<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="/rss.xsl"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Opentelemetry · berkin says</title><link>https://berkinsays.com/tags/opentelemetry/</link><description>Opentelemetry 栏目的最新文章 · berkin says — berkin · 代码 · 山水 · 慢长文</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Mon, 01 Jun 2026 11:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://berkinsays.com/tags/opentelemetry/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>L4-1 · Langfuse 深度解构：开源、Self-hosted、Prompt 闭环</title><link>https://berkinsays.com/posts/tech/l4-1-langfuse-deep-dive/</link><pubDate>Mon, 01 Jun 2026 11:00:00 +0800</pubDate><guid>https://berkinsays.com/posts/tech/l4-1-langfuse-deep-dive/</guid><description>Langfuse 是当前最完整的开源 + self-hostable + framework-agnostic 的 LLM 可观测栈；其护城河是把调用观测 / Prompt 治理 / Eval / 离线回归缝合在一个数据模型上。截至 2026-06。</description></item><item><title>L1-4 · 当被观测对象是 LLM：可观测性理论需要重写吗？</title><link>https://berkinsays.com/posts/tech/l1-4-observing-llm/</link><pubDate>Mon, 01 Jun 2026 10:40:00 +0800</pubDate><guid>https://berkinsays.com/posts/tech/l1-4-observing-llm/</guid><description>当被观测对象从确定性系统变成 LLM，前三篇建立的理论部分有效、部分崩塌——AI 可观测不是传统可观测的延伸，是一组新工程问题。</description></item><item><title>L1-2 · "三支柱"是一个误导的框架</title><link>https://berkinsays.com/posts/tech/l1-2-three-pillars-critique/</link><pubDate>Mon, 01 Jun 2026 10:20:00 +0800</pubDate><guid>https://berkinsays.com/posts/tech/l1-2-three-pillars-critique/</guid><description>Metrics / logs / traces 不是可观测性的三个维度，是同一种"事件"的三种输出格式。这个误读已经造成了过去七八年的工程混乱。</description></item><item><title>L1-0 · 可观测性关键词地图：100 个概念，一张地图</title><link>https://berkinsays.com/posts/tech/l1-0-keywords/</link><pubDate>Mon, 01 Jun 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://berkinsays.com/posts/tech/l1-0-keywords/</guid><description>100 个关键词、10 组拓扑——按"哲学 → 信号 → 协议 → 采集 → 存储 → 采样 → SLO → 告警 → 用户视角 → AI"逻辑给可观测 / AI 可观测领域绘一张全景图。</description></item></channel></rss>