标签： observability

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什么是 ‘Observability into Hallucinations’：建立一套监控系统，专门捕获并打标图中产生的逻辑不一致性 Trace

各位同仁，各位AI领域的探索者，大家好！ 今天，我们来探讨一个在AI生成内容，特别是视觉内容生成中日益凸显的关键问题：模型幻觉（Hallucinations）。当AI模型生成的内容看似合理，但仔细推敲却发现存在逻辑上的不一致性、事实错误或物理谬误时，我们称之为幻觉。这不仅仅是一个质量问题，更是一个信任和可靠性问题。想象一下，一个自动驾驶系统如果对环境的理解存在“幻觉”，那后果不堪设想。 传统上，我们评估生成模型往往依赖于FID、IS、CLIP Score等指标，或者通过人工标注进行定性分析。然而，这些指标往往难以捕获细微的逻辑不一致性，而人工标注则效率低下、成本高昂，且难以规模化。 因此，今天我们要讨论的核心，是如何构建一套 ‘Observability into Hallucinations’ 系统，一套能够专门捕获并追踪图像中产生的逻辑不一致性（Logical Inconsistencies Trace）的监控系统。这就像在传统的软件开发中，我们使用日志、指标和链路追踪来理解系统行为、诊断问题一样，我们需要一套类似的工具来“观察”AI模型的“心智”，理解它何 …

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JavaScript 中的可观测性（Observability）：利用 Proxy 深度监控复杂对象状态变化的性能成本与算法优化

在现代前端应用开发中，状态管理和数据流扮演着核心角色。为了构建响应迅速、易于调试的复杂应用，我们常常需要深入了解对象状态的变化。JavaScript ES6引入的Proxy对象提供了一种强大的元编程能力，它允许我们拦截对目标对象的各种操作（如属性读取、写入、删除、函数调用等），从而为实现深度可观测性提供了可能。 然而，利用Proxy进行深度监控，尤其是对复杂嵌套对象和数组，并非没有代价。性能成本是其中一个主要考量，不当的实现可能导致内存泄胀、CPU消耗过高，甚至影响应用的整体响应速度。本讲座将深入探讨如何利用Proxy实现深度可观测性，同时详细分析其性能成本，并提出一系列算法和设计优化策略。 1. 可观测性（Observability）的本质与JavaScript中的需求 在软件工程中，可观测性是指能够从系统外部推断其内部状态的能力。对于JavaScript应用而言，这意味着当数据模型发生变化时，我们能够捕获这些变化并作出相应的响应，例如更新UI、触发副作用、记录日志或进行调试。 在没有Proxy之前，JavaScript中实现可观测性通常依赖于以下几种方式： 脏检查（Dirty Ch …

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JavaScript 中的‘可观测性’（Observability）：利用 Proxy 深度监控复杂对象状态变化的性能成本

各位同仁，下午好！ 今天，我们将深入探讨 JavaScript 中一个既强大又复杂的主题：‘可观测性’（Observability），特别是如何利用 ES6 的 Proxy 对象实现对复杂对象状态的深度监控。我们将重点聚焦于这种深度监控所带来的性能成本，并分析如何在实际应用中权衡利弊。 在现代前端应用中，数据流和状态管理日益复杂。一个应用的状态可能是一个深层嵌套的 JavaScript 对象，其中包含各种基本类型、其他对象和数组。当这些状态发生变化时，我们常常需要及时地作出响应：更新 UI、触发副作用、记录日志等等。这就是可观测性所要解决的核心问题之一。 1. 可观测性（Observability）与监控（Monitoring） 在我们深入 Proxy 之前，有必要先明确可观测性（Observability）与监控（Monitoring）之间的区别。这两个概念经常被混淆，但在软件工程中，它们有着不同的侧重点。 特性 监控（Monitoring） 可观测性（Observability） 关注点 关注已知问题、预设指标。你知道要看什么。 关注未知问题、系统内部状态的探索。你不知道会发生什么 …

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Vue应用中的可观测性（Observability）集成：实现前后端日志、追踪与指标的统一收集

