在当今快速发展的信息技术时代，企业正面临着日益复杂的IT环境和不断增长的数据量。智能运维（AIOps），作为IT运维管理的新范式，通过集成大数据和机器学习能力，对IT运维进行优化和自动化管理。在这一背景下，可观测性平台的实现变得尤为关键，它是智能运维成功的基础。本文将探讨实现可观测性平台作为智能运维必备条件的三个主要原因。
数据采集与治理的规范化
首先，可观测性平台通过统一的数据采集行为，规范了数据的治理。在传统的IT运维中，数据采集常常依赖于多种工具和平台，这不仅增加了运维的复杂性，也难以保证数据的一致性和质量。可观测性平台的出现，使得数据采集变得更加集中和标准化，从而确保了数据的完整性和准确性。
这种规范化的数据采集行为，不仅提高了数据的质量，也为后续的数据分析和决策提供了可靠的基础。通过可观测性平台，运维团队可以更加信任数据的准确性，从而做出更加精准的运维决策。
简化数据查询方式
其次，可观测性平台统一了数据的查询方式。在没有统一平台的情况下，运维团队需要从多个数据源中检索和整合数据，这不仅效率低下，而且容易出错。可观测性平台提供了一个集中的数据查询接口，使得运维团队能够在一个平台上查询和分析所有相关数据。
这种统一的数据查询方式，极大地提高了运维的效率和便捷性。算法工程师不再需要花费大量时间在数据的整合和查询上，而是可以将更多的精力投入到算法的优化和创新中，从而避免了被称为"SQL工程师"的尴尬局面。
提供全面的数据视角
最后，统一的可观测性平台能够提供更全面的数据视角。在智能运维中，算法的效能很大程度上取决于数据的质量和广度。可观测性平台通过整合各种数据源，提供了一个全面的视图，使得算法能够基于更丰富的数据进行分析和学习。
结合大模型分析技术，可观测性平台能够帮助运维团队深入理解系统的运行状态，预测潜在的问题，并自动化地进行故障排除和系统优化。这种全面的数据视角和强大的分析能力，是智能运维产生真正价值的关键。
关键是数据存储及分析能力
作为智能运维依赖的可观测性平台需要处理的数据量是巨大的，尤其是在云原生环境中，服务数量众多，产生的指标、日志和追踪数据量也非常庞大。因此，可观测性平台底层的数仓必须能够高效地存储、索引和查询大规模数据集，并且要充分考虑存储的成本，能够提供冷温热数据分离存储的机制，保证数据查询性能的同时，也要降低存储这些数据的成本。
在可观测性平台中，数据源通常是多样化的，可能来自不同的服务、应用程序和系统。对于可观测性平台的底层数仓应该要支持 Schemaless（无模式） 特性，能够允许平台接受各种结构的数据，而不需要事先定义固定的模式，并且如果监控数据源发生变化，Sechemaless 特性允许这种变化无缝的进行衔接，而不是维护一个固定的数据模型可能需要大量的开发和配置维护工作。而且，在没有预定义模式的情况下，新的数据源或数据类型可以更容易地集成到平台中无需进行复杂的模式设计和更新。Schemaless 特性为可观测性平台提供了处理和分析来自不同源和具有不同结构数据的能力，从而提高了平台的灵活性和适应性。
如图所示，Schemaless 特性可以允许用户随意自定义扩展字段，而不需要预先定义数据模型，可以减少大量的配置维护工作。
总结
综上所述，实现可观测性平台是智能运维的必备条件。它通过规范数据采集行为、简化数据查询方式，并提供全面的数据视角，为智能运维的成功实施提供了坚实的基础。随着技术的不断进步和企业需求的日益增长，可观测性平台将在未来IT运维中发挥越来越重要的作用。
