等都是需要进一步演进和积累。这个领域需要有使命感的领军企业来带动，以大模型为抓手，大家以更开放的态度，共同协作，才能为用户提供更大的价值。希望 OpsGPT 在可观测领域能够发挥越来越大的作用，为我们的客户在实际生产环境中的根因定位、故障自愈等技术难题提供更多的能量。

针对国内是否有必要成立自己的运维联盟，大家众说纷纭，现场讨论氛围热烈。谐云科技 CTO 苌程表示，在国内，很多甲方公司通常会从自身的经验出发来理解故障。如果我们自身尚未遇到过相关故障，往往会认为这些问题可能与我们的系统无关。因此这种被动的心态导致，甲方一线人员一直感觉在救火。

此外，在技术领域，大家的共识并不一致。故障通常会通过表象呈现出来，比如无法访问。然而，故障的深层原因和导致它的因素可能多种多样。技术界缺乏一种共识机制，来使得甲方和乙方能够达成共识。作为甲方，需要了解可能会遇到的问题以及可能的原因，而作为乙方，他们需要明确应该提供什么样的技术服务。另外，技术在不断的向前演进，但不是每一个企业都有足够的技术实力、财力等去研究和推动，这就非常需要有一个组织快速的将先进成果进行转化到具体实践中，服务千行百业的客户。

运维联盟可以扛起这面旗帜，促使甲方和乙方先达成共识，推动技术进步。例如，在云原生环境中，到底可能会有哪些故障，这些故障的表现是什么。具体来说，可以基于复旦大学开源项目的经验，演进出一个关于不同场景故障的共识。欢迎所有感兴趣的人，无论是甲方还是乙方，抑或是高校，都来分享他们可能遇到过的故障案例。甲方收获了一个全网最全的故障知识库，理解了自己系统可能存在薄弱的地方，高校也可以通过这个平台获得一个实验环境，而不同的厂商可以合作构建一个技术生态。在联盟内部，每家厂商可以根据自身的专业领域分工，然后互相打通接口，共同为用户的生产环境提供支持和保障。

最后，感谢本次活动各位嘉宾的精彩演讲，也感谢龙蜥社区伙伴及乘云数字工作人员：毛文安、周絮、蔡佳丽、刘寅、金美琴、孙林林、张毅、尹斌斌、廖肇燕、李光水、程书意、赵航、刘海龙、邹涛、陈诗雁、刘馨蔚、张永德、阙建明、袁艳桃、夏敏琪 、度远、 张怀鹏、贾慧艳 （以上排名不分先后）等人的组织与配合，也特别感谢 Linux 中国、InfoQ、思否、51CTO、阅码场等媒体的支持，有各位的辛苦付出，使得本次系统运维 MeetUp 活动圆满结束。

课件、视频获取：本次活动视频回放及技术 PPT 已上传：

视频回放：https://space.bilibili.com/1247819550

技术 PPT ：关注龙蜥公众号【OpenAnolis 龙蜥】，回复“龙蜥课件”获取。

更多相关的活动内容将在这里或者龙蜥社区交流群剧透推送，记得持续关注龙蜥社区公众号，谨防走丢哦！

—— 完 ——