什么是可观测性？
可观测性定义
可观测性是指如何通过检查系统的外部输出，尤其是其数据，来了解系统的内部状态。
在现代应用程序开发的背景下，可观测性是指从各种来源收集和分析数据（日志、指标和跟踪），以便详细了解在您的环境中运行的应用程序的行为。它可以应用于您构建并希望监控的任何系统。
可观测性对于当今的动态架构和多云计算环境至关重要。它允许软件工程师、IT、DevOps 和站点可靠性工程 (SRE) 团队解码遥测数据。这可以通过可视化（仪表板、服务依赖关系图和分布式跟踪）以及 AIOps 和机器学习方法来完成。借助正确的可观测性解决方案，您可以了解应用程序、服务和基础架构的性能，从而跟踪和响应问题。
为什么可观测性很重要——为什么我们需要它？
可观测性很重要，因为它允许团队评估、监控和改进分布式 IT 系统的性能。它比传统的监控方法有效得多。端到端的可观测性平台可以帮助打破孤岛并促进协作。可以主动诊断、分析问题并追溯其根源。
可观测性为 IT 组织提供了云原生环境中众多数据源的真正可见性。可观测性的三大支柱是日志、指标和跟踪。全栈可观测性允许您实时和历史地跟踪多云生态系统的性能。您可以综合来自硬件、软件、云基础架构组件、容器、开源、微服务等生成的端点和服务的数据。
可观测性帮助组织
- 发现和分析性能事件对其业务的重要性
- 提高软件开发生命周期的效率
- 加速问题解决和根本原因分析
- 改善最终用户体验
- 加强应用程序安全性
可观测性解决方案对于企业的 IT 运营与其底线一样重要。可观测性可以更快、更高质量地交付应用程序，这意味着可以为您的团队节省成本并优化资源。性能更好的应用程序最终会带来更多收入。
可观测性与 APM 与监控
详细了解可观测性、APM 和监控之间的区别。
监控
监控是团队观察和评估其各个系统状态的方式。它通常使用预定义的指标和日志集来跟踪错误和使用模式。这些可以帮助回答有关服务器利用率、响应时间和吞吐量的简单问题。专门的监控工具可以帮助揭示团队可以预期的孤立问题。但是，在更复杂的云原生应用程序中，问题不太可预测，因为其中涉及许多依赖关系。团队需要一个工具来帮助管理这种级别的复杂性。
APM
应用程序性能监控 (APM)（通常被认为是可观测性的一个子集）是一种用于深入了解应用程序代码和依赖关系的监控类型。APM 的一个关键特性是分布式跟踪。此功能用于跟踪应用程序中的端到端事务。APM可以帮助支持和优化应用程序性能、识别瓶颈并增强用户体验。
可观测性
可观测性包含 APM 和传统监控工具，但不会取代它们。它为当今复杂的软件系统提供了更全面的工具集，可以深入了解整个基础架构的整体运行状况和性能。
可观测性 使用从环境中的所有应用程序、微服务、服务器和数据库中收集和聚合的日志、跟踪和指标。这有助于团队通过查看整个 IT 生态系统中的数据和依赖关系来确定问题的根本原因。通过使用统计和机器学习方法分析属性和模式，它可以提供对系统中未知未知数的可操作见解。
可观测性是如何工作的？
可观测性通过持续收集性能数据来工作，以创建每个用户请求和事务的完整、相关的记录。您的系统越可观测，您就能越快、越准确地识别性能问题并追溯其根源。可观测性的关键概念包括
日志数据
日志提供应用程序事件的时间戳记录。一个大型组织一天可以产生数十亿条日志！
指标
指标是随时间推移衡量应用程序和系统运行状况和性能的时间序列数据。
分布式跟踪
分布式跟踪提供了每个用户请求通过整个分布式架构的端到端代码级记录。
依赖关系映射
依赖关系图显示了应用程序、服务和基础架构组件之间的连接方式。
异常检测
异常检测 使用基线、统计分析或机器学习来提供系统中异常行为的早期预警。
可观测性平台实时关联大量遥测数据，这为 DevOps、SRE 和 IT 团队提供了任何事件或问题的完整上下文图。
了解如何为您的组织开发 成熟的可观测性实践。
可观测性的用例有哪些？
可观测性工具允许团队处理大量数据，而无需繁琐的手动工作或低效的系统。可观测性平台可以在问题影响客户体验和收入之前解决问题并确定根本原因。其潜在的 用例 因组织领域而异，从开发和 IT 运营 到最高管理层。
监控系统性能并做出响应
调试和应用程序性能是可观测性的主要用例。它可以帮助您回答有关服务和系统整体运行状况的问题。DevOps 中的可观测性 可以监控给定操作的平均响应时间，并发现导致某些用户体验到更长加载时间的原因。它还可以告诉您哪些服务需要调整，或者更改如何造成延迟或影响应用程序性能。它还为您提供有关用户体验基本要素以及 SLO 衡量标准的报告。
