可观察性

什么是可观察性？

可观察性通过了解和控制复杂系统的内部状态帮助团队检测和修复问题、提高性能并改善用户体验。可观察性相较于传统监控，能提供更深入的系统行为洞察，支持在现代分布式环境中更快速、精准地开展根本原因分析。

以下是可观察性为何如此重要的详细说明：

1. 识别并解决问题

• 可观察性能够帮助团队提早预测并解决问题，避免波及客户或用户。
• 切实可行的洞见能够支撑高效的根本原因分析，实现问题根源的快速定位。
• 这减少了 MTTR、停机时间并提高了系统可靠性。

2. 提升性能和扩展性

• 可观察性让团队能够深入了解应用性能，以便发现瓶颈和改进机会。团队可以利用这些洞见来提高性能并扩展系统以满足不断增长的需求。
• 云原生环境中的可观察性可发现资源低效使用问题，进而通过调整工作负载提升系统可扩展性。

3. 改善用户体验

• 可观察性通过主动解决问题和优化性能来改善用户体验。
• 它有助于团队维护可靠、响应及时且用户可访问的应用。
• 真实用户监控 (RUM)；可观察性的最新扩展，跟踪用户与应用的实时交互以提高用户满意度。

4. 改善团队合作

• 可观察性使团队能够做出明智的系统改进决策，以促进持续优化。
• 减少用于救急和故障排除的时间，使团队能够专注于创新、缩短开发周期。可观察性工具与 DevOps 工作流程进行交互，既能增强团队协作，又能支撑 SRE 技术实践。

5. 利用数据进行决策

• 可观察性为团队提供了宝贵的数据集，以便做出明智的系统管理和优化决策。
• 使用这些数据来优化资源消耗、工作流程和业务成果可最大限度地减少开支。
• 指标能够揭示资源闲置情况，而跟踪可定位请求处理低效问题，实现数据驱动型调整。

6. 对于微服务和云至关重要

• 在分布式云和微服务系统中，可观察性对于理解组件交互和性能至关重要。
• 它为改进复杂动态系统的监控和管理提供了洞见。
• 可观察性有助于团队跟踪请求、识别依赖关系并解决分布式系统中的问题。

7. 更快的事件响应速度、更少的停机时间

• 可观察性通过识别异常并提供相关背景信息来加速故障排除，提升事件响应效率。快速解决问题可缩短停机时间，提高服务可用性和业务连续性。

可观察性能够提升系统性能与可靠性、用户满意度，优化运营效率，并推动 IT 成果与业务目标的对齐。可观察性通过提供丰富的系统行为洞见，助力团队调试、优化性能，避免问题波及用户或业务运营。主要优势详述如下：

