可观测性简介

告别传统监控！拥抱云原生可观测性，用 Logs、Metrics、Traces 三大支柱，实时洞察 Kubernetes、微服务架构，快速 Debug、优化性能！集成 AI/ML 异常检测，自动化告警，提升 DevOps 效率，加速业务增长！

译自：Introduction to Observability

作者：TNS Staff

现代 IT 系统中的可观测性概述

可观测性已成为信息技术领域（如 DevOps 和系统管理）中的一个概念。从本质上讲，可观测性涉及通过观察系统的输出来测量系统的状态。这种方法可以帮助我们了解系统的行为方式，使团队能够排除故障、提高性能并确保系统的可靠性。

在当今的 IT 环境中，应用程序的复杂性和规模已显著增长。传统的监控技术已难以跟上微服务、容器 和无服务器架构等技术的兴起。

这些系统会产生大量数据，跨环境运行，并需要对问题做出快速响应。可观测性通过提供洞察力并促进对系统性能的实时分析来解决这些障碍。

可观测性的重要性在于它能够提高系统工作方式的可见性。它使开发和运营团队能够提出问题、获得见解并做出明智的决策。通过使用可观测性工具，组织可以缩短事件响应时间、优化资源分配并提高用户满意度。

从传统监控到可观测性的演变

在监控中，重点在于预定义的指标和日志，以密切关注系统的健康状况和效率。虽然这种方法在过去被证明是有效的，但它在当今不断发展和错综复杂的 IT 环境中却显得不足。监控工具通常会在超出阈值时向团队发送警报。团队成员通常缺乏必要的背景信息来掌握问题的根本原因。

可观测性通过提供系统的视图，使监控更进一步。通过利用三种数据类型（日志、指标和追踪），它可以提供对系统操作的深入了解。这个三人组通常被称为“可观测性的三大支柱”，它使团队能够执行特定任务。

• Logs: 捕获系统中事件和操作的详细记录，从而提供对特定事件的精细洞察。
• Metrics: 提供有关系统性能的定量数据，例如响应时间、错误率和资源利用率。
• Traces: 跟踪请求在系统中的历程，突出显示依赖关系并查明性能瓶颈。

从监控到可观测性的转变，是由于需要能够管理现代软件结构复杂性的高级工具所驱动的。可观测性使团队能够在问题影响最终用户之前主动检测和解决问题。通过将可观测性纳入其流程，公司可以获得更高的灵活性、弹性和有效性。

总而言之：可观测性标志着 IT 系统监督和增强方式的改变。它为团队配备了资源和洞察力，以应对当今数字环境的复杂性，确保系统高效、可靠和广泛地运行。

什么是可观测性？

可观测性的定义和解释

通过观察系统的输出来了解系统如何从外部工作，这就是可观测性的意义所在。就其本身而言，它涉及收集、分析和可视化系统产生的数据，以深入了解它们的功能和性能。可观测性比监控更进一步，它提供了复杂系统的完整和实时视角，使团队能够主动识别和解决问题。

可观测性依赖于三种类型的数据，通常被称为“可观测性的三大支柱”：日志、指标和追踪。这些组件协同工作，以提供系统操作的视图。

可观测性的核心组件：日志、指标和追踪

Logs: 称为日志的记录详细记录了系统中发生的事件。它们记录活动、错误和信息性通知，以便为开发人员提供对时刻的深入了解。日志通常包含时间戳和有关事件的附加信息，例如其来源和背景。这些记录对于解决问题和理解导致问题的事件序列至关重要。

Metrics: 数据点，如 CPU 使用率、内存消耗、请求计数、错误率和响应时间是指标的示例。这些测量结果提供了对系统性能和健康状况的深入了解。指标以一种可以轻松组合的方式进行组织，从而可以进行趋势跟踪和查明一段时间内的性能问题。它们使团队能够全面地观察系统的行为并评估其可靠性。

追踪 (Traces): 追踪记录了请求在分布式系统中各个部分之间移动的路径。这个过程中的每一步——被称为一个“跨度 (span)”——都会记录关于执行的任务、所花费的时间以及遇到的任何问题的信息。这些追踪提供了对请求如何在系统中移动的深入了解，揭示了连接、延迟和潜在的薄弱环节。它们在理解不同服务如何交互，以及在架构中查明性能挑战方面发挥着作用。

