2021 年下旬，有關可觀測性的研討如雨后春筍般層出不窮，在解讀 CNCF 云原生計算基金會 2021 年度云原生調查時，CNCF 執(zhí)行董事 Priyanka Sharma 曾表示：“隨著容器基礎設施的上層和底層不斷成熟，2022年將成為邊緣、可觀測性和安全等新興云原生領域的標志性一年。”

當前傳統(tǒng)監(jiān)控體系所面臨的諸多局限真的能夠通過可觀測性解決嗎？企業(yè)又該如何構建適配自身的可觀測性體系？

可觀測性“火熱出圈”

“可觀測性”并不是一個新詞，其概念最早由現代控制理論之父 Rudolf Kalman 提出：“如果對于狀態(tài)和控制向量的任何可能演變，僅使用輸出的信息就可以估計當前狀態(tài)，則稱系統(tǒng)是可觀測的。”

那為什么近年來可觀測性的熱度不斷飆升，一度火熱出圈呢？

主要原因在于云原生時代下，系統(tǒng)復雜性的逐步增強。數字化浪潮推動，企業(yè) IT 業(yè)務開始向云上遷移，為提高遷移效率、運行效率以及服務的靈活性，企業(yè)大多會采用多云/混合云架構，這將大大增加 IT 模型的復雜性。

過去簡單、變更不頻繁的單體式架構可以使用監(jiān)控查看系統(tǒng)運行狀態(tài)，但隨著分布式架構、云原生架構的變遷，越來越多的新訴求開始逐步顯現。

用戶體驗和應用比以往任何時候都重要， 企業(yè)依賴于體系化的 IT 系統(tǒng)來實現增長。

數字化轉型過程中，應用的數量、數據的體量、變化的頻率和增加的速度，都已經遠遠超越了僅通過固定儀表盤就可以管理復雜 IT 系統(tǒng)的能力。

多云/混合云的部署模式都是容器化且動態(tài)變化的， 容器創(chuàng)建的速度和規(guī)模及其生命周期，已超出數據中心時代管理邊界。

多種多樣的開發(fā)語言、運行時以及當前采用的支持軟件和數據庫等，都已經超越了IT從業(yè)者的溝通界面，單獨的溝通形式難以滿足開發(fā)者之間的溝通需求。

企業(yè)資源是有限的， 不斷增加的系統(tǒng)復雜性、故障排查難度正在竊取企業(yè)的創(chuàng)新時間，消耗 IT 從業(yè)者的時間。

點亮監(jiān)控變革信號燈

企業(yè)上云或服務改造的過程中，通常會引入大量新興工具，服務業(yè)務爆炸性增長。云、微服務及容器的使用，將會對 IT 運維及數字化轉型帶來巨大挑戰(zhàn)。顯然，開源集成或傳統(tǒng)監(jiān)控工具的管理方式已不合時宜，難以助力企業(yè)的數字化轉型。

每位用戶每一秒的體驗都非常重要，APM采樣方法無法做到全面、全量監(jiān)控。

微服務快速更新的需求會使得監(jiān)控的對象和指標量呈指數級增長， 傳統(tǒng)方式難以實現海量數據的采集和分析。

相比傳統(tǒng)監(jiān)控，可觀測性的側重點不同。 傳統(tǒng)監(jiān)控是對被監(jiān)控設施所進行的明確的、可預測的審視和度量，是為了提高系統(tǒng)可觀測性而使用的手段，注重現實狀態(tài)的變化。而可觀測性是一種方法，通過檢查系統(tǒng)的外部輸出衡量系統(tǒng)內部狀態(tài)的能力，也是系統(tǒng)的核心能力。

因此，Gartner認證的應用性能管理（APM）解決方案提供商基調聽云認為，可觀測性是 IT 建設過程中的必要手段。 在開發(fā)與維護的生命周期中，都應具備可觀測性能力，動態(tài)高效地定位并解決突發(fā)性問題，在系統(tǒng)不可用時，快速了解問題現狀及原因，有效預防故障發(fā)生，而不是簡單地降級限流。

