可觀察性一詞源于控制理論。RE Kálmán 在 1960 年將其定義為衡量您從系統(tǒng)外部輸出的知識(shí)推斷系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)的能力?？捎^察性是一個(gè)非常強(qiáng)大的概念，因?yàn)樗梢宰屇私庀到y(tǒng)的內(nèi)部狀態(tài)，而無(wú)需內(nèi)部工作的復(fù)雜性。換句話說(shuō)，您只需查看輸出即可了解發(fā)生了什么。

在過(guò)去的十年中，軟件和架構(gòu)已經(jīng)從運(yùn)行單個(gè)進(jìn)程的單一應(yīng)用程序發(fā)展到復(fù)雜的架構(gòu)，包括分布在眾多節(jié)點(diǎn)上的數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)服務(wù)。這種演變需要不同的工具和技術(shù)來(lái)推理構(gòu)成現(xiàn)代軟件的不同組件。當(dāng)您使可觀察性適應(yīng)軟件時(shí)，它允許您以新的方式與您編寫的代碼進(jìn)行交互和推理?？捎^察的系統(tǒng)允許您回答開(kāi)放式問(wèn)題并理解：

應(yīng)用程序的內(nèi)部工作原理

系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)，無(wú)論多么極端或異常

用戶當(dāng)前遇到的問(wèn)題

為什么系統(tǒng)會(huì)以某種方式運(yùn)行——無(wú)需猜測(cè)

人們對(duì)可觀察性的含義有不同程度的理解。對(duì)于一些人來(lái)說(shuō)，這只是偽裝成一個(gè)新流行詞的老式監(jiān)控。但究竟什么是可觀察性，它與監(jiān)控有何不同？

可觀察性與監(jiān)控有何不同

許多公司長(zhǎng)期以來(lái)一直使用基于指標(biāo)的工具系統(tǒng)和監(jiān)控來(lái)推理他們的系統(tǒng)并解決問(wèn)題。這些組織中的 IT 運(yùn)營(yíng)部門匯總了指標(biāo)，并使用懸掛在其 IT 室周圍的大屏幕顯示大量?jī)x表板。

在分布式架構(gòu)時(shí)代之前，監(jiān)控是一種反應(yīng)式方法，適用于傳統(tǒng)應(yīng)用程序。但是，監(jiān)控有一個(gè)缺陷：您無(wú)法完全查看或了解您的系統(tǒng)。監(jiān)控迫使你做出反應(yīng)，推測(cè)出了什么問(wèn)題。

監(jiān)控基于許多不再適用于現(xiàn)代應(yīng)用程序的假設(shè)。例如，監(jiān)控假設(shè)：

您的應(yīng)用程序是單片的。 您有靜態(tài)數(shù)量的節(jié)點(diǎn)或主機(jī)要監(jiān)控。 只有當(dāng)災(zāi)難發(fā)生時(shí)，你才會(huì)觀察一個(gè)系統(tǒng)。 該應(yīng)用程序在虛擬機(jī)或裸機(jī)上運(yùn)行，??讓您可以完全訪問(wèn)系統(tǒng)指標(biāo)。 您可以通過(guò)儀表板和遙測(cè)滿足運(yùn)營(yíng)工程師的需求。

由于以下原因，這些假設(shè)在現(xiàn)實(shí)中不再適用于現(xiàn)代架構(gòu)：

有許多服務(wù)需要管理。 有許多具有不同技術(shù)的存儲(chǔ)可供觀察。 基礎(chǔ)設(shè)施是高度動(dòng)態(tài)的，容量的出現(xiàn)和消失取決于需求。 要監(jiān)控的主機(jī)或節(jié)點(diǎn)的數(shù)量總是在變化和不可預(yù)測(cè)的。 自動(dòng)儀器不足以了解復(fù)雜系統(tǒng)中正在發(fā)生的事情。 許多分散且松散耦合的服務(wù)正在管理中，其中許多服務(wù)不受站點(diǎn)可靠性工程團(tuán)隊(duì)的直接控制。

