可觀測性在任何現代軟體開發和生產環境中都是至關重要的。它使團隊能夠更好地識別改進領域，使他們能夠就開發流程做出明智的決策。遙測作為可觀測性的關鍵部分，指的是資料收集的連續性。這些資料使組織能夠描繪出整個系統健康的全貌，並在管理其應用程式時實現更高水平的可觀測性和響應能力。
本文將為、從定義真正可觀測性的重要性開始，探討不同的可觀測性成熟度模型，檢查提升成熟度階梯所需的步驟，以及在提升成熟度水平中涉及的挑戰和解決方案。
定義真正的可觀測性
在應用效能管理領域，術語可觀測性已經超越了其傳統的監控根源，達到了通常被稱為真正可觀測性的水平。在其核心，可觀測性不僅僅是監視系統；它是一種全面的方法，提供了對整個系統：基礎設施、應用程式和服務的 360 度視角。
關於可觀測性（Observability）的五個關鍵要素。以下是對每個要素的簡要描述：
- Logging（日誌記錄）：日誌記錄是收集和儲存系統執行過程中生成的日誌資訊。這些日誌可以幫助開發人員和運維人員瞭解系統的執行狀態、排查問題和進行故障診斷。
- Tracing（鏈路追蹤）：鏈路追蹤是記錄和分析請求在分散式系統中的流轉路徑和時間。它幫助識別系統效能瓶頸、延遲和錯誤來源，提供詳細的上下文資訊。
- Monitoring（監控）：監控是實時收集和分析系統效能指標、資源使用情況和執行狀態。透過監控，可以及時發現異常、預警潛在問題，並保障系統的穩定執行。
- Visualization（視覺化）：視覺化是將監控資料、日誌資訊和鏈路追蹤結果以圖表和儀表盤的形式展示出來。視覺化工具幫助使用者直觀理解系統狀態，快速發現問題。
- Predictability（可預測性）：可預測性是基於歷史資料和當前狀態進行分析，預測系統未來的執行情況。透過預測，可以提前發現潛在問題，進行容量規劃和最佳化系統效能。
這些要素共同作用，構成了系統的可觀測性，幫助開發人員和運維人員全面瞭解和管理複雜的分散式系統。
傳統監控通常涉及收集特定的效能指標和預定義的閾值，以便更好地識別已知問題，並在這些閾值被超過時提醒管理員。它主要關注基本的健康檢查，如系統正常執行時間、CPU 和記憶體利用率，從而提供系統行為的簡化檢視。然而，傳統監控在診斷更復雜的問題或識別根本原因方面往往受到限制，因為它缺乏深度和資料粒度，無法實現真正的可觀測性。真正的可觀測性不僅僅依賴於基本指標和閾值，還包括日誌記錄、鏈路追蹤、全面監控、資料視覺化和系統可預測性。這些要素協同作用，提供更豐富、更詳細的系統狀態資訊，使得問題診斷和根因分析更加高效。
傳統監控往往是被動的，只解決已知問題，並且可能無法跟上現代分散式應用程式和基礎設施的動態特性。從傳統監控轉向真正的可觀測性意味著採用依賴深入遙測的資料豐富的方法。與通常關注表面級指標的傳統監控不同，真正的可觀測性結合了指標、跟蹤和日誌，提供了對應用程式行為更詳細和微妙的檢視。這有助於識別問題的根本原因，為團隊提供了對整個生態系統的可見性，並提供了一個更全面的圖片，不僅僅是系統正在發生什麼，還有為什麼會發生以及它是如何發生的。
可觀測性成熟度模型
為了實現真正的可觀測性，瞭解可觀測性成熟度模型非常重要。該模型概述了組織在可觀測性實踐中演變的階段，充當路線圖。在這裡，我們將描述每個成熟度階段，突出它們的優點和缺點，並提供一些實用的提示，幫助從一個階段過渡到下一個階段。
如表所示，可觀測性成熟度模型被分解為四個不同的可觀測性水平：初始、意識、主動和預測。