可觀測性構建的正確打開方式

既然可觀測性相比傳統(tǒng)監(jiān)控體系具有諸多優(yōu)勢和價值，那么該如何構建呢？首先需要了解一個優(yōu)秀的可觀測性平臺應具備什么樣的能力：

全面、全量的數據采集能力，擴大數據采集的廣度、深度及數量；

通過自動化技術實現數據采集的可伸縮和完整性；

高基分析的能力；

超大規(guī)模實時計算能力；

多源集成能力；

基于AI和確定性因果關系的根因分析能力；

業(yè)務實時洞察能力。

基調聽云智能業(yè)務可觀測性平臺

不同企業(yè)訴求不同，又該如何快速構建適合自身業(yè)務系統(tǒng)的可觀測性呢？ 以基調聽云可觀測性平臺的發(fā)展為例，構建完備的可觀測性平臺可以分三步走。

融匯：以用戶體驗和業(yè)務為中心，夯實數據基礎

全面豐富的數據是一切分析工具及決策的來源，盡可能收集基礎數據將有利于后續(xù)分析，否則當系統(tǒng)故障需要排查分析時，將難以有效評估當時的狀態(tài)。

為完善技術棧可觀測性數據的采集能力，基調聽云以Tracing為核心，全面采集APP、Web、小程序及系統(tǒng)應用的指標數據，以業(yè)務承載關系采集主機、云原生組件、數據庫、信息隊列指標數據。

融合撥測平臺（STM）主動采集可觀測性數據；

OneSDK / OneJS 采集集DEM終端的性能，會話和行為可觀測數據；

一體化 Agent 采集后端應用性能、基礎組件及日志數據，覆蓋從業(yè)務層、應用層到云原生基礎資源層全量可觀測數據采集；

支持 OpenTelemetry，第三方 APM 數據接入，指標體系基于 OpenMetrics 實現廣泛第三方可觀測性指標及元數據的接入。

融通：注重數據的治理與應用，數據關聯(lián)豐富化

眾所周知，傳統(tǒng)意義上可觀測性有三大支柱：Metrics 、Logging、Tracing，但割裂、無關聯(lián)的數據會對數據檢索帶來嚴峻的挑戰(zhàn)，更難進一步定位根因。

基調聽云將用戶體驗、Metrics 、Logging、Tracing為可觀測性的四大支柱，重點關注用戶體驗數據，以Tracing為核心，連通Mertrics、Logs 數據，實現數據間的關聯(lián)分析、統(tǒng)一建模與轉化關聯(lián)，做到問題的精準定位與數據的精準檢索，有效解決傳統(tǒng)監(jiān)控的數據孤島問題。

以 Tracing 為核心融合可觀測性三大支柱

此外，基調聽云通過實時的業(yè)務洞察、業(yè)務影響及流程分析，實現性能數據與客戶業(yè)務數據的有機結合， 讓 IT 和業(yè)務在同一套平臺下協(xié)作，這也是基調聽云可觀測性平臺的核心競爭力之一。

如上圖所示，通過指標與 Tracing 的結合可以對 VIP 用戶進行識別，設置 VIP 用戶的業(yè)務性能閾值，最終實現 VIP 用戶的告警和體驗保障。

融智：多元數據整合，增強數據應用能力及可觀測性

智能化技術在可觀測性數據分析中的作用不可或缺，可觀測性的數據只有被關聯(lián)起來一起分析時才能發(fā)揮出它們最大的價值，但可觀測性的數據是海量的，只靠人力分析、運維很難全面考慮，而人工智能算法是當前處理海量數據最有希望的方法。

此外，智能化技術在云原生系統(tǒng)運維中還將作為可觀測性的重要補充，發(fā)揮不可替代的作用，通過引入 AI 算法模型和機器學習，整合原有數據，可以進一步增強可觀測能力，如使用 AI 進行容量預測，提前發(fā)現系統(tǒng)性能容量瓶頸，實現故障發(fā)現與預防。

