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标签：警报

大规模可观察性：建立Uber的警报生态系统

Shreyas Srivatsan-
Uber的可观察性团队建立了一个可靠，可扩展的指标，并提醒管道在发生问题时检测，减轻和通知工程师。
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工程基于工作的预测工作流程以观察性异常检测

乔纳森·金-
Uber的可观察性应用程序团队大修了我们的异常检测平台的工作流程，以实现对预测的直观和表现的回填，为更智能的警报铺平了道路。
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使用ARGOS识别Uber Engineering的实时监控和根本原因探索工具的中断

弗朗西斯卡·贝尔-
Argos的故事：Uber Engineering如何在Uber快节奏的环境中提供数百万个系统和业务指标的高度准确，实时警报。
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