 1. 改进故障排除和解决方案

更快速的根本原因分析：可观察性工具提供了详细的数据，可帮助团队发现问题。这消除了主观臆测，加快了问题解决速度。

减少 MTTD 和 MTTR：可观察性加快了故障排除速度，让团队能够专注于创新。

主动式问题检测：可观察性工具可以在异常和潜在问题影响用户之前发现它们，从而使团队能够修复并避免中断。

减少警报疲劳：可观察性能够减少无效警报，聚焦可处理的警报，并通过提供问题的深度背景洞察，提升团队效率并缓解工作倦怠。

 2. 提升系统性能和可靠性

延长正常运行时间、提升可靠性：可观察性使团队能够实时访问系统性能以检测和修复瓶颈。

性能优化：团队可以通过评估数据、跟踪和日志来发现效率低下的问题并优化系统性能。

更快地大规模交付软件：可观察性使团队能够全面了解系统活动，进而自信地部署、更新和扩展软件，而不会受到干扰。

 3. 基础设施、云和 Kubernetes 监控

现代分布式系统（如云平台、本地基础设施和 Kubernetes 群集）需要可观察性。

优势：团队可充分利用资源，管理容器化工作负载，并无缝扩展服务。

可观察性工具可以监控 Kubernetes Pod 的正常运行状况、检测失败的部署并优化云资源成本以提高效率。

 4. 改善用户体验

可观察性通过缩短停机时间、提升性能，并在问题恶化前解决隐患，持续保障程序稳定与响应能力，进而优化用户体验。

用户满意度：更流畅、可靠的系统能够提升用户满意度与忠诚度，进而提高客户留存率和业务成功率。

 5. 业务分析

可观察性通过提供数据支撑决策，实现 IT 运营与业务成果的联动。

优势：团队能够将技术指标与公司关键 KPI 相挂钩，例如收入、用户留存率及客户满意度。

可观察性解决方案可以评估停机时间对收入的影响，使公司能够选择投资回报率最高的改进措施。

 6. DevOps/DevSecOps 自动化

可观察性数据不但优化了 CI/CD 管道、资源扩展和事件响应工作流程，而且简化了自动化。减少人工参与并提高效率。

提高安全性：可观察性工具能够检测异常行为、可疑活动及安全漏洞，助力团队防范和抵御安全威胁。

 7. 提高运营效率

可观察性可自动发出警报、检测异常和调查根本原因，从而简化工作流程。这减少了人工操作，使团队能够聚焦战略目标，从而提升运营效率。

 8. 高性价比

可观察性通过提高系统效率、减少停机时间和优化资源利用来降低运营成本。通过查找闲置云资源，企业可以在不牺牲性能的前提下节省成本。

 9. 数据可见性的优势

数据管道的可观察性能够帮助团队在验证系统性能的同时，保障数据质量、完整性及合规性。

可观察性的挑战

可观察性是理解与管理系统行为的核心，但在落地过程中存在诸多挑战，可能削弱其实际效能。Site24x7 将这些挑战界定为效率低下、根本原因定位、问题优先级划分，以及生产力、性能与成本的平衡。必须攻克这些难题，才能优化系统运行状态、提升性能，并实现业务目标。综合来看，以下是几个关键难点：

复杂的基础设施：微服务、云部署和分布式系统的普及导致数据收集、关联和分析难度增大。系统复杂性通常会掩盖组件间的交互关系，形成监控盲点，导致故障排除过程复杂且缓慢。

日志、指标和跟踪：现代系统快速生成大量具有多种格式的可观察性数据。由于数据规模庞大且种类繁多，团队可能难以整理、评估并从中得出结论。这可能导致异常未被及时发现，重大问题的处理出现延迟。

根本原因分析：在复杂而分散的系统中，如果没有合适的工具，要找到根本原因可能需要花费不少时间和精力。在缺乏足够可观察性的情况下，团队不得不通过推测来定位问题根源。它会减慢解决问题的速度并增加问题复发的可能性，从而降低系统可靠性。

问题优先级：可观察性系统会生成海量警报与数据，这使得问题优先级判定困难徒增。错误的优先级排序会导致资源错配 — 将资源投入到影响较小问题中，而忽视重大问题的解决，进而损害系统性能、可靠性及用户体验。

平衡生产力和绩效：团队生产力可能会受到组织在基础设施、工具和专业知识方面的可观察性投资的影响。团队常常需要在强化可观察性与维持日常运营之间权衡，导致可观察性的落地或扩展被推迟。操作工作量与可观察性需求时有冲突。

缺乏标准化：由于可观察性数据的格式与协议缺乏标准化，工具和平台在访问这些数据时面临挑战。不一致导致团队集成和分析数据的难度增大，限制了可观察性工作并扰乱了跨平台操作。

手动检测和配置：检测代码、配置工具以及定义指标和警报需要手动交互。这些流程不仅执行缓慢、易出错，还会随着系统规模的扩大而难以持续适配。这可能导致可观察性方案的部署延迟，并增加运营开销。

