NEL与Report-To网络错误上报治理（Report-To/NEL/采样）最佳实践
通过配置Report-To与NEL头并设置采样与端点白名单，收集网络错误事件、提升可视化治理能力并降低噪音与风险。
采样
OpenTelemetry 远端采样与导出策略（Tail Sampling、Batch 与验证）
使用OpenTelemetry Collector配置尾部采样与批量导出，按错误与服务维度优先保留关键链路，并提供端到端采样率与延迟验证方法。
前端错误监控：Source Map、采样与告警治理
构建稳定的前端错误监控链路，符号化堆栈并进行采样与告警分级，聚焦对用户影响的修复优先级。
Web性能日志与计量：Resource Timing与Long Tasks
利用浏览器性能 API 采集关键加载与交互指标，建立稳定的前端性能计量与告警体系。
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
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。"
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。
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。