为什么可观测性很重要

由于以下原因，可观测性对于现代 IT 系统至关重要。

• 增强的调试和故障排除： 通过提供对系统行为的详细洞察，可观测性能够实现更快、更有效的调试。团队可以查明问题的根本原因，并实时了解更改的影响。
• 主动解决问题： 可观测性使团队能够在问题升级为重大事件之前检测到异常和潜在问题。这种主动方法有助于保持系统可靠性并最大限度地减少停机时间。
• 优化的性能： 持续监控和分析指标和追踪有助于识别性能瓶颈并优化资源利用率。这可以提高系统效率和用户体验。
• 知情的决策： 可观测性提供可操作的见解，为决策过程提供信息。团队可以根据数据驱动的决策来制定系统架构、资源分配和功能开发。

实施可观测性

为了有效地实施可观测性，组织需要：

• 采用全面的工具： 利用集成日志记录、指标和追踪功能的可观测性平台。这些工具应提供实时数据可视化、警报和分析。
• 与现有系统集成： 确保可观测性工具与当前技术堆栈无缝集成，并支持微服务和容器化等现代开发实践。
• 培养可观测性的文化： 鼓励跨职能协作和主动监控和维护系统健康的方法。教育团队可观测性的重要性以及利用其优势的最佳实践。

可观测性与监控的区别

可观测性与传统监控之间的明确区别

可观测性和监控经常互换使用。 它们实际上包含具有不同目标和方法概念。 掌握这些区别对于有效地实施管理系统的策略至关重要。

监控 (Monitoring)

监控包括收集、检查和利用数据来监控系统的运行状况：其整体健康状况，使用既定的标准和限制。 这包括创建警报，以便在出现特定情况时（例如 CPU 使用率或磁盘空间有限）通知团队。

• 预定义的指标： 监控侧重于预先选择的特定指标。 这些指标提供了对已知问题的深入了解，并有助于保持系统稳定性。
• 警报： 监控工具旨在在违反某些阈值时触发警报。 这有助于团队快速响应潜在问题。
• 被动方法： 监控通常是被动的，根据预定义的条件解决出现的问题。

可观测性 (Observability)

然而，可观测性是一个超越监控的概念。 它涉及通过分析系统的输出（如日志、指标和追踪）来深入了解系统的工作原理。

• 全面的数据收集： 可观测性涉及从系统内的各种来源收集广泛的数据。 此数据包括日志、指标和追踪，可提供系统行为的整体视图。
• 主动洞察： 可观测性使团队能够提出问题并探索数据以发现未知问题。 它通过识别异常和潜在问题（在它们影响用户之前）来支持主动方法。
• 上下文理解： 通过关联来自不同来源的数据，可观测性提供上下文，帮助团队了解问题的根本原因以及不同组件如何交互。

可观测性和监控如何相互补充

虽然可观测性和监控具有不同的作用，但它们通常协同工作以确保系统监督和管理。

• 增强的可见性： 监控有助于我们看到我们已经知道的数字和问题。 拥有可观测性让我们能够更深入地了解系统的工作方式并探索我们尚不了解的事物。
• 改进的事件响应： 监控警报有助于团队及时解决问题。 可观测性通过提供信息来有效理解和解决问题来改进此过程。
• 主动解决问题： 通过发现可能预示问题的趋势和不规则现象，保持观察力可以提前解决问题。

为什么这种区分很重要

理解可观测性和监控之间的区别非常重要，原因有以下几个：

• 全面的系统健康状况： 结合监控和可观测性确保采用更全面的方法来维护系统健康和性能。
• 高效的资源分配： 通过利用这两种策略，团队可以更有效地分配资源，通过监控关注直接问题，并通过可观测性探索更深入的见解。
• 增强的用户体验： 强大的可观测性策略通过提供潜在问题的早期检测和解决，有助于防止问题影响用户。

从监控到可观测性的转变标志着系统管理和维护的进步。虽然监控对于跟踪指标和响应通知至关重要，但可观测性提供了全面的视角和深入的分析，这对于理解和提高系统效率是必要的。通过结合这两种方法，公司可以获得更有效的 IT 基础设施。

数据可观测性的好处

对于开发和运营团队来说，通过可观测性了解系统性能和行为非常有益。这可以提高效率、加快问题解决速度并提高系统可靠性。

分布式系统的实时可见性

可观测性通过提供对分布式系统的实时洞察力而具有优势。随着微服务和云原生应用程序的普及，全面了解所有元素及其连接至关重要。

• 即时洞察： 可观测性工具提供对系统当前状态的即时洞察，使团队能够了解正在进行的操作并检测发生的异常情况。
• 全面监控： 通过收集和分析日志、指标和追踪，可观测性平台提供系统的详细视图，突出显示性能问题和潜在瓶颈。