Vue 应用中的可观测性集成：实现前后端日志、追踪与指标的统一收集 大家好，今天我们来聊聊 Vue 应用中的可观测性集成。在微服务架构和日益复杂的 Web 应用环境中，可观测性变得越来越重要。它不仅仅是监控，而是通过日志、追踪和指标这三大支柱，帮助我们深入了解系统的内部状态，快速定位问题，并优化性能。 本次讲座，我们将重点关注如何在 Vue 应用中实现前后端日志、追踪与指标的统一收集，并提供一些代码示例和最佳实践。 1. 可观测性的三大支柱 在深入 Vue 应用的集成之前，我们先回顾一下可观测性的三大支柱： 日志 (Logs): 离散的事件记录，通常包含时间戳、错误信息、请求详情等。日志是诊断问题的基础，可以帮助我们了解发生了什么。 追踪 (Traces): 记录请求在不同服务或组件之间的调用链，可以帮助我们理解请求的路径和延迟。追踪是理解请求性能瓶颈的关键。 指标 (Metrics): 量化的数据，例如 CPU 使用率、内存占用、请求延迟等。指标可以帮助我们监控系统的健康状况，并及时发现异常。 特性 日志 (Logs) 追踪 (Traces) 指标 (Metrics) 数据类型 文本 …

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Vue应用中的可观测性（Observability）集成：实现前后端日志、追踪与指标的统一收集

好的，没问题，我们开始吧！ Vue 应用中的可观测性集成：实现前后端日志、追踪与指标的统一收集 大家好，今天我们来聊聊 Vue 应用中可观测性的集成。 在微服务架构日益普及的今天，可观测性对于快速定位和解决问题至关重要。一个良好的可观测性方案能够帮助我们理解系统的运行状态，诊断性能瓶颈，并最终提升用户体验。 本次分享将围绕日志、追踪和指标这三个核心要素，探讨如何在 Vue 应用中实现前后端数据的统一收集。 一、可观测性的三大支柱：日志、追踪和指标 在深入代码之前，我们先简单回顾一下可观测性的三大支柱： 日志（Logs）： 离散的事件记录，包含时间戳、消息内容以及其他相关信息。日志可以帮助我们了解发生了什么。例如，用户登录失败的日志，API 请求错误的日志等。 追踪（Traces）： 记录请求在整个系统中的调用链路。追踪可以帮助我们了解请求是如何传播的，哪些服务参与了处理，以及每个服务的耗时。这对于诊断分布式系统中的性能问题非常有帮助。 指标（Metrics）： 定量的数据，通常以时间序列的形式存在。指标可以帮助我们了解系统的状态，例如 CPU 使用率、内存占用、请求响应时间等。 这三者 …

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PHP应用的可观测性（Observability）：集成OpenTelemetry实现全链路追踪

PHP应用的可观测性：集成OpenTelemetry实现全链路追踪 大家好！今天我们来聊聊PHP应用的可观测性，以及如何利用OpenTelemetry来实现全链路追踪。在微服务架构日益普及的今天，一个请求往往需要经过多个服务才能完成，这使得问题排查变得异常困难。传统日志分析虽然有用，但在复杂系统中显得力不从心。可观测性，特别是全链路追踪，为我们提供了更深入的视角，帮助我们理解系统行为，快速定位问题，并优化性能。 为什么需要可观测性？ 在传统的监控模式下，我们通常关注的是CPU利用率、内存占用、磁盘IO等指标。然而，这些指标只能告诉我们系统是否“健康”，而无法解释“为什么”。当系统出现问题时，我们往往需要花费大量时间在日志中大海捞针，才能找到问题的根源。 可观测性通过提供三个核心支柱——指标（Metrics）、日志（Logs）和追踪（Traces）——让我们能够深入了解系统内部状态，回答以下问题： 系统发生了什么？（指标） 为什么会发生？（日志） 请求经过了哪些服务？耗时多久？（追踪） 其中，全链路追踪是可观测性的关键组成部分，它能够帮助我们追踪请求在各个服务之间的流转路径，分析请求的性 …

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Java中的可观察性（Observability）平台构建：Metrics/Traces/Logs统一处理

Java中的可观察性（Observability）平台构建：Metrics/Traces/Logs统一处理 大家好，今天我们来深入探讨如何在Java中构建一个可观察性平台，实现Metrics、Traces和Logs的统一处理。可观察性对于现代微服务架构至关重要，它能帮助我们了解系统的内部状态，快速定位问题，优化性能，并确保系统的稳定运行。 1. 可观察性的三大支柱：Metrics, Traces, Logs 在开始构建平台之前，让我们先了解可观察性的三大支柱： Metrics (指标): 数值型的数据，通常用于监控系统的性能和资源利用率。 例如，CPU使用率、内存占用、请求延迟、错误率等。 Metrics 是时间序列数据，可以进行聚合、计算和可视化，用于趋势分析和告警。 Traces (追踪): 记录一个请求在系统中各个服务之间传递的路径和耗时。 Traces 帮助我们了解请求的生命周期，识别瓶颈，并诊断分布式系统中的性能问题。 一个 Trace 由多个 Span 组成，每个 Span 代表一个服务中的一个操作。 Logs (日志): 文本形式的事件记录，包含程序运行时的信息，例如错误 …

