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云原生時代，企業(yè)從單體架構(gòu)發(fā)展到分布式架構(gòu)，廣泛采用微服務、容器、Serverless等部署方式，IT基礎設施變得愈發(fā)不可控。這導致傳統(tǒng)的監(jiān)控技術(shù)和工具很難跟蹤這些分布式架構(gòu)中的通信路徑和相互依賴關系，更別提排查問題并定位根本原因了。

Gartner認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型以業(yè)務為中心，服務和用戶體驗是關鍵目標。而IT監(jiān)控以系統(tǒng)可用為中心，僅關注系統(tǒng)可用性指標對于轉(zhuǎn)型中的企業(yè)而言是一場災難。到2023年，依賴于“正常運行時間”指標的監(jiān)控實踐將抑制90%的轉(zhuǎn)型計劃。

當監(jiān)控無法再單獨以運維的視角、被動地解決故障為目標，而要追隨IT架構(gòu)的改變和云原生技術(shù)的實踐，融入開發(fā)與業(yè)務部門的視角，具備比原有監(jiān)控更廣泛、更主動的能力，“可觀測性”概念誕生了。

“可觀測性”究竟是什么？實現(xiàn)“可觀測性”的核心能力有哪些？

可觀測性：云原生時代的必備能力

2018年，可觀測性（Observability）被引入IT領域，CNCF-Landscape率先出現(xiàn)了Observability的分組。自此以后，“可觀測性”逐漸取代“監(jiān)控”，成為云原生技術(shù)領域最熱門的話題之一。

近兩年，可觀測性紅遍IT運維領域，火起來的導火索是CNCF在云原生定義中提到 Observerbility，并聲稱這是云原生時代的必備能力。加之包括谷歌在內(nèi)的眾多大廠一擁而上，“可觀測性”正式出道。

谷歌給出可觀測性的核心價值很簡單：快速排障（troubleshooting）。

隨著系統(tǒng)越來越精細，越來越復雜，越來越動態(tài)，越來越龐大，潛藏的問題和風險也就越來越多。因此，任何一個軟件的成功，不僅僅要依靠軟件架構(gòu)的合理設計、軟件開發(fā)的代碼質(zhì)量，更要依靠軟件系統(tǒng)的運行維護。而運行維護的基礎，就是可觀測性，通過提前發(fā)現(xiàn)異常，快速定位根本原因，迅速排除或者規(guī)避故障。

因此，可觀測性是從系統(tǒng)內(nèi)部出發(fā)，基于白盒化的思路去監(jiān)測系統(tǒng)內(nèi)部的運行情況?？捎^測性貫穿應用開發(fā)的整個聲明周期，通過分析應用的指標、日志和鏈路等數(shù)據(jù)，構(gòu)建完整的觀測模型，從而實現(xiàn)故障診斷、根因分析和快速恢復。

雖然可觀測性是由傳統(tǒng)監(jiān)控發(fā)展而來，但是他們有著本質(zhì)的不同。

傳統(tǒng)監(jiān)控更多的是指運維自動化工具，主要用途是替代人自動監(jiān)控系統(tǒng)運行情況，在系統(tǒng)發(fā)生異常時告警，最終還是需要人工去分析異常、故障診斷和根因分析。

但現(xiàn)代IT系統(tǒng)的關鍵詞是分布式、池化、大數(shù)據(jù)、零信任、彈性、容錯、云原生等，越來越龐大，越來越精細，越來越動態(tài)，同時也越來越復雜。通過人去尋找各種信息的關聯(lián)性，再根據(jù)經(jīng)驗判斷和優(yōu)化，顯然是不可行的，耗時耗力還無法找到問題根因。

可觀測性不僅包含傳統(tǒng)監(jiān)控的能力，更多的是面向業(yè)務，強調(diào)將業(yè)務全過程透明化的理念，實現(xiàn)全景監(jiān)控、智能運維和自修復能力等體系化的服務能力。

有業(yè)界專家一句話總結(jié)傳統(tǒng)監(jiān)控與可觀測性的區(qū)別：“監(jiān)控告訴我們系統(tǒng)的哪些部分是工作的；可觀測性告訴我們那里為什么不工作了?！?/p>

可觀測性體系的三大維度

在CNCF對于云原生的定義中，已經(jīng)明確將可觀測性列為一項必備要素。

CNCF云原生生態(tài)也整合了可觀測性體系，在CNCF生態(tài)全景圖中可觀測性主要是按照 Monitoring監(jiān)控指標、Logging事件日志、Tracing鏈路追蹤三個維度來分類。

云原生監(jiān)控指標可觀測產(chǎn)品大都是從傳統(tǒng)的監(jiān)控產(chǎn)品發(fā)展而來的，傳統(tǒng)監(jiān)控中Zabbix以其高可用和圖形化展示而廣受歡迎。