增强的调试和故障排除

具有可见性极大地改善了修复和解决问题的过程。当发生错误时，访问全面信息有助于团队及时识别和解决问题。

• 根本原因分析： 可观测性工具使团队能够通过检查日志、指标和追踪将问题追溯到其根本原因。这有助于确定确切的故障点并了解导致该问题的事件序列。
• 上下文数据： 通过可观测性，团队可以看到请求的整个过程，包括与不同服务的所有交互。这种上下文数据对于查明错误发生的位置和原因非常宝贵。

改进的警报

可观测性平台通过提供更智能和上下文感知的警报来增强警报过程。这有助于减少警报疲劳，并确保及时解决关键问题。

• 相关警报： 可观测性工具可以根据模式和异常情况生成警报，而不仅仅是预定义的阈值。这确保了警报有意义且可操作。
• 更快的响应时间： 通过提供详细的见解和上下文，可观测性平台使团队能够更快、更有效地响应警报，从而最大限度地减少停机时间。

一致的工作流程和性能优化

可观测性通过提供系统操作和性能的清晰视图来支持一致的工作流程。这有助于团队优化其流程并提高整体系统效率。

• 端到端可见性： 开发团队可以看到请求和事务的整个生命周期，从而使他们能够在任何阶段识别和解决性能问题。
• 性能指标： 通过持续监控性能指标，团队可以优化资源利用率、减少延迟并增强用户体验。

节省时间和加速开发者速度

可观测性工具通过自动化数据收集和分析来节省时间，使开发人员能够专注于创新和前瞻性活动。

• 自动化流程： 可观测性平台自动化从各种来源收集和关联数据，从而减少了监控和分析所需的手动工作。
• 提高生产力： 通过随时可用的可靠数据和见解，开发人员可以快速解决问题，并将更多时间用于开发新功能和改进。

选择可观测性工具时要考虑什么

选择合适的可观测性工具对于最大限度地发挥上述优势至关重要。组织应考虑几个因素，以确保他们选择的工具能够满足其特定需求并与其现有系统无缝集成。

• 与现代工具集成： 确保可观测性工具可以与您当前的技术堆栈集成，并且支持持续更新，以与新平台兼容。
• 易用性： 该工具应该用户友好且易于学习，因此可以轻松地将其应用到工作流程中，而无需进行大量培训。
• 实时数据提供： 寻找可以通过查询、仪表板和报告提供实时数据的平台，从而能够及时做出决策。
• 机器学习能力： 采用机器学习的工具可以自动执行数据分析和异常检测，从而提高响应的速度和准确性。
• 与业务价值保持一致： 所选择的可观测性工具应与您组织的业务目标保持一致，从而提供可推动系统稳定性和部署速度改进的见解。

可观测性的三大支柱

可观测性依赖于三个要素来提供系统性能和行为的视角：日志、指标和追踪。这些组件通常被称为“可观测性的三大支柱”，它们协同工作，为团队提供分析和增强其系统的信息。

日志

记录（称为日志）会跟踪系统中发生的事件。它们存储有关系统活动的详细信息，例如错误、警报和信息性通知。每个日志条目通常包含一个时间戳以及有关事件的信息。

• 事件跟踪： 日志允许团队跟踪系统中的事件，从而提供发生事件及其发生时间的按时间顺序排列的记录。
• 错误诊断： 日志通常是团队在诊断问题时首先查看的地方。它们可以揭示理解问题的根本原因所需的特定错误消息和上下文。
• 精细的见解： 详细的日志提供了对系统行为的精细见解，帮助团队有效地排除故障并解决问题。

指标

定量测量（称为指标）提供了对系统功能和运行状况的见解。这些指标是随着时间的推移收集的。包含数据点，例如 CPU 使用率、内存使用率、请求量、错误频率和响应持续时间。

• 性能监控： 指标帮助团队监控其系统的性能，在潜在问题变得严重之前识别趋势和潜在问题。
• 资源利用率： 通过跟踪资源使用情况，指标使团队能够优化资源分配，确保高效运行。
• 关键绩效指标 (KPI)： 指标可用于定义和监控 KPI，帮助团队根据预定义的目标衡量系统的成功程度。

追踪

追踪记录了请求在通过互连组件网络时所采用的路径。它们提供了一个视角，了解元素和服务如何交互，展示可能影响性能的连接和区域。

• 请求跟踪： 追踪显示了请求的完整路径，从发起到完成，包括所有中间步骤。
• 性能分析： 通过分析追踪，团队可以识别缓慢或发生故障的组件，从而优化整个系统的性能。
• 上下文理解： 追踪为指标和日志提供上下文，使团队能够了解系统的不同部分如何交互并相互影响。

