资源介绍
视频数量：26个
总时长：1小时35分
课程介绍：
可观测性与智能故障排除实战
凌晨两点，你的生产环境突然出现大规模延迟告警。分布式系统涉及十几种服务，你该怎么排查？翻日志、查监控、看链路追踪，一个一个服务排查过去，半个小时过去了，问题还没找到。这种场景，当过DevOps工程师或者SRE的你一定不陌生。
传统监控方式在云原生时代已经不够用了。你不可能为每一种可能的故障都预先定义好检查规则，特别是当系统是由几十上百个微服务组成的时候。这门课要教你的，就是一套全新的思路：不是被动等待告警，而是让系统本身具备"自我解释"的能力，让你在面对任何问题时都能快速找到答案。
课程围绕可观测性这个核心理念展开，但可不是讲空洞的理论。你会先搞清楚可观测性的三大支柱——日志、指标、追踪——各自解决什么问题，什么时候该用哪种方式。日志告诉你什么时候发生了什么，指标告诉你问题严不严重、影响范围有多大，追踪则帮你定位到具体是哪个服务、哪段代码出了问题。把这三者配合起来使用，才能真正做到快速定位根因。
第一个模块教你如何正确收集这些遥测数据。你会学到怎么从Google Cloud的各个服务、虚拟机、工作负载中收集日志，怎么设置指标采集把Prometheus这种开源工具也纳入统一监控体系。课程特别强调了日志成本优化的问题，毕竟日志量大了之后存储费用可不便宜。更重要的是，你会明白为什么不能什么都记录，要记录什么、过滤什么，这里面的门道直接影响你后续分析的效率。
处理日志还有一个不能回避的话题：敏感数据。课程专门用一整节讲如何在日志中保护用户隐私和系统密钥。你会学到PII、PHI这些合规要求，以及怎么从源头避免敏感信息进入日志，而不是事后补救。
有了数据，接下来就是怎么用的问题。第二个模块带你玩转Metrics Explorer和Logs Explorer这两个Google Cloud的核心工具。你会亲手创建自定义指标和基于日志的指标，然后用PromQL写查询语句。课程会演示怎么设计有效的仪表板，不是那种塞满数字看着眼花缭乱的界面，而是真正能在关键时刻给你有用信息的视图。
告警是监控系统的最后一环，做不好就是狼来了的故事。课程会教你用SLI和SLO这些业界标准来定义告警阈值，确保告警有意义、值得响应。你还会学到怎么把告警接入PagerDuty、Rootly这些值班工具，实现分级响应。
分布式追踪是现代云原生系统的标配。课程从OpenTelemetry讲起，让你理解为什么这个行业标准这么重要。然后通过实际演示，手把手教你读懂追踪瀑布图，找到性能瓶颈在哪里。更实用的技巧是，怎么把追踪和日志关联起来——当你在追踪里看到某个请求变慢了，点一下就能跳转到对应的日志上下文，这种体验对排查问题帮助巨大。课程还介绍了Gemini Cloud Assist这个AI工具怎么辅助你做追踪分析。
所有的理论都是为了解决实际问题。最后一个实战模块就是干这个的。课程通过四个真实场景演示：基础设施出了异常怎么从指标和日志里找线索，CI/CD管道失败了怎么利用可观测性数据快速定位，应用程序报错怎么补上观测盲点，还有一个完整的延迟问题排查过程，从告警触发到定位根因再到恢复服务，每一步都有具体的操作演示。
课程最后专门留了两个视频讲考试准备。GCP DevOps工程师认证不是靠背题能过的，题目设计得很灵活，考察的是你真正理解这些概念、能在实际场景中应用的能力。课程会分析常见的题目类型，教你怎么拆解场景题，答题的时候该从哪里切入。
这门课总共26个视频，加起来一个半小时左右。看起来不长，但内容很扎实。每个知识点都配有Google Cloud控制台的实操演示，你跟着做一遍就能掌握。字幕已经翻译成中文了，学习起来不会有什么障碍。
学完这门课，你收获的不只是一堆工具的使用方法，而是一套系统化的可观测性思维。能让你在复杂的云原生环境里，面对任何突发状况都能从容应对。这套能力不仅能帮你通过认证，更是往后多年都会用到的硬功夫。