分布式系統(tǒng)中的故障模式是不可預(yù)測(cè)的。它們經(jīng)常發(fā)生并且很少重復(fù)，以至于大多數(shù)團(tuán)隊(duì)無(wú)法設(shè)置適當(dāng)且相關(guān)的儀表板來(lái)監(jiān)控它們。這就是可觀察性如此重要的地方。它使工程團(tuán)隊(duì)能夠以各種方法收集遙測(cè)數(shù)據(jù)，從而使他們能夠診斷問(wèn)題而無(wú)需先預(yù)見(jiàn)錯(cuò)誤是如何發(fā)生的。

為什么可觀察性很重要

一個(gè)可觀察的系統(tǒng)比不那么顯眼的系統(tǒng)更容易了解（一般和非常詳細(xì)）、監(jiān)控、用新代碼更新和修復(fù)。但除此之外，還有更多理由讓您的系統(tǒng)可觀察?？捎^察性將幫助您：

發(fā)現(xiàn)并解決“未知的未知”或您不知道的問(wèn)題：監(jiān)控系統(tǒng)最重要的限制之一是它們只尋找“已知的未知”或您已經(jīng)知道的異常情況?？捎^察性識(shí)別您不會(huì)意識(shí)到或不會(huì)考慮搜索的情況。然后，它監(jiān)控它們與特定性能問(wèn)題的聯(lián)系，為根本原因識(shí)別和解決提供上下文。 在開(kāi)發(fā)過(guò)程的早期識(shí)別和解決問(wèn)題：可觀察性將使您深入了解軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程的早期階段。在新代碼中的問(wèn)題損害用戶體驗(yàn)或服務(wù)水平協(xié)議 (SLA) 之前，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠發(fā)現(xiàn)并修復(fù)它們。 節(jié)省時(shí)間：沒(méi)有可觀察性，開(kāi)發(fā)人員只能瘋狂猜測(cè) X 和 Y 發(fā)生的原因。就時(shí)間和資源而言，這是非生產(chǎn)性的并且成本高昂。 提供深刻見(jiàn)解：可觀察性讓您了解根本原因。

總而言之，您需要可觀察性，以便讓您的 DevOps 團(tuán)隊(duì)能夠調(diào)查任何系統(tǒng)，無(wú)論您的系統(tǒng)有多復(fù)雜，而無(wú)需依靠經(jīng)驗(yàn)或深入的系統(tǒng)知識(shí)來(lái)分析根本原因。

可觀察性的支柱

可觀察性為系統(tǒng)狀態(tài)提供了無(wú)與倫比的可見(jiàn)性。但這種可見(jiàn)性伴隨著一些指導(dǎo)支柱或原則。當(dāng)您正確剖析可觀察性時(shí)，它有兩個(gè)關(guān)鍵要素。首先是需要理解復(fù)雜系統(tǒng)的人，其次是有助于理解的數(shù)據(jù)。如果不承認(rèn)人員和技術(shù)以及它們之間存在的交互，您就無(wú)法獲得適當(dāng)?shù)目捎^察性。

有了這種理解，問(wèn)題就來(lái)了：如何收集數(shù)據(jù)并將其組合起來(lái)進(jìn)行檢查以提供所需的洞察力？處理和傳輸數(shù)據(jù)的技術(shù)要求是什么？

這就是被稱為指標(biāo)、日志和跟蹤的三大可觀察性支柱發(fā)揮作用的地方。讓我們一一看看。

指標(biāo)

指標(biāo)（也稱為時(shí)間序列指標(biāo)）是跨時(shí)間的應(yīng)用程序和系統(tǒng)運(yùn)行狀況的基本指標(biāo)。一個(gè)指標(biāo)可以是應(yīng)用程序在特定時(shí)期內(nèi)消耗了多少內(nèi)存或 CPU 容量。度量將包括時(shí)間戳、名稱和表示某個(gè)值的字段。

在監(jiān)控方面，指標(biāo)是一個(gè)顯而易見(jiàn)的起點(diǎn)，因?yàn)樗鼈儗?duì)于描述資源狀態(tài)很有用。也就是說(shuō)，您可以根據(jù)已知問(wèn)題提出問(wèn)題，例如“系統(tǒng)是活的還是死的？”度量標(biāo)準(zhǔn)旨在提供對(duì)已知問(wèn)題的可見(jiàn)性。對(duì)于未知問(wèn)題，您需要的不僅僅是指標(biāo)。您需要上下文，而該上下文的一個(gè)有價(jià)值的信息來(lái)源是日志。