三大支柱如何协同工作

可观测性的三大支柱——日志、指标和追踪——相互补充，提供系统行为的整体视图。它们共同使团队能够：

• 识别问题。 通过关联来自日志、指标和追踪的数据，团队可以快速识别问题的根本原因并了解其影响。
• 优化性能。 持续监控和分析这些数据源有助于团队优化系统性能和资源利用率。
• 提高可靠性。 全面的可观测性确保系统可靠且性能良好，从而减少停机时间并增强用户体验。

实施三大支柱

为了有效地实施可观测性的三大支柱，组织应：

收集全面的数据。 确保从系统的所有相关部分收集日志、指标和追踪。

使用集成工具。 采用集成日志记录、指标和追踪功能的可观测性平台，从而提供系统性能的统一视图。

分析和关联数据。 使用工具和技术来分析和关联来自不同来源的数据，从而更深入地了解系统行为。

选择合适的可观测性工具

选择监控工具对于获取对系统的深入了解和保持一流的性能至关重要。鉴于市场上有如此多的选择，在选择与公司需求完美契合的工具时，考虑重要方面至关重要。

选择可观测性工具时要考虑的关键因素

与现代工具集成

• 兼容性： 确保可观测性工具与您当前的技术栈无缝集成，包括云平台、微服务架构和 Kubernetes 等容器编排工具。
• 更新和支持： 选择具有定期更新、活跃社区或供应商支持的工具，以保持与不断发展的技术的兼容性。

易用性

• 用户界面： 该工具应具有直观的界面，使团队成员无需大量培训即可轻松设置、配置和使用。
• 文档和社区： 完善的文档和强大的用户社区可以帮助解决问题，并为有效使用该工具提供最佳实践。

实时数据提供

• 实时监控： 寻找提供实时监控和警报的工具，以便及时响应问题。
• 仪表板和报告： 有效的可观测性工具应提供可定制的仪表板和详细的报告，以清晰地可视化数据并帮助决策。

机器学习的应用

• 异常检测： 结合机器学习的工具可以自动检测异常并预测潜在问题，从而避免影响用户。
• 自动化： 机器学习模型可以自动执行数据分析，减少所需的人工工作量，并提高洞察的速度和准确性。

符合业务价值

• 与目标保持一致： 确保可观测性工具与您组织的业务目标保持一致，例如提高系统稳定性、增强性能或加快部署周期。
• 可扩展性： 选择可以随您的业务扩展的工具，随着系统的增长处理越来越多的数据量和复杂性。

评估流行的可观测性工具

在评估可观测性工具时，重要的是要考虑它们如何管理日志、指标和追踪——可观测性的三个方面——以及它们的整体功能范围。以下是一些知名的选择。

• New Relic： 以其全面的监控功能而闻名，New Relic 为日志、指标和追踪提供广泛的支持，以及实时分析和机器学习驱动的洞察。
• Dynatrace： Dynatrace 通过 AI 驱动的分析提供自动和智能的可观测性，涵盖三大支柱的所有方面，并提供与云环境的深度集成。
• Honeycomb.io： Honeycomb 专注于高基数数据和交互式查询，使其成为复杂系统的理想选择，在这些系统中，详细的分析和快速的故障排除至关重要。
• SignalFx (Splunk Observability Cloud)： SignalFx 擅长于指标和追踪的实时流分析，提供强大的可视化和警报功能。

实施可观测性工具的最佳实践

• 从明确的策略开始： 定义您的可观测性目标，并确定与您的系统和业务目标最相关的关键指标、日志和追踪。
• 确保全面的数据收集： 在系统的所有组件中实施全面的日志记录、指标收集和追踪，以全面了解其行为。
• 利用自动化和机器学习： 利用提供自动化数据分析和机器学习的工具来简化可观测性流程并提高洞察的准确性。
• 培养可观测性文化： 鼓励跨职能协作和持续学习可观测性的最佳实践。教育团队如何解释可观测性数据并根据提供的洞察采取行动。
• 定期审查和优化： 不断审查可观测性工具和流程的有效性。根据反馈和不断变化的系统要求进行调整，以确保持续优化。

在复杂系统中实施可观测性

将可观测性集成到系统中可能看起来具有挑战性。但是，这对于维护系统效率和可靠性至关重要。通过遵循推荐的方法并采取一种方法，组织可以成功地将可观测性纳入其基础设施中。

