Kubernetes HPA 与 KEDA 事件驱动伸缩（指标、队列与验证）
结合HPA与KEDA实现基于资源与事件的双通道弹性伸缩，提供队列触发与资源指标配置示例并给出可重复验证方法。
指标
k6 压测脚本与性能指标分析
"使用 k6 编写 HTTP 压测脚本并分析核心指标，提供可执行脚本与阈值设置示例。"
Prometheus与Grafana：指标采集与可视化
构建基于拉取模型的指标采集与告警体系，并通过 Grafana 进行可视化与分析。
业务监控与指标治理（2025）
业务监控与指标治理（2025）业务监控的关键在于“定义正确的指标”与“持续治理”。一、指标体系与维度分层指标：核心/次级/警戒指标分层定义，避免目标模糊。维度规范：统一标签与维度，控制基数与查询成本。二、采样与可视化采样策略：在成本与精度之间权衡，保证趋势与告警有效。仪表盘：面向角色构建视图，聚焦可
Rust Tokio Tracing 与指标观测实践（2025）
Rust Tokio Tracing 与指标观测实践（2025）Tokio 提供高性能异步运行时，Tracing 为异步任务提供结构化观测能力。一、Tracing 与结构化日志span/event：定义关键路径与事件，统一上下文与标签。层与采样：通过层级与采样控制日志体量与成本。二、指标与导出指标：
K8s HPA 指标与负载治理（2025）
K8s HPA 指标与负载治理（2025）HPA 自动伸缩需要合理指标与阈值与抖动控制，避免过度伸缩与不稳定。一、指标与目标资源指标：CPU/内存利用率与自定义业务指标。目标值：设定目标利用率或绝对值，匹配负载特征。二、抖动与冷却抖动抑制：最小可伸缩步长与稳定窗口。冷却时间：伸缩后冷却防止频繁波动。
OpenTelemetry 分布式追踪与指标采集实践
"通过 OpenTelemetry 采集追踪与指标，提供标准 Collector 配置与环境变量示例，覆盖采样与资源标注。"
前端错误监控与崩溃防护：Source Map、错误边界与稳定性指标
构建生产级前端错误监控与崩溃防护体系，覆盖 Source Map 映射、React 错误边界、window 异常捕获与稳定性指标采集，提供可验证的效果指标
前端体验优化：Core Web Vitals 的指标与落地
"介绍 LCP/INP/CLS 的指标与阈值，结合实测与工具链给出可落地的优化与监测方案。"