提高业务绩效和生产力
连接业务和运营数据可以极大地提高 业务绩效。将两者结合起来可以提供完整的可见性，让您能够全面地处理复杂系统。通过更高效的运营，您的团队可以在潜在问题出现时快速解决，并将更多时间花在业务的其他方面。更好的可见性和更精简的流程可以带来更多收入和更高的生产力。
实现数字化和云转型
随着公司转向应用程序现代化和云基础架构，可观测性让他们可以鸟瞰所有移动部件。在迁移过程中保持系统正常运行非常复杂。全栈可观测性对于确保您的系统在云迁移过程中和之后可靠运行至关重要。
微服务架构增加了更多的复杂性。因为它们可以独立部署在不同的主机上，所以它们有助于使应用程序更具可扩展性和更容易维护。但是，跟踪微服务架构中的更新、错误和故障至关重要。可观测性可以让您全面了解动态系统中的依赖关系。例如
可观测性的好处是什么？
可观测性有助于 IT 团队、DevOps、SRE 和整个组织解决业务和运营挑战。以下是正确的可观测性解决方案所能提供的
性能监控，快速解决问题
可观测性可以发现您可能从未想过要寻找的条件。这使您能够识别跨广泛分布式系统的特定应用程序性能问题的根本原因。内置的机器学习可以自动将异常与下游数据和依赖关系相关联，从而提供可操作的结果。
完整且即时的可见性
清晰地查看云原生和混合环境，包括 Kubernetes。可以轻松地从应用程序和基础架构中提取指标、日志和跟踪。您的所有数据都集中在一个地方进行统一和可视化。
消除工具孤岛
可观测性允许您 整合多个工具 并全面收集遥测数据。
更好的用户体验
在用户发现问题之前主动发现问题。确认主机、服务和 API 的运行状况，并使用指标页面加载、请求和延迟来跟踪所有区域和设备的性能和可用性。连接运营和业务关键绩效指标。
可观测性面临哪些挑战？
可观测性挑战与复杂架构的爆炸式增长有关。如果没有正确的可观测性解决方案，原始数据的数量、速度和种类之多会使提取答案变得困难并增加成本。对于像 AWS、Azure 和 GCP 这样的云平台，以及像 Kubernetes 和容器这样的云原生技术来说尤其如此。
没有采用有效可观测性策略的组织也面临着端到端分布式跟踪的挑战。动态架构需要实时了解容器中运行的工作负载。团队手动将来自多个仪表板的信息拼接在一起是不可行的。
迁移基础架构和添加更多云可能会造成障碍。嘈杂的数据、分散的监控策略和工具蔓延是潜在的障碍。对于孤立的团队来说，信号和收获可能会丢失。
在整个组织中培养可观测性文化本身就是一个挑战。对于 IT 和开发领域的许多人来说，向那些可能不完全了解其影响的人提出可观测性的商业案例是很棘手的。与长期节省和效率提高相比，实施全面可观测性计划的短期成本和牺牲有时只有工程师才能明白。
一个很好的开始方式是解释可观测性可以全面提供 重大的性能改进和成本节省。
可观测性工具的关键特性
可观测性平台的关键特性包括实时洞察和多信号数据聚合与交互式可视化。当然，正确的可观测性工具应该易于使用和实施。至少，它应该提供跨混合和多云软件系统的可见性，改进故障排除，提供更好的分析，并提高运营效率。
拥有一个统一日志、指标、数据、跟踪和综合数据的单一栈可以帮助打破数据孤岛。团队可以轻松地将遥测数据提取到一个开放且可扩展的平台中。此外，上下文数据模型提供了从任何来源收集、存储和可视化任何数据的灵活性。
正确的可观测性工具还将允许您在事件发生时对其进行搜索、监控和应用分析。您可以分析特定事务的日志，监控运行该事务的主机或容器的性能指标，跟踪该事务，检查整体服务可用性等等。
使用 Elastic 进行可观测性
Elastic 可观测性构建在 Elastic Stack 之上，通过搜索的力量将数据转化为结果，帮助组织关联无限的遥测数据。Elastic 可观测性在一个统一的体验中，通过为无缝数据提取而构建的集成，提供对 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等云环境的可见性。
Elastic 可观测性 已被证明可以为企业提供 10 倍的性能和 75% 的成本节省。要了解 Elastic 可观测性是否适合您和您的组织，请通过启动 沙盒演示 或简单地 开始免费试用 来查看它的实际效果。