| 成熟度階段 | 目的 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|---|
| 初始 (階段 1) |
也稱為監控級別，這裡是跟蹤單個系統元件的基本健康狀況。觸發警報和通知以訊號出現問題。 | 簡單性：易於實施和理解 快速問題檢測 透過許多開源和 SaaS 解決方案易於訪問 成本效益 有助於確保基本可用性 |
由於缺乏對系統行為的洞察，可見性有限 反應性問題解決 缺乏上下文 手動根本原因分析 來自多個來源的警報噪音 |
| 意識 (階段 2) |
這是可觀測性級別，透過觀察系統的輸出，對系統行為有了更多的洞察。它側重於指標、日誌和跟蹤的結果，結合現有的監控資料，幫助回答出了什麼問題以及為什麼。 | 提供對整體系統健康的更深入和更廣泛的理解 幫助發現不僅是已知故障型別，還有未知的 為調查問題提供基線資料 |
複雜的手動查詢用於手動資料相關性可能會使故障排除效率低下 不同來源的資料可能仍然處於孤島狀態，這對於跨域和跨團隊協作具有挑戰性 缺乏自動化 |
| 主動 (階段 3) |
這個階段提供了更全面的洞察力，以幫助理解問題的起源和後果。在階段 1 和 2 的基礎上，它增加了跟蹤棧隨時間變化的拓撲變化的能力，並生成廣泛的、相關的資訊，幫助更快地識別出了什麼問題，為什麼發生這個問題，它是何時開始的，以及哪些領域受到影響。 | 透過統一資料的清晰上下文檢視 透過視覺化和分析加速解決時間 自動化基礎用於根本原因分析和警報相關性 使網路、基礎設施和應用程式事件對業務服務的影響視覺化 |
資料規範化的挑戰可能需要額外的能力或組織變革 設定耗時 仍然有一些手動工作和此級別的有限自動化 |
| 預測 (階段 4) |
這被稱為智慧可觀測性階段，因為使用 AI/ML 演算法幫助識別錯誤相關模式，並提供補救工作流程。在這裡，開始瞭解如何預測異常並自動化響應。 | 利用 AI/ML 分析大量資料以獲得更準確的洞察 早期問題檢測 結果是更高效的 ITOps 自動響應和自愈系統 |
可能需要大量的配置和培訓 處理資料的速度和多樣性可能具有挑戰性 證明 ROI 可能需要時間 自愈系統中可能存在誤解的潛力 |
真正的可觀測性
在理解了可觀測性成熟度模型之後，重要的是探索公司必須採取的多方面方法，以實現成功的可觀測性轉型。儘管需要採用先進的工具和實踐，但走向 “真正” 的可觀測性可能需要顯著的文化和組織變革。公司必須制定與可觀測性成熟度模型一致的策略，培養協作文化，並使跨團隊溝通成為優先事項。
開始可觀測性
如果組織正處於可觀測性之旅的初始階段，首先應評估當前的監控能力並識別差距。投資於與現有成熟度水平相匹配的可觀測性工具和平臺，確保能夠有效地捕獲和分析指標、日誌以及跟蹤資料。這些資料不僅有助於實時監控系統狀態，還能為問題的快速診斷和解決提供必要的背景資訊。同時，設定明確的目標和關鍵績效指標（KPIs）來衡量進展是至關重要的，這有助於追蹤改善情況並確保資源的有效利用。
在這一過程中，建立一個跨職能的可觀測性團隊是關鍵。該團隊應由開發、運維、質量保證和安全等各個領域的專家組成，以確保全面的視角和多樣化的技能集。促進知識共享和協作文化也是成功的基礎。透過定期的培訓和經驗交流，團隊成員可以不斷提升技能水平，並共同應對複雜的系統問題。
此外，可以利用視覺化工具將監控資料、日誌資訊和跟蹤結果以圖表和儀表盤的形式展示出來。這不僅能幫助團隊更直觀地理解系統狀態，還能快速發現潛在問題，做出及時反應。