将可观测性集成到现有基础设施中的步骤

定义目标和关键指标。

• 设定明确的目标： 首先定义您希望通过可观测性实现的目标。这可能包括提高系统性能、减少停机时间或改善用户体验。
• 确定关键指标： 确定哪些指标对于监控您的系统至关重要。这些可能包括响应时间、错误率、资源利用率和用户交互。

选择合适的工具。

• 工具选择： 根据目标和关键指标，选择最符合您需求的可观测性工具。确保这些工具与您现有的技术栈良好集成，并提供对日志、指标和追踪的全面覆盖。
• 评估功能： 寻找诸如实时监控、机器学习能力、可定制的仪表板和强大的社区支持等功能。

实施全面的数据收集。

• 日志记录： 在系统的所有组件中设置日志记录。确保日志详细，并包含相关信息，例如时间戳、错误消息和上下文。
• 指标收集： 对您的系统进行检测，以收集有关性能、资源利用率和其他关键参数的指标。
• 追踪： 实施追踪以跟踪请求在系统中的历程。确保追踪捕获有关每个 span 及其交互的详细信息。

与现有系统集成。

• 无缝集成： 确保可观测性工具与您当前的 инфраструктура（包括云平台、微服务架构和容器编排工具）无缝集成。
• 数据聚合： 使用数据聚合工具来收集和关联来自各种来源的数据，从而提供系统性能的统一视图。

建立实时监控和警报。

• 实时仪表板： 设置实时仪表板以可视化关键指标、日志和追踪。确保所有相关的团队成员都可以访问这些仪表板。
• 智能警报： 基于模式和异常，而不仅仅是预定义的阈值来配置警报。确保警报提供足够的上下文以促进快速解决。

培养可观测性的文化。

• 跨职能协作： 鼓励开发、运营和业务团队之间的协作。确保每个人都了解可观测性的重要性以及如何有效地使用这些工具。
• 持续学习： 推广关于可观测性最佳实践的持续学习。提供培训和资源，以帮助团队及时了解最新的趋势和技术。

实现有效可观测性的最佳实践

• 从小处着手，逐步扩展。 从一个试点项目开始，在系统的一小部分中实施可观测性。使用获得的见解来改进您的方法，然后再扩展到整个基础设施。
• 确保数据质量和一致性。 确保收集的数据准确、一致且相关。使用标准化的日志、指标和追踪格式，以方便分析和关联。
• 尽可能自动化。 利用自动化来减少数据收集、分析和警报中的人工工作。使用机器学习模型来检测异常并预测潜在问题。
• 定期审查和优化。 持续审查您的可观测性策略的有效性。使用来自团队的反馈和性能数据来进行必要的调整和改进。
• 记录和分享见解。 记录您的可观测性流程、工具和最佳实践。与更广泛的团队分享见解和经验教训，以培养持续改进的文化。

有效可观测性实施的益处

通过遵循这些步骤和最佳实践，组织可以获得以下几个好处。

• 增强的系统性能： 持续的监控和优化可提高系统性能和可靠性。
• 减少停机时间： 主动的问题检测和解决可最大限度地减少停机时间并确保无缝的用户体验。
• 知情的决策： 对系统行为的全面洞察力可实现数据驱动的决策和战略规划。
• 改进的协作： 统一的可观测性方法可促进跨职能协作，并使团队朝着共同目标前进。

可观测性在优化系统性能中的作用

可观测性通过提供对复杂系统的行为和健康状况的详细洞察力，在优化系统性能方面发挥着至关重要的作用。通过利用通过日志、指标和追踪收集的数据，团队可以识别性能瓶颈、优化资源利用率并确保其应用程序的整体效率。

识别性能瓶颈

以下是可观测性的三大支柱如何实现全面的数据分析。

• 日志： 详细的日志有助于跟踪可能影响性能的特定事件和错误。通过分析日志数据，团队可以查明问题发生的时间和地点，从而为解决问题提供清晰的路径。
• 指标： 诸如 CPU 使用率、内存消耗、请求延迟和错误率等性能指标可提供对系统运行状况的定量见解。监控这些指标有助于识别可能表明性能问题的趋势和异常。
• 追踪： 追踪提供了请求在系统中完整传递的视图，突出显示了各种组件之间的交互。这有助于确定哪些服务或操作导致延迟或失败。