智能故障管理

可觀測性體系的實踐案例

案例一：常見場景之客戶投訴

任何行業(yè)都有可能遇到客戶投訴的場景，面對客戶投訴，在使用可觀測性平臺的情況下，只需知道一個用戶標識即可輕松查詢相關信息。

相較傳統(tǒng)監(jiān)控將信息傳給運維部門，再由研發(fā)人員檢索日志的方式，使用可觀測性平臺能夠大大提升檢索效率，減少時間成本。此外，除了快速響應客戶投訴解決問題外，還能夠通過對投訴時間段內所觀測信息的分析復盤，挖掘深層次的原因并掌握故障的影響范圍。

案例二：某大型銀行可觀測性實踐

隨著應用系統(tǒng)架構由傳統(tǒng)向新的架構平臺轉換，硬件架構由獨立服務器向虛擬資源池、容器環(huán)境轉換，某大型銀行面臨監(jiān)控數據割裂，缺乏端到端應用性能觀測手段、用戶體驗觀測手段亟待建設等諸多業(yè)務挑戰(zhàn)。

如上圖所示，融合基調聽云SDK、SkyWalking和 OpenTelemetry 的調用連數據,通過抽取鏈路指標、關聯(lián)日志，實現可觀測數據的關聯(lián)融合。通過UserId及 TraceId的關聯(lián)，實現端到端的交易全鏈路問題追溯；通過基于真實用戶的用戶旅途，還原用戶會話行為；通過異常檢測、相關性分析和根因分析，實現IT系統(tǒng)問題的根因定位。

案例三：某運營商可觀測性建設

面對運營商缺少統(tǒng)一的DevOps監(jiān)控工具、缺乏全鏈路調用追蹤和故障異?？焖俜治鍪侄?、難以保障重大體育賽事直播等種種業(yè)務挑戰(zhàn)，基調聽云從容迎戰(zhàn)。

通過基調聽云智能可觀測性平臺，將聽云APM監(jiān)控、Zabbix基礎監(jiān)控、日志易日志監(jiān)控有機集合，實現一體化可觀測平臺。

最終該運營商從容地支撐了高達70萬tps的業(yè)務峰值，在國家級奧運盛事的直播期間，經第三方中立機構評測，用戶體驗性能得分第一。

案例四：某頭部城商行可觀測性一體化平臺建設

某銀行隨著信息科技系統(tǒng)架構日趨復雜、 客戶人數急劇增長，對需求快速交付，系統(tǒng)的穩(wěn)定性、高效性、服務水平等方面都提出了更高的要求。

針對該銀行對實現管理對象統(tǒng)一調度、數據統(tǒng)一加工、工具統(tǒng)一治理，以及統(tǒng)一采控、統(tǒng)一數據、工具打通，優(yōu)先解決故障告警分析的需求，基調聽云從多個方面助力改造：

通過可觀測性一體化平臺對接已有各專業(yè)運維工具，形成一體化的智能運維平臺，提升系統(tǒng)運行狀態(tài)感知能力，問題分析定位，應急處置能力，并提供統(tǒng)一運維門口，提升運維效率和業(yè)務連續(xù)性服務水平；

通過可觀測性一體化平臺構建智能運維大數據平臺，提供運維管理數據加工，指標體系計算能力，性能容量分析能力，業(yè)務系統(tǒng)健康度分析能力，智能告警分析能力；

通過可觀測性一體化平臺建設以用戶旅程為抓手的業(yè)務體驗端到端可觀測體系，為提升用戶體驗、系統(tǒng)健壯性提供支撐。

可觀測性的用武之地才剛剛開始

龐大的數據量，系統(tǒng)架構的演化，讓容器、數據之間的關系變得錯綜復雜，故障排查棘手，此時打造具備可觀測性的系統(tǒng)成為應對之策。

可觀測性是云原生時代下能夠聯(lián)動 IT 與業(yè)務的能力，它本質上符合云原生環(huán)境以業(yè)務應用為核心的趨勢。從監(jiān)控到可觀測性的發(fā)展，拓寬了傳統(tǒng)監(jiān)控的能力邊界，打破了傳統(tǒng)被動監(jiān)控方式，形成了主動、全局式的統(tǒng)一智能觀測能力，更有利地幫助我們掌握系統(tǒng)健康程度。

未來，隨著云原生的快速發(fā)展，可觀測性的發(fā)展?jié)摿薮?，其用武之地才剛剛開始。

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