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俗話說：“巧婦難為無米之炊”。想要把系統性能問題查個水落石出，就必須先準備好充足而細致的數據。性能數據不僅是可觀測性分析的基礎，定位故障的基石，更是做出正確優化決策的前提。
觀云從多種維度采集豐富的監控數據，包括指標（Metrics）、日志（Logs）和鏈路（Traces）等，從而支撐可觀測平臺全面、準確的定位及分析系統問題。

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鏈路（Traces）數據的采集方式

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鏈路（Traces）數據的采集方式主要包括：探針（Agent）方式 和 SDK 方式。
·?其中，探針（Agent）方式：
無需修改應用源碼，通過自動注入的方式實現數據采集。目前支持多種主流技術棧，包括 Java、.NET、.NET Core、Node.js、PHP、Python、Go、Nginx 等。
支持Linux、Windows等主流操作系統，支持Amd64和Arm64 CPU架構。
支持對運行在 Docker 容器 和 Kubernetes Pod 中的應用自動注入探針，實現無侵入部署。
同時，提供 黑白名單過濾機制 與 標簽（Label）控制策略，可靈活選擇采集范圍，顯著簡化部署與管理復雜度，更貼近實際運維管理模式。·?其中，SDK 方式：
通過在應用中嵌入采集代碼并重新編譯實現數據采集，適用于無法自動注入的語言或有更高自定義需求的場景。目前提供 C/C++ 與 Go Lang SDK。

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采集的數據內容主要包括

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采集的數據內容主要包括：事務、數據庫、NoSQL、MQ、網絡I/O、異常、錯誤、JVM、HTTP Headers、自定義的方法參數等各種數據及業務指標。

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指標（Metrics）數據的采集方式

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指標（Metrics）數據的采集方式主要包括：使用自研基礎設施Infra探針采集 、promethus指標接入、 opentelemetry指標接入方式。自研基礎設施Infra探針目的是采集操作系統和組件的監控指標，與APM的應用指標關聯，快速幫用戶定位問題，同時基調聽云基礎設施希望最小化用戶部署的工作量，所以設計上希望能原生接入用戶原有的監控系統如Zabbix、Promethus等·?其中，自研基礎設施Infra探針不但可以采集本機主機CPU、內存、網絡、磁盤IO等基礎指標數據，還可以通過讀取遠程主機的狀態接口，獲取組件、服務、數據庫等監控對象的性能指標數據，例如Nginx指標，Mysql指標，MQ指標等·?其中，promethus指標接入可以通過promethus的Remote read或Remote write 接口接入標準promethus格式的監控指標數據，經過指標治理接入觀云平臺。
·?其中，opentelemetry指標接入可以通過opentelemetry的Metric接口接入標準opentelemetry格式的監控指標數據，經過指標治理接入觀云平臺。

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日志（Logs）數據的采集方式

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日志（Logs）數據的采集方式主要包括：使用自研基礎設施Infra探針采集 和 opentelemetry指標接入方式:·?其中，自研基礎設施Infra探針不但可以采集本機應用產生的日志數據，還可以采集容器內應用產生的日志數據。
·?其中，opentelemetry指標接入可以通過opentelemetry的Logs接口接入標準opentelemetry格式的日志數據，經過治理接入觀云平臺。除了上述三大類數據外，觀云平臺還支持基于 eBPF（Extended Berkeley Packet Filter） 技術的數據采集能力，能夠對進程執行 on-CPU 堆棧剖析、off-CPU 堆棧剖析，以及對進程的網絡行為進行深度觀察與分析。堆棧剖析（Stack Profiling）
觀云通過 eBPF 技術采集進程中所有線程的堆棧信息，不僅覆蓋 應用層函數調用棧，還包含 內核態調用棧。采集到的堆棧地址會自動進行符號化轉換，映射為可讀的源代碼與函數名稱。
·?結合 火焰圖（Flame Graph）?展示形式，用戶可以直觀地分析進程當前正在執行的操作路徑，從而快速定位性能熱點與故障根因。網絡觀測（Network Observation）
觀云利用 eBPF 技術無侵入地采集進程產生的網絡數據，
·?采集的維度包括：進程 PID、對應網卡名稱、對端主機 IP 與端口等；
·?采集的指標包括：連接失敗次數、連接成功次數及耗時、發包次數與字節數、收包次數與字節數、丟包次數、重傳次數、通信中斷次數、RTT 網絡時延、RTT 波動方差、擁塞窗口大小、零窗口探測次數等。通過這些維度與指標，觀云能夠構建應用間的實時拓撲關系，揭示節點間的網絡依賴與性能瓶頸，幫助用戶快速定位復雜系統中的網絡異常與性能問題。


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