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其二是设计可控。开源社区可以建立安全基线、规范开源组件的选型、对系统架构进行风险评估，确保社区开源软件可信安全。条件允许还可以成立安全委员会。

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运行环境多种多样：不同的运行环境下，每个系统的工作情况是变化的，我们需要在任何阶段都能有效记录好系统的状态，便于我们分析问题、优化产品。

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部署模式和运行环境也更加动态和不确定，因此IT行业也已经到了需要更加系统化、体系化进行观测的这一过程。

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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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1. Logs：ELK、Splunk、SumoLogic、Loki、Loggly
利用这些项目的组合或多或少可以解决针对性的一类或者几类问题，但真正应用起来你会发现各种问题：

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对于Logs、Traces、Metrics，其中Logs和Traces的格式和查询特点非常相似，我们放到一起来分析，推导的过程如下：

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“讲故事”。因此在可观测性引擎的建设上，我们非常关注数据编排的能力，能够让数据流转起来，从茫茫的原始日志中不断的去提取出价值更高的数据，最终

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上层基于SLS的接口构建全链路的数据展示和监控系统

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图像检索的核心技术是度量学习，其目标是在固定维度的特征空间中，约束模型将同类别样本拉近，不同类别样本推远。

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因此，我们设计了一套简单高效的训练数据自动生成方式，可用于模型冷启动，整个环节无需任何人工标注。