而在云原生時代，CNCF孵化的監(jiān)控工具Prometheus取代了以Zabbix為代表的眾多傳統(tǒng)監(jiān)控工具，已基本成為云原生監(jiān)控體系通用的解決方案，并可以通過配合Grafana工具實現(xiàn)監(jiān)控數(shù)據(jù)圖形化進行可視化分析。

在業(yè)界中，事件日志可觀測產(chǎn)品也已經(jīng)是一片紅海。日志管理方案大都包含日志收集、日志聚合、日志存儲與分析幾個模塊，具體過程是日志收集工具與應用程序容器一起運行，并直接從應用程序收集消息，然后將消息轉(zhuǎn)發(fā)到中央日志存儲以進行匯總和分析。

在這方面Elastic Stack日志解決方案獨占鰲頭，幾乎覆蓋了日志管理的全流程，其中一大變數(shù)是用于日志聚合、過濾等業(yè)務的Logstash效能較差，在未來可能會被CNCF孵化的Fluentd取代。

比起監(jiān)控日志與事件日志，鏈路追蹤可觀測的產(chǎn)品競爭要相對激烈得多。其根本原因在于鏈路數(shù)據(jù)與實際業(yè)務和業(yè)務實現(xiàn)協(xié)議、編程語言等細粒度具體場景密切相關。

這也導致針對不同產(chǎn)品實現(xiàn)和網(wǎng)絡協(xié)議的鏈路追蹤產(chǎn)品層出不窮，但是他們在功能實現(xiàn)上并沒有太本質(zhì)的差距，卻又受制于實現(xiàn)細節(jié)，彼此互斥，很難搭配工作。

構(gòu)建可觀測性能力的關鍵

傳統(tǒng)的工具是垂直向的，在引入一個新的組件的同時也會引入一個與之對應的觀測工具。盡管保證了數(shù)據(jù)的全面性，但丟失了數(shù)據(jù)的關聯(lián)性和分析排查的連貫性。

如果有一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，把所有數(shù)據(jù)放在一個平臺，似乎就能解決關聯(lián)性的問題。

但實際情況往往是，建立了一個觀測指標、日志、鏈路的統(tǒng)一平臺，數(shù)據(jù)堆在了一個地方，用的時候還是按傳統(tǒng)的方式各看各的，關聯(lián)性還得靠人的知識和經(jīng)驗。

因此，可觀測性能力的構(gòu)建，最關鍵的其實是解決數(shù)據(jù)統(tǒng)一和關聯(lián)的問題：把之前需要人去比對、過濾的事交給程序去處理，人的時間更多的用在判斷和決策上。

中國信通院《可觀測性技術(shù)發(fā)展白皮書》指出，可觀測平臺能力的構(gòu)建，需要具備統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型、統(tǒng)一數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)編排、數(shù)據(jù)展示的能力。

那么，如何做數(shù)據(jù)統(tǒng)一和關聯(lián)呢？

在統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺上，由于數(shù)據(jù)是來自于各種觀測工具的，雖然在數(shù)據(jù)格式上統(tǒng)一了，但不同工具的元數(shù)據(jù)截然不同。如果在統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺上去梳理和映射這些元數(shù)據(jù)，將是龐雜、難維護、不可持續(xù)的。

那么該如何做呢？答案就是標準化。

只有將標準化、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)喂給觀測平臺，觀測平臺才能從中發(fā)現(xiàn)巨大價值。統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺只是在數(shù)據(jù)格式上進行了標準化，而要想將數(shù)據(jù)關聯(lián)還必須建立context的標準化，context就是數(shù)據(jù)的空間信息，再疊加上時間信息的關聯(lián)就可以發(fā)揮真正的觀測價值。

目前，CNCF為了統(tǒng)一這一亂象，推出了Open Telemetry以期實現(xiàn)理想狀態(tài)下的大一統(tǒng)：統(tǒng)一Logs、Trace、Metrics三種數(shù)據(jù)協(xié)議標準，使用一個Agent完成所有可觀測性數(shù)據(jù)的采集和傳輸，適配眾多云廠商，兼容CNCF上眾多的開源與商業(yè)項目。

可以說Open Telemetry是一套與平臺無關、與廠商無關、與語言無關的追蹤協(xié)議規(guī)范，意在讓鏈路追蹤可觀測更加規(guī)范化。

但遺憾是，至今未有廠商或開源項目可以統(tǒng)一Open Telemetry后端，三種數(shù)據(jù)源的統(tǒng)一存儲、展示與關聯(lián)分析仍面臨極大挑戰(zhàn)，而解決以上問題的前提，仍然是統(tǒng)一數(shù)據(jù)源（數(shù)據(jù)格式）。

總的來說，云原生可觀測性方興未艾，因為云原生的應用系統(tǒng)趨于規(guī)?；蛷碗s化，越是復雜的龐大機器越是會強調(diào)其可靠性和穩(wěn)定性。

未來，云原生可觀測未來需要一個大一統(tǒng)的可落地產(chǎn)品，通過統(tǒng)一的標準匯聚三者的數(shù)據(jù)，挖掘交叉區(qū)域的價值。

來源：科技云報道

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