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Metrics和Trace/Log数据有着较大的区别，通常采用TSDB（如InfluxDB）存储Metrics数据，Search Engine（如Elasticsearch）存储Trace/Log数据。

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因此侵入式的代码打桩手段势必会遇到观测盲点。例如两个微服务通信路径上的API网关、

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当开发与运维的团队的耦合问题开始制约组织发展，当基础服务的观测盲点问题开始制约业务SLO进一步提升时，意味着我们需要再一次提升可观测性能力等级了。

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如何实现基础设施内生的应用观测数据采集能力？一种Green Field的思路是通过服务网格实现。

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BPF是一项内生于Linux Kernel中的观测技术，经典BPF（cBPF）主要聚焦于网络流量的过滤获取

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数据存储的挑战实际上和全链路监控相关。从应用代码出发的可观测性往往仅考虑业务和应用层面的问题，

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但是使用开源代码还是会面临很多安全问题，在防御方面，代码是公开的，因此开源代码会更加容易被攻击

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云服务提供商通常提供许多安全性工具和服务，例如网络防火墙、

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代码审查和测试机制：开源社区应该建立一套完善的代码审查和测试机制，包括静态代码分析、动态代码分析、

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社区应该建立安全漏洞报告和处理机制，及时修复漏洞和错误，避免损失和法律纠纷。