OpenTelemetry尾采样与采样策略实践
使用 OTel Collector 的尾采样提高异常与慢请求的采集率，设计多规则采样策略与成本优化，并提供配置与验证方法。
采样
OpenTelemetry Collector管道：Receiver/Processor/Exporter组合与压采样治理
以 OTel Collector 组装接收器、处理器与导出器，实现压采样与路由治理，构建高效稳定的观测管道。
OpenTelemetry Collector：接收器/处理器/导出器管线
基于 Collector 构建可扩展的观测管线，统一管理日志/指标/追踪的接收、处理与导出。
Istio Ambient Mesh L4 安全与采样实践（2025）
Istio Ambient Mesh L4 安全与采样实践（2025）一、架构与组件Ambient Mesh：去 sidecar，以 `ztunnel` 在 L4 层实现路由与安全（Ambient Mesh）。分层：L4 安全与策略，必要时对特定服务启用 L7 能力。二、安全与mTLS身份：SPIF
前端错误监控与告警（Source Map、Sentry、采样率与去重）
建立端到端前端错误监控体系，覆盖 Source Map 映射、Sentry 接入、采样率配置与告警去重策略。
OTel采样策略：Head/Tail与规则驱动采样对比
比较头采样与尾采样的实现与成本，结合规则驱动采样在关键路径上提升诊断质量与性价比。
pointerrawupdate：高频指针采样与绘图性能
"说明 `pointerrawupdate` 事件的高频采样能力，相较 `pointermove` 获取更细粒度输入样本，结合合并事件与压感属性，提升绘图与签名的平滑度与精度。"
PointerEvent 合并采样：getCoalescedEvents 的性能实践
"说明 `getCoalescedEvents` 的事件合并与高频输入采样策略，在绘图与签名场景降低抖动与提升平滑度，并提供示例与兼容建议。"
Loki LogQL Pipeline 阶段与日志采样治理（2025）
Loki LogQL Pipeline 阶段与日志采样治理（2025）一、Pipeline 与解析- 阶段：`=` 文本过滤、`json`/`regexp` 结构化解析、`label_format` 标签规范化（Pipeline）。提取：从日志中提取字段并映射为标签；避免高基数标签。二、采样与降噪采
日志采样与成本治理（动态采样、保留策略与归档）
建立日志采样与保留策略，按环境与流量动态调节，结合归档与压缩，降低成本同时保持可观测性质量。
