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（尤其是系统的数据）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（例如日志、指标和痕迹），以针对环境中运行的应用程序的行为提供详细见解。它可以应用于任何您构建的并希望进行监测的系统。
可观测性对于当今的动态架构和多云计算环境来说，都是至关重要的。借助可观测性，可让软件工程师、IT、DevOps 和网站可靠性工程 (SRE) 团队解读遥测数据。这可以借助仪表板、服务依赖关系图和分布式跟踪等可视化功能，以及 AIOps 和 Machine Learning 方法，轻松完成。有了合适的可观测性解决方案，您便可以了解应用程序、服务和基础架构在跟踪和响应问题方面的表现。
为什么可观测性很重要 — 为什么我们需要它？
可观测性很重要的原因在于，它能够让团队评估、监测和改进分布式 IT 系统的性能。相比传统的监测方法，它要有效得多。端到端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，并追溯问题根源。
可观测性使 IT 组织能够真正了解云原生环境中的许多数据源。可观测性的三大支柱是日志、指标和痕迹。通过全堆栈可观测性，您既可以实时跟踪多云生态系统的性能，也可以查看它过去的运行数据。您可以综合源自各种终端和服务（包括硬件、软件、云基础架构组件、容器、开放数据源、微服务等）生成的数据。
可观测性有助于组织：
- 发现和分析性能事件对业务的重要性
- 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
- 改进最终用户体验
- 增强应用程序安全性
可观测性解决方案对企业的 IT 运营至关重要，对企业利润的影响也不可小觑。可观测性能够让应用程序交付的速度更快，品质更高，这也意味着为您的团队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、APM 和监测这三者之间的区别
下面让我们来详细了解一下可观测性、APM 和监测之间的区别。
监测
监测是团队观测和评估各个系统状态的方式。它经常会结合使用日志和一组预定义的指标来跟踪错误和使用模式。这些指标可以帮助回答有关服务器利用率、响应时间和吞吐量方面的简单问题。专门的监测工具有助于发现团队可以预见的孤岛式问题。但是，在更为复杂的云原生应用程序上，很难对问题做出预测，因为这些应用程序存在许多依赖关系。团队需要有一个工具来帮助管理这种程度的复杂性。
APM
应用程序性能监测 (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测方案。APM 的一个关键功能是分布式跟踪。这项功能可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，并改进用户体验。
可观测性
可观测性结合了 APM 和传统监测工具，但并不能取代它。它提供了一个专为当今复杂软件系统构建的更全面的工具集，可以针对整个基础架构的总体运行状况和性能提供精细见解。
可观测性会利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、痕迹和指标。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 Machine Learning 方法分析属性和模式，它能够针对系统中的不明因素提供行之有效的见解。
可观测性如何运作？
可观测性的运作方式是，通过不断收集性能数据，为每个用户的请求和事务创建完整、相关的记录。系统的可观测性越高，就越能快速准确地识别和跟踪性能问题的根源。可观测性的关键概念包括：
日志数据
日志可提供应用程序事件的带时间戳的记录。一个大型组织一天可以产生数十亿个日志！
指标
指标是时序数据，用于衡量应用程序和系统在一段时间内的运行状况和性能。
分布式跟踪
分布式跟踪通过整个分布式架构提供每个用户请求的端到端代码级记录。
依赖关系映射
依赖关系图显示了应用程序、服务和基础架构组件是如何关联的。
异常检测
异常检测会使用基线、统计分析或 Machine Learning 对系统中的异常行为发出早期警告。
可观测性平台会实时关联大量的遥测数据，可为 DevOps、SRE 和 IT 团队提供任何事件或问题的完整背景信息。
了解如何为您的组织开发成熟的可观测性实践。
可观测性用例有哪些？
借助可观测性工具，团队能够处理大量数据，而无需进行繁琐的手动工作或运行效率低下的系统。可观测性平台可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。它的可能用例因组织的领域（从开发和 IT 运营到高管）而异。
监测系统性能并做出响应
故障排查和监测应用程序性能是可观测性的主要用例。它可以帮助您了解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测给定操作的平均响应时间，并发现是何因素导致某些用户的加载时间变长。此外，它还可以告知您哪些服务需要微调，或者某项更改可能造成了延迟或影响了应用程序性能。它还能为您提供有关用户体验的基本情况报告，以及 SLO 的衡量方式。
