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title: 一校回饋
tags: [Observability-Engineering]

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一校回饋
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###### tags: `Observability-Engineering`

## 對本書的讚譽
你需要解決你前沒有見過問題的能力 -> 你需要解決你之前沒有見過問題的能力


## 序言 
p11 
遙測管道 -> 遙測流水線

p12
O'Relly -> O'Reilly

# 第一章
p21
漏翻的註釋-> 有時會加入時間跨度來表示「變化的離散事件」。這可以被視為遙測的一個擴充面向或第四大支柱。

 p22 
事際做法 -> 實際做法

 p23
 處在這一行中 -> 處在這一行業中
 時序性資料庫 -> 時序資料庫
 

# 第二章
p34
被餵入時序性資料庫 -> 被餵入時序型資料庫
 
# 第三章
統一名詞, 可觀察性->可觀測性
 
 # 第四章
 統一名詞, 可觀察性->可觀測性
 
 p45
 改變工作習慣有其必要性 -> 改變工作習慣是必要的
可觀測性本身的目標在實現方式方面是語言中立的 -> 可觀測性本身不依賴於特定的語言或技術

## 第五章 
 統一名詞, 可觀察性->可觀測性

p51
只是在特定時間發生事件的聚合度量 -> 只是在特定時間發生事件的聚合數值


p52
整個字典會捕獲最近發生事情豐富紀錄 -> 整個字典會捕獲了對最近發生事情的豐富紀錄 還是 整個字典會捕獲了最近發生事件的詳細紀錄

p55
在現代，日誌通常會串流傳輸到集中式聚合器中，並且儲存在非常大的儲
存後端中 -> 在現代，日誌通常會透過串流傳輸到集中式聚合器中，並且儲存在非常大的儲存後端中

p57
可觀測系統的後端資料存儲必須允許你的事件任意廣泛。 -> 
可觀測系統的後端資料儲存必須允許你的事件任意廣泛。

## 第六章
 統一名詞, 可觀察性->可觀測性
 
page 62
分散式追蹤（Distributed tracing）是一種追蹤單個請求，也可稱為追蹤 -> 分散式追蹤（Distributed tracing）是一種追蹤單個請求，簡稱追蹤   
我在想這裡的用簡稱比較適合, 因為之後全書都不會在提到分散式追蹤

p64
Span ID這的
還需要一個唯一 ID 來標識每個創建的追蹤節點，包含在單個追蹤期間發生的
工作單元中捕獲的資訊。這個唯一的 ID 可以在需要時參考這個追蹤節點。
-> 還需要一個唯一 ID 來標識每個創建的跨度節點，包含在單個追蹤期間發生的工作單元中捕獲的資訊。這個唯一的 ID 可以在需要時參考這個跨度節點。

p67
深入研究指標如何儲存在時序資料庫 -> 深入研究指標如何儲存在時序型資料庫

對於如何理解指標和時序資料庫與可觀測性之間的不兼容 -> 對於如何理解指標和時序型資料庫與可觀測性之間的不兼容

p68
圖 6-3 範例應用程式現在會將 traceID 和 parentID 傳播到每個子跨
-> 圖 6-3 範例應用程式現在會將 traceID 和 parentID 傳播到每個子跨度。

p71
將事件定義為一個紀錄 -> 將<I>事件</I>定義為一個紀錄

traceDat -> traceData

p72
非傳統的檢測使用方式是針對一些不需要分散處理的工作 -> 非傳統的追蹤使用情境是針對一些不需要分散處理的工作

但你仍希望將其分成自己的檢測範圍 -> 但你仍希望將其分成自己的跨度範圍

其中一個方法是將這些「熱點區塊」的程式碼包裝成自己單獨的檢測範圍 -> 
其中一個方法是將這些「熱點區塊」的程式碼包裝成自己單獨的跨度

單體式或非面向服務的程式中創建檢測 -> 單體式或非面向服務的程式中創建追蹤

在可觀測系統中，任何一組事件都可以串成檢測，且檢測不一定僅限於服務對服務呼叫 -> 在可觀測系統中，任何一組事件都可以串成追蹤，且追蹤不一定僅限於服務對服務呼叫

而檢測僅是一系列相互關連的事件 -> 而追蹤僅是一系列相互關連的事件
將跨度拼合成一個有連貫性的檢測所使用的概念 -> 將跨度拼合成一個
有連貫性的追蹤所使用的概念

## 第七章
p79
以便確定服務的狀況或受到影響的使用者集 -> 以便確定服務的狀況或受到影響的用戶群

p80
sp.SetAttributes(attribute.String("app.user", username))</C> -> 多了</>C>

p94
了解如何使用遙測管道來規範和管理資料的結構。 -> 了解如何使用遙測流水線來規範和管理資料的結構。

## 第八章
p90
系統測量基線 ->  這裡我想加入註解, 方便後續閱讀時更清楚
<註>基線（baseline）指的是系統在正常或預期運行狀態下的性能指標。它作為一個參考點或基準，用於與異常狀態（即你正在調查的問題區域）進行比較。</註>

p92
圖8.3中的 Baseline和Selection有需要翻譯成基線事件與選定區域嘛?

