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第一时间让客户使用跟阿里巴巴一样的技术，是中间件开源、自研、商业化三位一体的初衷。这些源自三位一体的产品正帮助云上客户更好的提升 Ops 的效率。

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IT系统的可观测性实施起来其实和电气工程还是比较类似，核心还是观察我们各个系统、应用的输出，通过数据来判断整体的工作状态。

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通常我们会把这些输出进行分类，总结为Traces、Metrics、Logs。关于这三种数据的特点、应用场景以及关系等，我们会在后面进行详细展开。

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算力：可观测场景的核心是需要覆盖足够多的数据，数据一定是海量的，因此系统需要有足够的算力来计算和分析这些数据。

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足够的算力：分布式、可扩展，面对PB级的数据，也能有足够的算力去分析
灵活智能的算法：除了基础的算法外，还应包括AIOps相关的异常检测、预测类的算法，并且支持对这些算法进行编排

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随着阿里全面拥抱云原生后，我们也开始逐渐去兼容开源以及云原生的可观测领域的协议和方案。相比自有协议的封闭模式，兼容开源、标准协议大大扩充了我们平台能够支持的数据采集范围

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业务控制层
业务控制层是 Getty 设计的精华所在，由 Connection 和 Session 组成。

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其后果之一是他在后期发现早期做的一些优化工作很多是无用功，其二是过早优化损坏了 Joe 的健康，导致 2019 年在他 68 岁的年纪便挂掉了。

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把时间单位拉长到五年甚至是十年，可能会发现早期所做的一些优化工作在后期会成为维护工作的累赘。2006 年时很多专家还在推荐大家只用 Java 做 ERP 开发

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实现过此类型的 Gr Pool：作为消费者从 kafka 读取数据然后放入消息队列，然后各个 worker gr 从此队列中取出任务进行消费处理。