关联数据源为可观测性提供了关键优势。

• 统一视图： 通过关联来自日志、指标和追踪的数据，团队可以全面了解系统性能。这种统一的视图有助于识别性能瓶颈的根本原因。
• 模式识别： 配备机器学习功能的可观测性工具可以自动检测模式和异常，从而在潜在问题变得严重之前向团队发出警报。

使用可观测性数据进行性能优化

资源分配

• 高效利用： 可观测性数据可帮助团队了解系统中的资源使用情况。这种洞察力可以更有效地分配资源，确保关键服务具有最佳执行所需的容量。
• 扩展决策： 通过分析资源使用趋势，团队可以就何时以及如何扩展其基础设施以处理不断增加的负载做出明智的决策。

优化代码和配置

• 代码分析： 详细的追踪和日志提供了对代码执行方式以及效率低下的地方的深入了解。这些信息对于优化代码路径、减少延迟和提高整体性能非常宝贵。
• 配置调整： 可观测性数据可以揭示不同的配置如何影响系统性能。团队可以使用此信息来微调配置，以获得更高的效率和稳定性。

缩短响应时间

• 识别延迟： 追踪突出显示了系统中发生延迟的位置，无论是在数据库查询、外部 API 调用还是内部服务交互中。解决这些延迟可以显着缩短响应时间。
• 主动监控： 持续监控性能指标使团队能够主动解决潜在问题，从而在这些问题影响用户之前确保流畅且响应迅速的用户体验。

最佳实践：用于性能优化的可观测性

自动化分析和警报

• 实时警报： 为关键性能指标和异常设置实时警报。确保警报提供足够的上下文，以方便快速解决。
• 自动报告： 使用可观测性工具生成自动性能报告，突出显示一段时间内的关键指标和趋势。

定期性能审查

• 定期审计： 进行定期性能审计，以查看可观测性数据并确定需要改进的领域。这应该是一项协作工作，涉及开发、运营和业务团队。
• 持续改进： 使用从可观测性中获得的见解来实施持续改进，改进流程和配置以增强系统性能。

跨团队协作

• 统一仪表板： 创建统一的仪表板，以提供所有相关团队都可以访问的系统性能的全面视图。这可以促进协作，并确保每个人都在同一页面上。
• 知识共享： 鼓励团队之间的知识共享和协作。在团队会议中定期讨论可观测性见解和性能优化策略。

通过优化性能实现业务目标

通过可观测性优化系统性能不仅可以提高技术效率，还可以与更广泛的业务目标保持一致。

• 客户满意度： 改进的系统性能可以带来更好的用户体验，从而提高客户满意度和保留率。
• 运营效率： 高效的资源利用率和减少的停机时间可以转化为更低的运营成本和更高的生产力。
• 战略决策： 数据驱动的见解支持战略决策，帮助企业适应不断变化的需求并保持竞争力。

可观测性与可见性

可观测性和可见性是可以互换的术语。在监控和管理系统时，它们具有独特的含义。掌握这些区别对于开发一种全面的方法至关重要，以维持和提高系统效率。

可观测性和可见性之间的区别

可见性

• 定义： 可见性是指在任何给定时间监控和查看系统内发生情况的能力。它侧重于通过仪表板、指标和日志使系统状态显而易见。
• 范围： 可见性通常通过传统的监控工具来实现，这些工具提供对系统组件的预定义指标和状态的洞察。
• 目标： 可见性的主要目标是确保系统操作的透明性，并且团队可以轻松访问他们管理和排除系统故障所需的数据。

可观测性

• 定义： 可观测性是根据系统的外部输出来推断系统内部状态的能力。它植根于控制理论，侧重于理解系统为何以其行为方式运行。
• 范围： 可观测性包含更广泛的数据源，包括日志、指标和追踪。它旨在提供对系统行为和交互的深入洞察。
• 目标： 可观测性的主要目标是通过提供对系统状态和行为的全面洞察，来诊断问题、理解复杂交互和优化系统性能。

可观测性和可见性如何互补

增强的监控

• 可见性工具： 增强可见性的传统监控工具通过仪表板和指标提供对系统性能的基本理解。
• 可观测性工具： 可观测性工具通过提供更深入的洞察力，并使团队能够提出关于系统行为的更复杂的问题，从而建立在此基础上。

主动问题解决

• 可见性： 允许团队通过警报和仪表板查看何时出现问题。
• 可观测性： 通过关联来自各种来源的数据并为问题提供上下文，帮助团队理解问题的原因。

全面的系统洞察

• 可见性： 确保系统的所有部分都受到监控，并且对运营团队可见。
• 可观测性： 确保收集的数据是可操作的，使团队能够执行根本原因分析并提高系统可靠性。

实施两者以实现最佳系统管理

统一方法

• 集成工具： 使用同时提供可见性和可观测性功能的工具。这确保团队可以全面了解系统性能和行为。
• 数据关联： 通过将可见性数据（仪表板、基本指标）与可观测性数据（详细日志、追踪）相关联，来利用这两种方法的优势。

