技术

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架构

OpenTelemetry及生态 大模型可观测性 grpo演进 rlhf演进 agent框架 reward演进 大模型RLHF框架 rl框架 GPU与CUDA RL闲谈 MCTS与LLM rl从Policy Gradient（策略梯度）到PPO到GRPO 从Transformer到DeepSeek bert rerank微调 大模型推理tips RAG向量检索与微调 dddfirework源码分析 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer k8s设备管理 ddd从理念到代码 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 分布式链路追踪 K8S YAML 资源清单管理方案 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从混部到统一调度 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 多活 volcano特性源码分析 推理服务 kubebuilder 学习 mpi 学习pytorch client-go学习 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 学习rpc BFF openkruise学习 可观察性和监控系统 基于Kubernetes选主及应用 《许式伟的架构课》笔记 Admission Controller 与 Admission Webhook 发布平台系统设计 k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ 《软件设计之美》笔记 mecha 架构学习 Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 业务系统设计原则 grpc学习 元编程 以应用为中心 istio学习 下一代微服务Service Mesh 《实现领域驱动设计》笔记 概率论 serverless 泛谈 《架构整洁之道》笔记 处理复杂性 那些年追过的并发 服务器端编程 网络通信协议 架构大杂烩 如何学习架构 《反应式设计模式》笔记 项目的演化特点 反应式架构摸索 函数式编程的设计模式 服务化 ddd反模式——CRUD的败笔 研发效能平台 重新看面向对象设计 业务系统设计的一些体会 函数式编程 《左耳听风》笔记 业务程序猿眼中的微服务管理 DDD实践——CQRS 项目隔离——案例研究 《编程的本质》笔记 系统故障排查汇总及教训 平台支持类系统的几个点 代码腾挪的艺术 abtest 系统设计汇总 《从0开始学架构》笔记 初级权限系统设计 领域驱动理念 现有上传协议分析 移动网络下的文件上传要注意的几个问题 推送系统的几个基本问题 做配置中心要想好的几个基本问题 不同层面的异步 分层那些事儿 用户认证问题 资源的分配与回收——池 消息/任务队列

标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 8

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 6

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 92

大模型可观测性 rl微调 grpo演进 rlhf演进 agent框架 分布式Agent与A2A reward演进 deepresearch梳理 mcp学习 大模型RLHF框架 rl框架 GPU与CUDA RL闲谈 MCTS与LLM rl从Policy Gradient（策略梯度）到PPO到GRPO AutoGen学习 从Transformer到DeepSeek 上下文记忆 agentic rag bert rerank微调 大模型推理tips 推理LLM梳理 Agent实践 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 另一种微服务架构Multi-Agent LangGraph工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 下一个平台Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬沉思 LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 小鼠如何驾驭大象（LLM）？ AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 15

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 8

CPP 2

Mesh 12


OpenTelemetry及生态

2025年06月21日

简介

简介（未完成）

OPLG：新一代云原生可观测最佳实践 未细读

使用 OpenTelemetry Tracing 最大化 Kubernetes 效率 未读

如何利用 OpenTelemetry 监控和优化 Kubernetes 的性能 未读

OpenTelemetry

OpenTelemetry 不是凭空出现的。在 OpenTelemetry 出现之前，还出现过 OpenTracing 和 OpenCensus 两套标准。应用性能监控 APM领域有 Jaeger、Pinpoint、Zipkin 等多个开源产品，商业玩家也有很多，可谓竞争非常激烈。然而，这也带来了一个问题，那就是每一家都有一套自己的数据采集标准和 SDK，实现上各不相同，很难实现厂商或者技术中立。OpenTracing 制定了一套与平台和厂商无关的协议标准，让开发人员能够方便地添加或更换底层 APM 的实现。另一套标准 OpenCensus 是谷歌发起的，它和 OpenTracing 最大的不同之处在于，除了链路追踪，它还把指标也包括进来。OpenTracing 和 OpenCensus，这两套框架都有很多追随者，而且二者都想统一对方。但是从功能和特性上来看，它们各有优缺点，半斤八两。所谓天下大势，合久必分，分久必合，既然没办法分个高低，那统一就是大势所趋。于是， OpenTelemetry 横空出世。

OpenTelemetry 主要包括了下面三个部分：

  1. 跨语言规范 （Specification）；
  2. API / SDK；
  3. 接收、转换和导出遥测数据的工具，又称为 OpenTelemetry Collector。

跨语言规范

  1. API：定义用于生成和关联追踪、指标和日志的数据类型和操作。
  2. SDK：定义 API 特定语言实现的要求，同时还定义配置、数据处理和导出等概念。
  3. 数据：定义遥测后端可以提供支持的 OpenTelemetry 协议 （OTLP） 和与供应商无关的语义约定。OTLP 的数据模型定义是基于 ProtoBuf 完成的。

API / SDK

  1. API 可以让开发者对应用程序代码进行插桩（Instrument），而 SDK 是 API 的具体实现，是和开发语言相关的。在软件业内，在应用中进行插桩是指将系统状态数据发送到后端，例如日志或者监控系统。发送的数据叫做 Telemetry，也就是遥测数据，包括日志、指标以及追踪等。这些数据记录了处理特定请求时的代码行为，可以对应用系统的状态进行分析。
  2. 插桩有两种方式，一是通过手动增加代码生成遥测数据，二是以探针的方式自动收集数据。OpenTelemetry 为每种语言提供了基础的监测客户端 API 和 SDK。这些包一般都是根据前面介绍的规范里的定义，又结合了语言自身的特点，实现了在客户端采集遥测数据的基本能力。

Collector 针对如何接收、处理和导出遥测数据提供了与供应商无关的实现，消除了运行、操作和维护多个代理 / 收集器的需要，它支持将开源可观测性数据格式（例如 Jaeger、Prometheus 等）发送到一个或多个开源或商业后端。在 Collector 的内部，有一套负责接收、处理和导出数据的流程被称为 Pipeline。 每个 Pipeline 由下面三部分组件组合而成。

  1. Receiver：负责按照对应的协议格式监听和接收遥测数据，并把数据转给一个或者多个 Processor。
  2. Processor：负责加工处理遥测数据，如丢弃数据、增加信息、转批处理等，并把数据传递给下一个 Processor 或者一个或多个 Exporter。
  3. Exporter：负责把数据发送给下一个接收端（一般是指后端），比如将指标数据存储到 Prometheus 中。

从部署的角度来说，Collector 有下面两种模式。

  1. 第一种模式可以统称为 Agent 模式。它是把 Collector 部署在应用程序所在的主机内（在 Kubernetes 环境中，可以使用 DaemonSet），或者是在 Kubernetes 环境中通过边车（Sidecar）的方式进行部署。这样，应用采集到的遥测数据可以直接传递给 Collector。
  2. 另一种模式是 Gateway 模式。它把 Collector 当作一个独立的中间件，应用会把采集到的遥测数据往这个中间件里传递。

OpenTelemetry to 开源工具组合：作为经典的对各种遥测数据的处理架构，开源工具可将不同类型的数据存储在不同的平台，比如日志存放在 ELK，追踪存放在 Jaeger 这类的 APM 工具，而指标保存在 Prometheus 并通过 Grafana 进行视图展示。