總之，透過全面評估當前監控能力、投資合適的工具和平臺、設定明確的目標和 KPIs、建立跨職能團隊並促進協作文化，組織將為推進可觀測性之旅做好充分準備。這將幫助組織全面瞭解系統執行狀態，提高問題診斷效率，並推動整體效能最佳化，最終實現更高的業務敏捷性和穩定性。
有用的資料
這個旅程的核心是有效地生成效能資料。遙測資料——包括指標、日誌和跟蹤——提供了對系統健康和效能的深刻洞察。要開始這段旅程，首先需要定義對獨特系統需求最重要的資料。
透過識別關鍵效能指標（KPIs），可以確定哪些資料對監控和最佳化系統最為重要。這些指標可能包括系統響應時間、錯誤率、吞吐量和資源利用率等。日誌記錄則提供了詳細的事件資訊，有助於在問題發生時進行快速診斷和故障排除。而鏈路追蹤能夠揭示請求在分散式系統中的流轉路徑，幫助識別效能瓶頸和延遲來源。
清晰的記錄
實施結構化記錄實踐，確保日誌可訪問且清晰。日誌提供了對系統行為、錯誤和事務的洞察，因此確保日誌的一致性和標準化格式至關重要。透過實施日誌聚合解決方案，可以優先考慮日誌的可訪問性，將來自多個系統來源的日誌集中在一起。這種集中訪問方式簡化了故障排除和異常檢測。
洞察性的指標
實施結構化記錄實踐，確保日誌可訪問且清晰。日誌提供系統行為、錯誤和事務的洞察，因此保持一致的標準化格式至關重要。透過日誌聚合解決方案，將多個系統來源的日誌集中在一起，簡化故障排除和異常檢測。
指標提供了可量化的資料點，涵蓋流量、延遲、錯誤率和飽和度等關鍵方面。為這些指標定義清晰的目標和基準，並實施監控工具來捕獲、儲存和實時視覺化這些資料。定期分析指標資料，以做出資料驅動的決策。
精確的跟蹤
分散式跟蹤是現代架構中理解複雜流程的強大工具，尤其是在面對微服務和多層次應用時尤為重要。要有效實施分散式跟蹤，首先需要在應用程式中生成準確的跟蹤資料。這些跟蹤資料不僅要涵蓋每一個請求的路徑，還要詳細記錄服務之間的互動和依賴關係。確保這些資料的完整性和準確性，是實現有效跟蹤的關鍵。
為了充分發揮分散式跟蹤的作用，建議投資於專業的跟蹤工具，這些工具能夠對跟蹤資料進行視覺化展示，並提供深度的根本原因分析功能。這些工具通常能幫助你快速識別系統中的效能瓶頸，迅速定位和排除故障，並保持對系統各部分狀態的精確把握。透過這些工具，你可以實時監控應用程式的健康狀況，最佳化效能，並在出現問題時迅速響應，從而大大提升系統的穩定性和使用者體驗。
自動化和人工智慧的
在走向真正的可觀測性之旅中，自動化和人工智慧成為盟友，可以更加充分利用收集的資料。它們提供了可以提升可觀測性遊戲到下一個級別的能力。使用自動化，可以簡化從資料生成洞察的過程，並使用 AI 驅動的演算法檢測模式和異常。
利用自動化和人工智慧（AI），可以對遙測資料進行深入分析，以識別與預期的偏差。這些技術能夠有效地識別預警訊號，並預測潛在的效能下降。AI 演算法能夠處理和篩選海量資料，識別潛在的根本原因，併為運維團隊提供有價值的、可操作的洞察。
AI 驅動的可觀測性不僅限於識別和分析問題，它還擴充套件到智慧補救。當系統中出現問題時，AI 可以提供具體的解決指令，並建議相應的操作或系統更改，從而幫助快速恢復正常狀態。這種智慧補救功能可以顯著減少手動干預的需求，提升問題解決的效率。
藉助 AI 的幫助，運維團隊能夠更加高效和有效地工作，確保系統的穩定性和可用性，最大限度地減少干擾。這不僅提升了運維效率，還增強了系統的可靠性，使其能夠更好地滿足業務需求。
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