可观测性在任何现代软件开发和生产环境中都是至关重要的。它使团队能够更好地识别改进领域，使他们能够就开发流程做出明智的决策。遥测作为可观测性的关键部分，指的是数据收集的连续性。这些数据使组织能够描绘出整个系统健康的全貌，并在管理其应用程序时实现更高水平的可观测性和响应能力。
本文将为、从定义真正可观测性的重要性开始，探讨不同的可观测性成熟度模型，检查提升成熟度阶梯所需的步骤，以及在提升成熟度水平中涉及的挑战和解决方案。
定义真正的可观测性
在应用性能管理领域，术语可观测性已经超越了其传统的监控根源，达到了通常被称为真正可观测性的水平。在其核心，可观测性不仅仅是监视系统；它是一种全面的方法，提供了对整个系统：基础设施、应用程序和服务的 360 度视角。
关于可观测性（Observability）的五个关键要素。以下是对每个要素的简要描述：
- Logging（日志记录）：日志记录是收集和存储系统运行过程中生成的日志信息。这些日志可以帮助开发人员和运维人员了解系统的运行状态、排查问题和进行故障诊断。
- Tracing（链路追踪）：链路追踪是记录和分析请求在分布式系统中的流转路径和时间。它帮助识别系统性能瓶颈、延迟和错误来源，提供详细的上下文信息。
- Monitoring（监控）：监控是实时收集和分析系统性能指标、资源使用情况和运行状态。通过监控，可以及时发现异常、预警潜在问题，并保障系统的稳定运行。
- Visualization（可视化）：可视化是将监控数据、日志信息和链路追踪结果以图表和仪表盘的形式展示出来。可视化工具帮助用户直观理解系统状态，快速发现问题。
- Predictability（可预测性）：可预测性是基于历史数据和当前状态进行分析，预测系统未来的运行情况。通过预测，可以提前发现潜在问题，进行容量规划和优化系统性能。
这些要素共同作用，构成了系统的可观测性，帮助开发人员和运维人员全面了解和管理复杂的分布式系统。
传统监控通常涉及收集特定的性能指标和预定义的阈值，以便更好地识别已知问题，并在这些阈值被超过时提醒管理员。它主要关注基本的健康检查，如系统正常运行时间、CPU 和内存利用率，从而提供系统行为的简化视图。然而，传统监控在诊断更复杂的问题或识别根本原因方面往往受到限制，因为它缺乏深度和数据粒度，无法实现真正的可观测性。真正的可观测性不仅仅依赖于基本指标和阈值，还包括日志记录、链路追踪、全面监控、数据可视化和系统可预测性。这些要素协同作用，提供更丰富、更详细的系统状态信息，使得问题诊断和根因分析更加高效。
传统监控往往是被动的，只解决已知问题，并且可能无法跟上现代分布式应用程序和基础设施的动态特性。从传统监控转向真正的可观测性意味着采用依赖深入遥测的数据丰富的方法。与通常关注表面级指标的传统监控不同，真正的可观测性结合了指标、跟踪和日志，提供了对应用程序行为更详细和微妙的视图。这有助于识别问题的根本原因，为团队提供了对整个生态系统的可见性，并提供了一个更全面的图片，不仅仅是系统正在发生什么，还有为什么会发生以及它是如何发生的。
可观测性成熟度模型
为了实现真正的可观测性，了解可观测性成熟度模型非常重要。该模型概述了组织在可观测性实践中演变的阶段，充当路线图。在这里，我们将描述每个成熟度阶段，突出它们的优点和缺点，并提供一些实用的提示，帮助从一个阶段过渡到下一个阶段。
如表所示，可观测性成熟度模型被分解为四个不同的可观测性水平：初始、意识、主动和预测。
| 成熟度阶段 | 目的 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 初始 (阶段 1) |
也称为监控级别，这里是跟踪单个系统组件的基本健康状况。触发警报和通知以信号出现问题。 | 简单性：易于实施和理解 快速问题检测 通过许多开源和 SaaS 解决方案易于访问 成本效益 有助于确保基本可用性 |
由于缺乏对系统行为的洞察，可见性有限 反应性问题解决 缺乏上下文 手动根本原因分析 来自多个来源的警报噪音 |
| 意识 (阶段 2) |
这是可观测性级别，通过观察系统的输出，对系统行为有了更多的洞察。它侧重于指标、日志和跟踪的结果，结合现有的监控数据，帮助回答出了什么问题以及为什么。 | 提供对整体系统健康的更深入和更广泛的理解 帮助发现不仅是已知故障类型，还有未知的 为调查问题提供基线数据 |
复杂的手动查询用于手动数据相关性可能会使故障排除效率低下 不同来源的数据可能仍然处于孤岛状态，这对于跨域和跨团队协作具有挑战性 缺乏自动化 |
| 主动 (阶段 3) |
这个阶段提供了更全面的洞察力，以帮助理解问题的起源和后果。在阶段 1 和 2 的基础上，它增加了跟踪栈随时间变化的拓扑变化的能力，并生成广泛的、相关的信息，帮助更快地识别出了什么问题，为什么发生这个问题，它是何时开始的，以及哪些领域受到影响。 | 通过统一数据的清晰上下文视图 通过可视化和分析加速解决时间 自动化基础用于根本原因分析和警报相关性 使网络、基础设施和应用程序事件对业务服务的影响可视化 |
数据规范化的挑战可能需要额外的能力或组织变革 设置耗时 仍然有一些手动工作和此级别的有限自动化 |
| 预测 (阶段 4) |