故障排除：数据碎片化、背景信息缺失及低效的可观察性工具，正持续消耗团队的时间成本。问题解决周期的延长，不仅会降低团队生产力、拖慢企业运营节奏，还会导致系统效率降低。

多种工具和供应商：组织通常使用来自不同供应商的几种可观察性解决方案，每种解决方案都侧重于日志、分析或跟踪。管理这些仪器会使集成复杂化、费用增加，并造成数据碎片化。这使得团队更难统一系统行为视图，从而减慢获取洞见以及解决问题的速度。

可观察性的未来：AI 和趋势

随着系统复杂度的持续提升，AI、自动化技术与新型计算范式正重塑可观察性的发展路径。这些技术革新正推动系统监控与管理向智能化、自动化和自适应方向迈进。以下是主要发展情况。

1. AI 驱动型可观察性

AI 和机器学习实现了大规模异常识别和预测洞察，彻底改变了可观察性。

• AI 驱动型可观察性技术可以实时发现异常，使团队能够及时处理潜在问题，避免恶化。
• 预测可观察性：机器学习模型为系统故障、资源短缺和性能瓶颈提供主动式解决方案，可减少停机时间并提高可靠性。

AI 可观察性增加了根本原因分析，减少了疲劳警报并强化了系统。

2. 新领域可观察性

可观察性不断提高，以融入无服务器、边缘和物联网技术。

• 无服务器和 Kubernetes：可观察性解决方案能够适应 Kubernetes 和无服务器架构等动态环境，实现无缝分布式系统监控。
• 物联网和边缘计算：边缘计算和物联网设备使得可观察性对于监控分布式基础设施和维护连接设备之间的数据完整性至关重要。

现代分散化系统需要可观察性，而这些技术成果提供了这种可观察性。

3. 自动化与可观察性即代码的集成

将可观察性与 AIOps 和自动化相结合是大势所趋。可观察性即代码方法简化了程序化可观察性配置定义和管理，实现与 DevOps 工作流程的协同，并提升系统可扩展性。

HPE 和 OpsRamp 利用混合云管理和借助 AI 技术获得的运营专业知识重新定义了可观察性。这一联合解决了管理现代 IT 环境的挑战，此类环境越来越多地分散在本地、云端和边缘基础设施中。HPE 和 OpsRamp 通过将强大的可观察性与 AI 和自动化相结合，帮助企业构建持久、可扩展且高效的系统。 

改进的混合云可观察性

跨异构基础设施的分布式工作负载管理、互操作性及可见性，是混合云部署的独特特性。HPE 和 OpsRamp 解决方案着力于解决以下问题： 

• 其统一监控平台实现了对本地部署、云端及边缘系统的可视化管理，助力企业通过单一控制台监控混合云基础设施。 
• OpsRamp 的技术提供了关于混合环境中基础设施正常运行状况、资源利用情况及性能表现的全面洞察。 

AI 加持的可观察性

HPE 和 OpsRamp 如今借助先进的 AI 技术来提高可观察性： 

• 主动式异常检测：AI 支持在混合云系统中进行主动式异常检测，防止潜在问题影响运营。 
• 预测性分析：机器学习模型可预估资源需求和系统行为，实现主动式扩展和优化。 
• 问题解决效率提升：AI 驱动型根本原因分析与自动修复机制缩短了 MTTR，可实现事件的快速恢复。 

将自动化与 AIOps 集成

这一联合重点在于利用可观察性和 AIOps 实现 IT 运维自动化： 

• 事件关联：OpsRamp 技术通过智能关联可观察性数据与事件管理工作流，有效过滤干扰信息并加速决策进程。 
• 自动修复：AI 驱动型工具通过自动执行纠正活动使 IT 专业人员能够专注于处理战略项目。 

支持边缘计算和物联网

HPE 和 OpsRamp 提供对大规模分布式边缘计算和物联网设备的可见性和管理。对于管理连接的设备和远程基础设施中的数据和工作负载的企业来说，这一点至关重要。