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Java应用的全栈可观察性（Observability）：Metrics、Logs、Traces集成

好的，没问题。 Java应用的全栈可观察性：Metrics、Logs、Traces集成 大家好，今天我们来探讨Java应用的全栈可观察性，重点是如何集成 Metrics、Logs 和 Traces 这三大支柱，构建一个高效的可观察性体系。 1. 可观察性的重要性 在微服务架构日益普及的今天，应用变得越来越复杂，由多个服务组成，跨越不同的基础设施。当出现问题时，排查的难度也呈指数级上升。传统监控方法往往难以提供足够的信息，让我们快速定位问题根源。 可观察性（Observability）正是为了解决这个问题而生的。它不仅仅是监控，更是通过收集和分析应用的内部状态，帮助我们理解系统的行为，预测潜在问题，并快速进行故障排除。 可观察性主要依赖于三个关键支柱： Metrics (指标): 数值型数据，用于衡量系统的性能和资源利用率，例如 CPU 使用率、内存占用、请求延迟等。Metrics 通常用于绘制仪表盘，监控系统整体健康状况，并设置告警。 Logs (日志): 记录应用运行时的事件信息，包含详细的上下文，例如错误信息、用户操作、调试信息等。Logs 可以帮助我们深入了解特定事件的发生过程。 …

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Java `Observability` `Metrics` (`Micrometer`), `Logging` (`Logback`, `Log4j2`), `Tracing`

各位观众老爷，大家好！今天咱们来聊聊Java应用的“透视眼”——Observability（可观测性）。这年头，光把程序跑起来还不够，还得知道它在干啥，有没有偷偷摸摸出幺蛾子，对吧？Observability就是帮你监控、诊断和理解你的应用，让它的一切尽在掌握。 我们今天主要围绕 Metrics (Micrometer), Logging (Logback, Log4j2), 和 Tracing 这三个方面展开。 一、 Metrics：给应用做个体检 想象一下，你去医院体检，医生会量血压、测心跳、验血等等。Metrics就是给你的应用做类似的事情，它收集各种指标，比如CPU使用率、内存占用、请求响应时间、数据库连接数等等。这些指标就像应用的健康报告，告诉你它是否健康。 Micrometer 是一个Java指标收集的Facade，它类似于SLF4J之于日志，你只需要使用Micrometer的API来埋点，然后通过配置，就可以将指标数据导出到各种监控系统，比如Prometheus, Graphite, Datadog, Azure Monitor等。 引入依赖： 首先，我们需要在项目中引入 …

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可观测性（Observability）工具链的构建：Metrics, Logs, Traces 与警报

好的，各位技术宅、代码控、以及所有对神秘的“可观测性”感兴趣的朋友们，欢迎来到今天的技术脱口秀！我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”——AI小智，今天咱们要聊点儿高大上又接地气儿的：可观测性（Observability）工具链的构建：Metrics, Logs, Traces 与警报。 准备好了吗？让我们一起踏上这场探索代码世界的奇妙旅程吧！🚀 开场白：当你的代码开始“闹脾气”…… 想象一下，你辛辛苦苦写了一段代码，信心满满地部署上线。结果呢？用户开始抱怨：“网页加载不出来！”、“APP卡死了！”、“支付一直失败！” 😱 这时候，你抓耳挠腮，对着黑乎乎的屏幕，内心OS：”我的代码明明跑得好好的啊！为什么一到线上就抽风？“ 没错，这就是“可观测性”要解决的痛点。以前，我们就像盲人摸象，只能通过一些零星的日志，猜测系统到底发生了什么。现在，我们需要更强大的“透视眼”，穿透代码的迷雾，洞察系统的运行状态。 第一幕：什么是“可观测性”？别再把它和“监控”混为一谈！ 很多朋友可能会说：“这不就是监控吗？我天天都在看CPU、内存、磁盘使用率啊！” No, no, no！可观测性可比监控高级多了 …

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