什么是可观测性？
为什么可观测性很重要——我们为什么需要它？
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，并将其追溯到根源。
可观测性使 IT 组织能够在云原生环境中的许多数据源中实现真正的可见性。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、云基础设施组件、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
可观测性解决方案对于企业的 IT 运营及其底线都至关重要。可观测性可以加快更高质量的应用程序交付，这意味着您的团队可以节省成本和优化资源。性能更好的应用程序最终会带来更多收入。
可观测性 vs. APM vs. 监控
了解有关可观测性、APM 和监控之间差异的更多信息。
监控
监控是指团队如何观察和评估其各自系统的状态。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料到的孤立问题。但在更复杂的云原生应用程序中，由于存在大量依赖关系，问题更难以预测。团队需要一个工具来帮助管理这种复杂性。
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追踪。此功能用于跟踪应用程序内的端到端事务。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 和传统的监控工具，但不会取代它们。它为当今复杂的软件系统提供了一套更全面的工具，可以揭示有关整个基础设施的整体健康状况和性能的细粒度洞察。
可观测性使用在环境中所有应用程序、微服务、服务器和数据库中收集和聚合的日志、追踪和指标。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识别问题的根本原因。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问题的可操作的见解。
可观测性如何工作？
可观测性的工作原理是持续收集性能数据，以创建每个用户请求和事务的完整、相关记录。您的系统可观测性越高，您就可以越快越准确地识别和追踪性能问题及其根源。可观测性的关键概念包括
日志数据
日志提供带时间戳的应用程序事件记录。一个大型组织一天可以产生数十亿条日志！
指标
指标是时间序列数据，用于衡量应用程序和系统的健康状况和性能随时间的变化。
分布式追踪
分布式追踪提供通过整个分布式架构的每个用户请求的端到端代码级记录。
依赖关系映射
依赖关系图显示应用程序、服务和基础设施组件是如何连接的。
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的遥测数据，从而为 DevOps、SRE 和 IT 团队提供任何事件或问题的完整上下文视图。
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？
可观测性工具使团队能够处理大量数据，而无需进行繁琐的手动操作或使用效率低下的系统。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的不同领域而异，从开发和 IT 运营到高管层。
监控并响应系统性能
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加载时间较长的原因。它还可以告知您哪些服务需要调整，或者更改如何可能导致延迟或影响应用程序性能。它还会向您提供有关用户体验基本要素以及您的 SLO 如何衡量的报告。
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。将两者结合使用可以提供完全可见性，使您可以整体地处理复杂的系统。通过更高效的运营，您的团队可以在出现潜在问题时快速解决，并将更多时间用于业务的其他部分。更好的可见性和更精简的流程可以带来更多的收入和更高的生产力。
支持数字化和云转型
随着公司转向应用程序现代化和云基础设施，可观测性使他们能够鸟瞰所有活动部件。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。由于它们可以在不同的主机上独立部署，因此有助于使应用程序更具可扩展性且更易于维护。但是，跟踪微服务架构中的更新、错误和故障至关重要。可观测性可以使您完全了解动态系统中的依赖关系。例如
可观测性的好处是什么？
可观测性有利于帮助 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提供的功能
性能监控可实现快速解决
可观测性会发现您可能从未想过要寻找的状况。这使您可以识别跨大型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关联到下游数据和依赖关系，从而提供可操作的结果。
完整而即时的可见性
清晰地查看云原生和混合环境，包括 Kubernetes。指标、日志和追踪可以轻松地从应用程序和基础设施中提取。您的所有数据都集中在一个位置进行统一和可视化。
消除工具孤岛
可观测性使您可以整合多个工具并整体收集遥测数据。
更好的用户体验
在用户发现问题之前主动捕获问题。使用指标页面加载、请求和延迟，确认主机、服务和 API 的运行状况，并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。
可观测性的挑战是什么？
可观测性挑战与复杂架构的激增有关。如果没有正确的可观测性解决方案，大量原始数据的数量、速度和多样性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 Kubernetes 和容器等云原生技术而言，情况尤其如此。
未采用有效可观测性策略的组织在端到端分布式追踪方面也面临挑战。动态架构需要实时了解容器内运行的工作负载。对于团队来说，手动将多个仪表板中的信息拼接在一起是不可行的。
迁移基础设施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。并且，对于孤立的团队，信号和结论可能会丢失。
在整个组织中培养可观测性文化本身可能就是一个挑战。对于 IT 和开发中的许多人来说，向可能不完全了解其影响的人员说明可观测性的业务案例是很棘手的。实施全面的可观测性计划的短期成本和牺牲（与长期节省和效率提高相比）有时只有工程师才能清楚地看到。
一个好的开始方法是解释可观测性可以带来重大的性能改进和成本节省。
可观测性工具的主要特性
可观测性平台的主要特性包括实时见解和多信号数据聚合以及交互式可视化。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。
拥有一个用于统一日志、指标、数据、追踪和合成数据的单一堆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开放且可扩展的平台中。此外，上下文数据模型提供了灵活性，可以收集、存储和可视化来自任何来源的任何数据。
正确的可观测性工具还可以让您搜索、监控和将分析应用于正在发生的事件。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 实现可观测性
Elastic Observability 基于 Elastic Stack 构建，可帮助组织利用搜索功能关联无限的遥测数据，从而将数据转化为结果。在单一、统一的体验中，Elastic Observability 可提供对 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等云环境的可见性，并通过集成实现无缝数据提取。
Elastic Observability 已被证明可以为企业带来 10 倍的性能，并节省 75% 的成本。要了解 Elastic Observability 是否适合您和您的组织，请启动沙箱演示或直接开始免费试用，观看它的实际应用。