在深灰色長條則顯示在基準線事件中只有 17% 的事件如此。-> 在深灰色長條則顯示在基線事件中只有 17% 的事件如此。

## 第九章
p99
像度量這樣的聚合量測很好，但度量不是指示你所開發的程式碼 -> 
像指標這樣的聚合量測很好，但指標不是指示你所開發的程式碼 

設計它以用於檢測認知缺乏的故障 -> 設計它以用於檢測<I>認知缺乏（unknown-unknowns）</I>的故障

軟體是你的業務想要運行以解決市場問題的具體內容 -> 軟體是你的業務<I>想要</I>運行以解決市場問題的具體內容

系統是你的業務需要運行行，以支援所要運行的軟體 -> 系統是你的業務<I>需要</I>運行行，以支援<I>所要</I>運行的軟體


## 第十章
p112 
快速證明投資回報 -> 快速證明投資回報率

使用 OpenTelemetr 對應用程式進行自動化檢測 -> 使用 OpenTelemetry 對應用程式進行自動化檢測

p126
是用於指標監控的時序資料庫 -> 是用於指標監控的時序型資料庫

## 第十二章
p131
為實際營運環境流量提供服務的分散式系統中，故障是不可避免的。 ->
為實際營運環境流量提供服務的分散式系統中，<I>故障是不可避免的</I>。

p132
自動修復的失敗不應該觸發警報。 -> 自動修復的失敗<I>不應該觸發警報</I>。

這並不是說你不應該排除自動修復的失敗，在正常工作時間內，你絕對應該排除這些失敗。 -> 這並不是說你不應該排除自動修復的失敗，<I>在正常工作時間內</I>，你絕對應該排除這些失敗。

p133
較少組件的傳統自包含軟體系統 -> 較少組件的傳統獨立軟體系統

譯者註：傳統的自包含軟體系統在設計上較為簡單 -> 譯者註：傳統獨立軟體系統在設計上較為簡單

參考自微軟, https://learn.microsoft.com/zh-tw/dotnet/core/deploying/trimming/trim-self-contained


p135
服務水準目標（SLO）是衡量服務健康狀態的內部目標 -> <I>服務水準目標</I>（SLO）是衡量服務健康狀態的內部目標

但是，沒有任何關連性說明原因，以及服務性能如何受到影響，只能知道
有問題存在。 -> 但是，我們對服務性能<I>為何</I>和<I>如何</I>受到影響沒有任何相關的解釋或聯繫，只能知道有問題存在。

因為原文有why跟how, 想說這翻譯好像沒法提取出這兩個問題點


p136
警報的第二個準則是必須是可行動的 -> 警報的第二個準則是必須是可操作的

p137
在封閉式、不變的系統中 -> 在獨立、不變的系統中
響應p133那個修改, 都是self-contained

請注意，是所有相關資料，而不是所有警報。 -> 請注意，是所有相關<I>資料</I>，而不是所有<I>警報</I>。

p149
measure 測量->量測

##  第13章
p150 
詳細的推斷機制可見第 148 頁「根據上下文的燃燒警報」的更詳盡說明。
這個頁碼是原文的頁碼, 翻譯的會在更後面頁碼

p152
在接下來的兩節中，單位指的是用於 SLO 燃燒警報計算的細粒度構建塊 -> 在接下來的兩節中，<I>單位</I>指的是用於 SLO 燃燒警報計算的細粒度構建塊

根據典型的流量量 -> 根據典型的流量數量

p153
根據典型的流量量 -> 根據典型的流量數量

p157
使用不同的向前查看窗口大小 -> 使用不同的預測窗口大小


##  第14章
p163
CI/CD 管線 -> CI/CD 流水線

p181
會有更多關於觀察性管道的細節 -> 會有更多關於可觀測性流水線的細節

##  第15章
p183
地殼深處的「砹」數量在任何時候都少於 1 克 -> 地殼深處的「砈」數量在任何時候都少於 1 克

p202
（CI / CD）構建管道 -> （CI / CD）構建流水線


##  第16章
p208
時序性資料庫（TSDB）看起來似乎是一個理想的選擇 -> 時序型資料庫（TSDB）看起來似乎是一個理想的選擇

p209
時序性資料庫對於可觀測性的不足 -> 時序型資料庫對於可觀測性的不足

p210
圖 16-1 顯示一個典型的時序性資料庫（TSDB） -> 圖 16-1 顯示一個典型的時序型資料庫（TSDB）

p219
程式碼範例中 (note: timestamps do not need to be chronological) -> （註︰時間戳記不需要按照時間順序排序）

p223
並用作索引或查找查件 -> 並用作索引或查找