Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Practical introduction to Observability

Giới thiệu thực hành về Quan sát hệ thống (Observability)

Giới thiệu thực hành về Quan sát hệ thống (Observability)

Học cách tích hợp hệ thống với logs và traces để có thể debug khi chạy thực tế

4.5
(1,648 đánh giá)
4,833 học viên
Giảng viên
Andrew Howden
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
3.5 giờ video
56 bài giảng
3 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Hiểu "Quan sát hệ thống" là gì và cách một hệ thống phần mềm có thể "quan sát được"
Hiểu các loại dữ liệu chính (hay "Trụ cột") của Observability, điểm mạnh/yếu và khi nào nên dùng mỗi loại
Biết cách tích hợp ứng dụng mẫu bằng Go để tạo Logs & Traces
Biết sử dụng dữ liệu telemetric để debug các vấn đề trong môi trường production

Yêu cầu

Biết cách triển khai HTTP API bằng ngôn ngữ lập trình bạn chọn
Có khả năng đọc và viết code Go
Quen thuộc với việc triển khai phần mềm trên môi trường đám mây

Đối tượng phù hợp

Dành cho lập trình viên có 1-3 năm kinh nghiệm xây dựng ứng dụng triển khai thực tế

Nội dung khóa học

6 phần • 56 bài giảng
1 Giảng viên của bạn là ai?
2 Nội dung khóa học
3 Bạn cần chuẩn bị gì?
4 Hỗ trợ ở đâu?
1 Vấn đề cốt lõi
2 Nguồn gốc & Ý nghĩa của Observability trong phần mềm
3 Chúng ta quan sát cái gì?
4 [Câu chuyện] Vòng lặp sự kiện trong NodeJS
5 Các loại vấn đề
6 Quan sát hiệu quả
7 Các trụ cột của Observability
8 Câu hỏi kiểm tra: Đánh giá hiểu biết về lý thuyết Observability
1 Lịch sử
2 Lý thuyết
3 Thời gian
4 Ngữ cảnh
5 Đích đến
6 Cấu trúc
7 Khi nào sử dụng
8 Triển khai
9 Sử dụng
10 Thực hành: Syslog
11 Câu hỏi
1 Giới thiệu
2 Vấn đề
3 Lịch sử
4 Câu chuyện: Lần đầu gặp Tracing
5 Lý thuyết
6 Lý thuyết: Giao diện người dùng
7 Lý thuyết: Thiết lập ứng dụng
8 Lý thuyết: Spans
9 Lý thuyết: Traces
10 Lý thuyết: Trạng thái
11 Lý thuyết: Thuộc tính
12 Lý thuyết: Tự động hóa
13 Câu chuyện: Ai đang gọi tôi?
14 Lý thuyết: Sự kiện
15 Lý thuyết: Truyền ngữ cảnh
16 Lý thuyết: Baggage
17 Câu hỏi
1 Giới thiệu
2 Vấn đề
3 Lịch sử
4 Metrics trên Linux
5 Cài đặt Prometheus
6 Cài đặt Grafana
7 Các kiểu dữ liệu
8 Thuộc tính
9 Định dạng truyền
10 Cấu hình Prometheus nhận OpenTelemetry
11 Thiết lập ứng dụng
12 Counter đơn giản
13 Thu gom rác (Garbage Collection)
14 Thông tin áp lực tắc nghẽn (Pressure Stall Information)
1 Lời cảm ơn
2 Cải thiện khóa học

Giới thiệu khóa học

In this course, you'll learn the fundamental building blog of making systems reliable: making them observable.

We'll talk about Observability, why it is such an essential part of making reliable software, how to understand whether or not a system is "observable", and then how to make it observable by instrumenting it with different "pillars" of observability. We'll discuss two of those pillars — logs & traces — and we'll talk about what problem each of these solves.

To help enable you to make this topic practical, we'll go through examples in Go instrumenting sample applications that you can reproduce on your own Linux (or WSL-based) system. We'll examine the output of this instrumentation in the terminal or open-source UIs that you can use to learn the concepts. Lastly, we'll reproduce some failure modes to understand what failure looks like in these tools and give you a wider range of capabilities to debug different production issues.

This course was made for you if you are a mid to senior-level developer with some experience deploying software to production. Still, you’re looking to build the skills and capabilities to run higher-scale services with more traffic and debug these systems when they get into trouble.


Let's get started!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Devops
Hiển thị tất cả khoá học Distributed Systems
Azure Monitor

Azure Monitor

Christopher Nett | 80.000+ Enrollments Worldwide

4.6 (261)
1,379
50.000đ -86%
Hiển thị tất cả khoá học Monitoring
Clean Code

Clean Code

Academind by Maximilian Schwarzmüller

4.6 (26435)
118,068
50.000đ -88%
Hiển thị tất cả khoá học Software Engineering
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