提升业务绩效，提高工作效率
通过将业务和运营数据关联起来，可以极大提升业务绩效。将两者结合起来，可以提供完整的可见性，让您能够从整体上处理复杂的系统。有了更高效的运营，您的团队可以在潜在问题出现时快速予以解决，进而腾出更多时间处理其他方面的业务问题。可见性越好，流程越精简，工作效率就会越高，带来的收入也会更大。
实现数字化和云转型
随着公司向应用程序现代化和云基础架构的迁移，可观测性能够让他们总体了解所有移动部分的运行情况。在迁移过程中，保持系统正常运行是非常复杂的。全堆栈可观测性对于确保系统在云迁移过程中和之后可靠运行也是非常有必要的。
微服务架构让复杂性又更添一筹。因为它们可以跨不同的主机独立部署，以便提高应用程序的可扩展性且易维护性。但是，在微服务架构中跟踪更新、错误和故障是至关重要的。可观测性可以让您完全了解动态系统中的依赖关系。例如：
- 引人深思，发人深省
AH Tech 为 Ahold Delhaize 食品集团采用了可观测性平台。通过这个平台，他们可在订单履行链的每个阶段跟踪各个项目。他们能够观测整个过程的实时数据，细至 13,000 个销售点的单位价格。IT 团队现在可以在各个商店报告问题之前深入了解问题。 - 难以置信的视角
法国旅游网站 Oui.sncf 的快速增长导致产生多个孤岛，对他们的用户体验带来了很多干扰，继而对收入也产生了不利影响。可观测性成为了解决方案。在他们采用可观测性平台后，各部门便能够关联所有的运营数据。他们可以对门票收入、购买时间和放弃的购物车按地区进行分析。仪表板功能让故障排查更为轻松，使团队能够实时响应事件，将事件解决时间从数小时缩短到了几分钟。
可观测性的优势有哪些？
可观测性有利于解决 IT 团队、DevOps、SRE 乃至整个组织在业务和运营方面所面临的挑战。以下是合适的可观测性解决方案可提供的帮助：
进行性能监测，加快问题解决速度
可观测性能够发现您可能从未想过要寻找的条件。这使您能够在庞大的分布式系统中识别特定应用程序性能问题的根本原因。内置的 Machine Learning 可以自动将异常与下游数据和依赖关系关联起来，从而提供可操作的结果。
完整且即时的可视性
清晰观测整个云原生和混合环境，包括 Kubernetes。您可以很轻松地从应用程序和基础架构中采集指标、日志和痕迹。您的所有数据都会在一个地方进行一体化处理和可视化。
消除工具孤岛
借助可观测性，可让您整合多个工具并全面收集遥测数据。
更好的用户体验
先于用户主动发现问题。确认主机、服务和 API 的运行状况，并使用页面加载、请求和延迟等指标跟踪所有区域和设备上的性能和可用性。关联运营和业务关键绩效指标。
可观测性面临的挑战有哪些？
可观测性挑战与复杂架构的爆炸式增长有关。如果没有合适的可观测性解决方案，原始数据的庞大数量、产生的速度及多样性可能会使提取答案变得十分困难，并增加成本。这在 AWS、Azure 和 GCP 等云平台以及 Kubernetes 和容器等云原生技术中尤为如此。
没有采用有效可观测性策略的组织还会面临端到端分布式跟踪的挑战。动态架构需要实时查看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。
迁移基础架构和添加更多的云可能会造成各种障碍。例如，干扰数据、不连贯的监测策略和杂乱无序的工具，这些都是潜在的障碍。而且，由于团队各自为政，获得的信号和经验可能会丢失。
在整个组织中培育一种可观测性的文化本身就是一个挑战。对于 IT 和开发团队的许多人来说，向那些可能不完全理解可观测性影响的人介绍可观测性业务案例是很棘手的。与长期节省成本和提高效率相比，实施全面可观测性计划的短期成本和妥协，有时只有工程师才能明白。
一个很好的开始方式是，解释可观测性可以带来的全方位重大性能改进和成本节省。
可观测性工具的关键功能
可观测性平台的关键功能包括实时洞察和具有交互式可视化的多信号数据聚合。当然，合适的可观测性工具应易于使用和实施。至少，它应在混合和多云软件系统中提供可见性，改进故障排查方法，提供更好的分析，并提高运营效率。
使用单个堆栈来统一日志、指标、数据、痕迹和合成数据，可以帮助打破数据孤岛。团队可以轻松地将遥测数据采集到一个开放且可扩展的平台中。此外，上下文数据模型可以灵活地从任何来源收集、存储和可视化各种数据。
合适的可观测性工具还可让您在事件发生时搜索、监测和应用分析。您可以分析特定事务的日志，监测运行该事务的主机或容器的性能指标，跟踪事务，检查整体服务可用性，等等。
借助 Elastic 实现可观测性
Elastic 可观测性构建于 Elastic Stack 基础之上，有助于组织利用搜索功能将无限量遥测数据关联起来，以将数据转化为结果。在单个统一的体验中，Elastic 可观测性可为 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等云环境提供可见性，并为无缝数据采集构建提供了集成。
事实证明，Elastic 可观测性可将企业性能提升 10 倍，并节省 75% 的成本。要了解 Elastic 可观测性是否适用于您和您的组织，可以通过启动沙盒演示或直接开始免费试用来查看它的运行情况。