Observability at Scale: Building Uber’s Alerting Ecosystem
EngineeringObservability at Scale: Building Uber’s Alerting EcosystemNovember 20, 2018 / Global Uber’s software architectures consists of thousands of microservices that empower teams to iterate quickly and support our company’s global growth. These microservices support a variety of solutions, such as mobile applications, internal and infrastructure services, and products along with complex confi
OpenCensus
OpenCensus Easily collect telemetry like metrics and distributed traces from your services OpenCensus and OpenTracing have merged to form OpenTelemetry, which serves as the next major version of OpenCensus and OpenTracing. OpenTelemetry has now reached feature parity with OpenCensus, with tracing and metrics SDKs available in .NET, Golang, Java, NodeJS, and Python. All OpenCensus Github repositori
Debugging an evil Go runtime bug
Preface I’m a big fan of Prometheus and Grafana. As a former SRE at Google I’ve learned to appreciate good monitoring, and this combination has been a winner for me over the past year. I’m using them for monitoring my personal servers (both black-box and white-box monitoring), for the Euskal Encounter external and internal event infra, for work I do professionally for clients, and more. Prometheus
Instrument your Go apps with Expvar and Datadog
Product { this.openCategory = category; const productMenu = document.querySelector('.product-menu'); window.DD_RUM.onReady(function() { if (productMenu.classList.contains('show')) { window.DD_RUM.addAction(`Product Category ${category} Hover`) } }) }, 160); }, clearCategory() { clearTimeout(this.timeoutID); } }" x-init=" const menu = document.querySelector('.product-menu'); var observer = new Muta
The expvar package - Metrics for Go | Mike Perham
sock, err := net.Listen("tcp", "localhost:8123") if err != nil { return err } go func() { fmt.Println("HTTP now available at port 8123") http.Serve(sock, nil) }() { "cmdline": ["/var/folders/bc/27hv15_d2zvcc3n3s9dxmfg00000gn/T/go-build421732654/command-line-arguments/_obj/exe/main","-l","debug","-s","i.sock","-c","realtest"], "counters": {"a": 10, "b": 10}, "memstats": {"Alloc":1076016,"TotalAlloc
Introducing Vector
Vector is an open source host-level performance monitoring framework, which exposes hand-picked, high-resolution system and application metrics to every engineer’s browser. Having the right metrics available on demand and at a high resolution is key to understanding how a system behaves and correctly troubleshooting performance issues. Previously, we’d login to instances as needed, run a variety o
Team Dashboardで目標数字をチームで共有する - komagataのブログ
オフィスでGoogle AnalyticsとかMixpanelとかlogentriesとかディスプレイに表示させてたんですが、適当じゃなくてそろそろちゃんとした指標（ユーザー増加率とか）を出して共有したいなと思いました。自分で作るのは面倒なので探していたらTeam Dashboardがrails + backborne.jsで出来てて手頃そう。（qnypさんのブログで知りました） $ git clone git://github.com/fdietz/team_dashboard.git $ bundle $ cp config/database.example.yml config/database.yml $ rake db:create && rake db:migrate $ rake populate $ rails s デフォルトはmysqlなのでherokuで動かしたい場合は
メトリクス駆動開発
メトリクス駆動開発の主な原則は、 メトリクスをメトリクスのオーナに割り当てる レイヤ化されたメトリクスを作成し、傾向の相関を探る 意思決定する時にメトリクスを利用する 各メトリクスはオーナを持ちます。オーナはそのメトリクスを実装しメンテナンスするために必要な知識と方法を持っています。メトリクスのオーナはアプリケーションやサービス、そしてサーバについて責任を持ち、正しく監視されデータが集められていることを保証します。さらに、既存のメトリクスを最新状態に維持し、新しいアプリケーションや機能のためのメトリクスを作成します。 また、メトリクスを構造化するのも重要です。ある条件でグループ化されたりレイヤ化されたメトリクスはビジネスサイドの人から開発者まで誰でも理解できます。さらに、関連性を見つけたり、傾向を見つけたりするのも簡単になり、問題の発見から解決まで素早くできるようになります。 MDDを実践
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