日志

日志是應(yīng)用程序事件的詳細(xì)、不可變和帶時(shí)間戳的記錄。開(kāi)發(fā)人員可以使用日志來(lái)創(chuàng)建每個(gè)事件的高保真、逐毫秒記錄，并附上上下文，他們可以“回放”以進(jìn)行故障排除和調(diào)試等。因此，事件日志對(duì)于檢測(cè)分布式系統(tǒng)中的緊急和意外行為特別有用。因此，由于單個(gè)系統(tǒng)組件中發(fā)生單個(gè)事件，因此在復(fù)雜的分布式系統(tǒng)中很少發(fā)生故障。

系統(tǒng)應(yīng)該通過(guò)日志記錄任何給定時(shí)間它正在做什么的信息。因此，日志可能是 DevOps 團(tuán)隊(duì)工具箱中第二重要的項(xiàng)目。此外，日志提供了比指標(biāo)更詳細(xì)的資源信息。如果指標(biāo)表明資源不再可操作，日志可幫助您找出原因。充分利用日志的關(guān)鍵是保持合理的收集。通過(guò)限制您收集的內(nèi)容來(lái)做到這一點(diǎn)。此外，在可能的情況下，關(guān)注常見(jiàn)領(lǐng)域，以便更快地發(fā)現(xiàn)大海撈針。

痕跡

跟蹤是一系列因果關(guān)聯(lián)的分布式事件的表示，這些事件對(duì)分布式系統(tǒng)的端到端請(qǐng)求流進(jìn)行編碼。當(dāng)請(qǐng)求進(jìn)入應(yīng)用程序時(shí)開(kāi)始跟蹤。隨著用戶請(qǐng)求從服務(wù)轉(zhuǎn)移到服務(wù)，跟蹤使整個(gè)系統(tǒng)的行為和狀態(tài)更加可見(jiàn)和易于理解。

由于跟蹤具有豐富的上下文，因此您可以全面了解系統(tǒng)所有不同部分中發(fā)生的情況，因?yàn)閭鹘y(tǒng)上對(duì) DevOps 團(tuán)隊(duì)隱藏的請(qǐng)求通過(guò)。跟蹤提供了對(duì)應(yīng)用程序整體運(yùn)行狀況的重要可見(jiàn)性。

跟蹤還可以分析和監(jiān)控系統(tǒng)，例如容器化應(yīng)用程序、無(wú)服務(wù)器架構(gòu)和微服務(wù)架構(gòu)。然而，它們主要關(guān)注應(yīng)用層，僅提供底層基礎(chǔ)設(shè)施健康狀況的有限視圖。因此，即使您收集了跟蹤、指標(biāo)和日志，仍然需要全面了解您的環(huán)境。

DevOps 團(tuán)隊(duì)需要什么

盡管可觀察性這個(gè)術(shù)語(yǔ)是幾十年前創(chuàng)造的，但它對(duì)軟件系統(tǒng)的使用或適應(yīng)提供了一種思考我們制作的軟件的新方法。隨著軟件和系統(tǒng)變得越來(lái)越復(fù)雜，人們會(huì)遇到難以預(yù)測(cè)、調(diào)試或計(jì)劃的問(wèn)題。DevOps 團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在必須能夠以靈活的方式持續(xù)收集遙測(cè)數(shù)據(jù)，從而使他們能夠診斷問(wèn)題，而無(wú)需先預(yù)見(jiàn)錯(cuò)誤可能發(fā)生的方式，以便對(duì)問(wèn)題進(jìn)行故障排除并構(gòu)建可靠的系統(tǒng)。

雖然日志、指標(biāo)和跟蹤很重要，但除非您以正確的方式使用它們，否則它們不足以具有可見(jiàn)性。為了產(chǎn)生有助于故障排除和性能調(diào)整的理解，可觀察性需要將此數(shù)據(jù)與豐富的上下文相結(jié)合。簡(jiǎn)而言之，如果僅使用來(lái)自狀態(tài)和控制向量的所有可行發(fā)展的輸出信息（物理上，這通常對(duì)應(yīng)于傳感器獲得的信息），可以確定當(dāng)前狀態(tài)，則系統(tǒng)被認(rèn)為是可觀察的。

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