构建强大的监控策略

• 定义关键指标和日志： 识别可见性所需的关键指标和日志，并确保对其进行持续监控。
• 实施追踪： 使用追踪来理解系统内请求和交互的流程，为可观测性提供必要的上下文。

培养持续改进的文化

• 培训和教育： 确保团队理解可见性和可观测性的差异和好处。提供关于如何有效使用这些工具的培训。
• 协作努力： 鼓励开发、运营和业务团队之间的协作，以利用可见性和可观测性数据来实现持续的系统改进。

通过可观测性和可见性实现全面的洞察

通过合并可观测性和可见性，公司可以掌握其系统。这种统一的方法保证了团队不仅了解其系统中发生的事件，而且还理解其背后的原因，从而促进处理和增强。

可观测性的案例研究和实际应用

可观测性已在各个行业成功实施，帮助组织提高系统性能、改善用户体验并实现业务目标。在这里，我们探讨了几个案例研究和实际应用，这些案例研究和实际应用证明了可观测性的实际好处。

案例研究 1：电子商务平台

挑战： 一个电子商务平台在购物旺季面临频繁的性能问题，导致页面加载缓慢和偶尔的停机。现有的监控工具提供了对系统健康状况的基本可见性，但未能提供对问题根本原因的洞察。

解决方案： 该平台实施了一个全面的可观测性解决方案，包括日志记录、指标和追踪。这使团队能够更深入地了解系统行为和交互。

结果

改进的性能： 通过识别和解决性能瓶颈，该平台将页面加载时间缩短了 30%。

• 增强的用户体验： 改进的性能使用户参与度提高了 20%，转化率提高了 15%。
• 主动问题解决： 团队可以在问题影响用户之前检测并解决问题，从而减少了高峰期的停机时间。

案例研究 2：金融服务公司

挑战： 一家金融服务公司需要确保其在线银行应用程序的高可用性和高性能。微服务架构的复杂性使得难以查明间歇性性能问题的原因。

解决方案： 该公司采用了一个可观测性平台，该平台提供实时监控、详细追踪和机器学习驱动的异常检测。

结果：

• 快速诊断： 团队可以快速诊断和修复问题，将平均修复时间 (MTTR) 缩短了 40%。
• 数据驱动的决策： 可观测性洞察使公司能够就基础设施投资做出明智的决策，从而提高整体系统可靠性。
• 法规遵从性： 增强的监控和日志记录功能帮助公司满足数据完整性和安全性的法规要求。

案例研究 3：媒体流服务

挑战： 一家媒体流服务公司经常遇到缓冲和播放问题，导致用户不满和客户流失率增加。现有的监控设置提供的关于分布式系统性能的见解有限。

解决方案： 该服务集成了一个可观测性工具集，其中包括端到端追踪、实时指标和日志聚合。这提供了系统性能和用户交互的统一视图。

结果：

• 减少缓冲： 通过识别和解决网络延迟问题，该服务将缓冲事件减少了 50%。
• 用户留存： 改进的流媒体质量导致用户留存率提高了 25%。
• 运营效率： 团队可以自动执行许多故障排除任务，从而释放资源用于创新和功能开发。

案例研究 4：SaaS 应用程序提供商

挑战： 一家软件即服务 (SaaS) 应用程序提供商需要提高其平台的可靠性和性能，以满足不断增长的客户需求。该公司在间歇性中断和响应时间缓慢方面遇到了困难。

解决方案： 该提供商部署了一个可观测性解决方案，该解决方案结合了全面的日志记录、详细的追踪和高级分析。

结果：

• 增加正常运行时间： 该提供商通过主动识别和解决潜在的故障点，实现了 99.99% 的正常运行时间。
• 性能优化： 对性能指标的持续监控和分析使响应时间提高了 35%。
• 客户满意度： 增强的可靠性和性能提高了客户满意度和保留率。

对系统性能和业务成果的影响

这些案例研究说明了可观测性对系统性能和业务成果的重大影响。

• 增强的系统可靠性： 通过提供对系统行为的详细见解，可观测性帮助组织提高其应用程序的可靠性和稳定性。
• 改进的用户体验： 更好的性能和更快的故障解决速度带来更令人满意的用户体验，从而提高参与度和保留率。
• 运营效率： 可观测性工具可自动执行数据收集和分析，使团队能够专注于战略计划，而不是解决问题。
• 数据驱动的决策： 全面的可观测性数据支持明智的决策，从而推动持续改进和创新。