这被称为智能可观测性阶段，因为使用 AI/ML 算法帮助识别错误相关模式，并提供补救工作流程。在这里，开始了解如何预测异常并自动化响应。 | 利用 AI/ML 分析大量数据以获得更准确的洞察 早期问题检测 结果是更高效的 ITOps 自动响应和自愈系统 |
可能需要大量的配置和培训 处理数据的速度和多样性可能具有挑战性 证明 ROI 可能需要时间 自愈系统中可能存在误解的潜力 |
真正的可观测性
在理解了可观测性成熟度模型之后，重要的是探索公司必须采取的多方面方法，以实现成功的可观测性转型。尽管需要采用先进的工具和实践，但走向 “真正” 的可观测性可能需要显著的文化和组织变革。公司必须制定与可观测性成熟度模型一致的策略，培养协作文化，并使跨团队沟通成为优先事项。
开始可观测性
如果组织正处于可观测性之旅的初始阶段，首先应评估当前的监控能力并识别差距。投资于与现有成熟度水平相匹配的可观测性工具和平台，确保能够有效地捕获和分析指标、日志以及跟踪数据。这些数据不仅有助于实时监控系统状态，还能为问题的快速诊断和解决提供必要的背景信息。同时，设定明确的目标和关键绩效指标（KPIs）来衡量进展是至关重要的，这有助于追踪改善情况并确保资源的有效利用。
在这一过程中，建立一个跨职能的可观测性团队是关键。该团队应由开发、运维、质量保证和安全等各个领域的专家组成，以确保全面的视角和多样化的技能集。促进知识共享和协作文化也是成功的基础。通过定期的培训和经验交流，团队成员可以不断提升技能水平，并共同应对复杂的系统问题。
此外，可以利用可视化工具将监控数据、日志信息和跟踪结果以图表和仪表盘的形式展示出来。这不仅能帮助团队更直观地理解系统状态，还能快速发现潜在问题，做出及时反应。
总之，通过全面评估当前监控能力、投资合适的工具和平台、设定明确的目标和 KPIs、建立跨职能团队并促进协作文化，组织将为推进可观测性之旅做好充分准备。这将帮助组织全面了解系统运行状态，提高问题诊断效率，并推动整体性能优化，最终实现更高的业务敏捷性和稳定性。
有用的数据
这个旅程的核心是有效地生成性能数据。遥测数据——包括指标、日志和跟踪——提供了对系统健康和性能的深刻洞察。要开始这段旅程，首先需要定义对独特系统需求最重要的数据。
通过识别关键性能指标（KPIs），可以确定哪些数据对监控和优化系统最为重要。这些指标可能包括系统响应时间、错误率、吞吐量和资源利用率等。日志记录则提供了详细的事件信息，有助于在问题发生时进行快速诊断和故障排除。而链路追踪能够揭示请求在分布式系统中的流转路径，帮助识别性能瓶颈和延迟来源。
清晰的记录
实施结构化记录实践，确保日志可访问且清晰。日志提供了对系统行为、错误和事务的洞察，因此确保日志的一致性和标准化格式至关重要。通过实施日志聚合解决方案，可以优先考虑日志的可访问性，将来自多个系统来源的日志集中在一起。这种集中访问方式简化了故障排除和异常检测。
洞察性的指标
实施结构化记录实践，确保日志可访问且清晰。日志提供系统行为、错误和事务的洞察，因此保持一致的标准化格式至关重要。通过日志聚合解决方案，将多个系统来源的日志集中在一起，简化故障排除和异常检测。
指标提供了可量化的数据点，涵盖流量、延迟、错误率和饱和度等关键方面。为这些指标定义清晰的目标和基准，并实施监控工具来捕获、存储和实时可视化这些数据。定期分析指标数据，以做出数据驱动的决策。
精确的跟踪
分布式跟踪是现代架构中理解复杂流程的强大工具，尤其是在面对微服务和多层次应用时尤为重要。要有效实施分布式跟踪，首先需要在应用程序中生成准确的跟踪数据。这些跟踪数据不仅要涵盖每一个请求的路径，还要详细记录服务之间的互动和依赖关系。确保这些数据的完整性和准确性，是实现有效跟踪的关键。
为了充分发挥分布式跟踪的作用，建议投资于专业的跟踪工具，这些工具能够对跟踪数据进行可视化展示，并提供深度的根本原因分析功能。这些工具通常能帮助你快速识别系统中的性能瓶颈，迅速定位和排除故障，并保持对系统各部分状态的精确把握。通过这些工具，你可以实时监控应用程序的健康状况，优化性能，并在出现问题时迅速响应，从而大大提升系统的稳定性和用户体验。
自动化和人工智能的
在走向真正的可观测性之旅中，自动化和人工智能成为盟友，可以更加充分利用收集的数据。它们提供了可以提升可观测性游戏到下一个级别的能力。使用自动化，可以简化从数据生成洞察的过程，并使用 AI 驱动的算法检测模式和异常。
利用自动化和人工智能（AI），可以对遥测数据进行深入分析，以识别与预期的偏差。这些技术能够有效地识别预警信号，并预测潜在的性能下降。AI 算法能够处理和筛选海量数据，识别潜在的根本原因，并为运维团队提供有价值的、可操作的洞察。
AI 驱动的可观测性不仅限于识别和分析问题，它还扩展到智能补救。当系统中出现问题时，AI 可以提供具体的解决指令，并建议相应的操作或系统更改，从而帮助快速恢复正常状态。这种智能补救功能可以显著减少手动干预的需求，提升问题解决的效率。
借助 AI 的帮助，运维团队能够更加高效和有效地工作，确保系统的稳定性和可用性，最大限度地减少干扰。这不仅提升了运维效率，还增强了系统的可靠性，使其能够更好地满足业务需求。