可观测性的未来趋势

可观测性领域总是在不断发展，受到进步和不断变化的消费者需求的推动。公司必须掌握这些发展，才能保持其可观测性战略的最前沿。他们应该充分利用尖端解决方案来增强系统性能和可靠性。

与人工智能和机器学习的集成

预测分析

• 主动问题检测： 人工智能和机器学习算法可以分析可观测性数据，以预测潜在的系统故障和性能问题。这种主动方法使团队能够及早解决问题，最大限度地减少停机时间并提高系统可靠性。
• 异常检测： 机器学习模型可以自动检测系统行为中的异常，为可能表明潜在问题的异常模式提供警报。

自动根本原因分析

• 快速诊断： 人工智能驱动的工具可以快速分析大量数据以确定问题的根本原因，从而减少手动调查所需的时间和精力。
• 增强的准确性： 自动化分析确保诊断的一致性和准确性，从而帮助团队更有效地解决问题。

云原生环境中可观测性的扩展

无服务器架构

• 新的监控挑战：随着越来越多的组织采用无服务器架构，可观测性工具必须不断发展，以应对与这些环境相关的独特监控挑战，例如临时计算实例和动态扩展。
• 增强的工具： 可观测性平台正在开发监控无服务器函数的功能，从而可以了解它们的性能以及与其他服务的交互。

Kubernetes 和容器编排

• 复杂的交互： Kubernetes 和容器编排的兴起增加了系统交互的复杂性。可观测性工具正在增强其功能，以提供对容器化环境的详细洞察，包括实时指标和跟踪。
• 改进的集成： 可观测性解决方案正在与 Kubernetes 更深入地集成，提供诸如自动服务发现和容器生命周期的动态监控等功能。

关注端到端可观测性

统一的可观测性平台

• 整合的洞察： 未来的可观测性平台将侧重于通过将日志、指标和跟踪集成到单个界面中来提供系统性能的统一视图。这种整合简化了数据分析并加强了团队之间的协作。
• 跨团队协作： 通过提供系统运行状况的全面视图，统一的可观测性平台有助于开发、运营和业务团队之间更好地沟通和协作。

用户体验监控

• 整体视图： 可观测性正在扩展到包括用户体验监控，从而提供对最终用户如何与应用程序交互的洞察。这包括跟踪用户旅程、识别痛点和衡量满意度。
• 实时反馈： 提供有关用户体验的实时反馈的工具使团队能够立即进行改进，从而提高整体用户满意度。

更加重视安全性和合规性

安全监控

• 集成的安全功能： 可观测性工具集成了安全监控功能，使团队能够实时检测和响应安全威胁。这包括监视异常访问模式、数据泄露和其他安全事件。
• 合规性报告： 增强的可观测性工具通过提供详细的审计跟踪和自动化的合规性报告，帮助组织满足法规合规性要求。

隐私注意事项

• 数据匿名化： 随着隐私法规变得越来越严格，可观测性平台正在采用匿名化敏感数据的功能，从而确保合规性，同时仍提供有价值的见解。
• 访问控制： 在可观测性工具中实施强大的访问控制有助于保护敏感信息，并确保只有授权人员才能查看或操纵可观测性数据。

可观测性在 DevOps 和 SRE 中的作用

“左移”可观测性

• 早期集成： 可观测性正在成为 DevOps 管道的核心组成部分，采用“左移”方法，将可观测性实践尽早集成到开发过程中。这有助于在问题到达生产环境之前识别和解决问题。
• 持续改进： 通过将可观测性纳入 CI/CD 管道，团队可以持续监控和改进整个开发生命周期中的系统性能。

站点可靠性工程 (SRE)

• 增强的可靠性： 可观测性是 SRE 团队的关键工具，可帮助他们维持系统的高可用性和可靠性。通过提供对系统行为的详细洞察，可观测性支持 SRE 的核心原则，例如主动监控和自动修复。
• 运营效率： SRE 团队利用可观测性来优化运营、减少人工干预，并专注于增强系统性能和用户体验的战略举措。

通过可观测性保持领先

在这个不断变化的可观测性领域中，公司必须及时了解发展和工具。 采用前沿的可观测性技术可以帮助团队保证其系统强大、可靠，并能够满足当今应用程序和用户需求的要求。

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