应用可观测性

随着数字环境的不断演变，组织已从单体应用转向复杂的云原生分布式环境。这些现代架构的动态特性促使IT运维、DevOps和站点可靠性工程师（SRE）团队优先考虑应用可观测性，以更好地了解其环境。

随着开发团队面临缩短开发周期、提升软件质量和加快创新的压力，他们正在寻找更好的方法来高效监控、排查和调试应用性能问题。通过应用可观测性，团队可以通过集成内置于应用和基础设施组件中的现有检测工具，持续发现并收集应用性能遥测数据，从而提供关于问题的何时、何地及原因的上下文洞察。

应用监控与可观测性

在IT领域中，可观测性和监控常被交替使用。虽然它们相辅相成，但并不等同。应用监控与可观测性的区别在于，监控仅提供对“已知未知”——即你已知需要关注的指标的可见性。可观测性则提供关于你甚至不知道需要关注的条件的详细信息。

应用性能监控（APM）工具通常侧重于监控关键业务事务、基础设施监控、提供无瑕疵的用户体验等。它们提供对整个应用基础设施的可用性、健康状况和性能的上下文可见性，当行为偏离正常时发出警报，并即时反馈系统故障。例如，在监控SQL服务器时，你可能想了解表现最佳的查询、慢查询、平均响应时间等。监控将帮助你发现可能导致这些关键应用可观测性指标问题的模式。

然而，在诊断具有众多依赖关系的分布式架构中的故障和问题时，应用监控存在自身的局限性。这时，应用可观测性工具发挥作用。它基于APM数据收集方法，更好地理解系统的内部状态，然后进行监控、排查和部署。简而言之，应用可观测性与APM密切相关，创建可观测系统是实施强大应用监控策略的一部分。

应用可观测性的组成部分

通常，有四个组成部分有助于实现应用可观测性：

• 检测工具： 检测工具使用代理来测量和跟踪流经应用的数据。检测工具有助于收集来自容器、服务、应用服务器及基础设施其他组件的遥测数据，如指标、事件、日志、跟踪（MELT）。
• 数据关联： 理解从各实体收集的数据对于建立它们之间的关联至关重要。分析数据还可以帮助发现模式中的异常。
• 事件响应： 及时了解故障将帮助应用支持和服务台团队更快响应事件。
• AIOps： AIOps通过加速事件响应提升现代基础设施的效率。AIOps工具利用机器学习模型自动化关键应用流程。全栈应用可观测性数据可输入这些工具，以消除误报、主动检测问题并加快平均修复时间（MTTR）。

应用可观测性的三大支柱

要使系统具备可观测性，重要的是了解如何通过其三大主要组成部分——日志、指标和跟踪来评估其状态。

• 日志： 日志提供系统中任意时间点可能发生的离散事件的详细记录。日志有助于发现基础设施组件表现出的任何可疑或不可预测行为。每个应用都会生成包含关于事件何时、何地及何事的关键信息的日志消息流。借助Applications Manager中的应用日志监控（AppLogs），你可以从统一界面收集、集中、搜索和分析应用及服务器日志。AppLogs使你能够将日志数据与性能指标和跟踪关联，帮助你深入挖掘问题根源，更快排查，并实现跨应用堆栈的端到端可观测性。

• 指标： There are three application observability metrics you need to measure to understand the overall behavior of the system over time. They include:
  1. 仪表指标： 仪表指标表示每个时间点具有特定值的数据。例如：测量时的CPU或内存利用率。
  2. 增量指标： 增量指标表示特定时间间隔内的发生次数。它们帮助捕捉指标的过去与当前状态之间的差异。例如：自上次测量以来的CPU温度。
  3. 累计指标： 累计指标表示发生次数的累计计数。它捕捉一段时间内的变化。例如：过去一小时内调用的进程数量。

• 跟踪： Traces, the third pillar of observability, help understand the entire lifecycle of requests or actions across several microservices, making them an essential component of 微服务监控. They help identify the path and behavior of the requests at various stages of the flow. Analyzing traces helps understand and measure the health of the overall health of the system, pinpoint potential bottlenecks, and troubleshoot issues faster. However, traces provide a special focus on the application layer alone, and they need to be visualized along with metrics to understand the full story of your complex environment holistically. Traces help provide contextual insight into:
  1. 应优先优化的服务或代码。
  2. 分布式基础设施中服务的整体健康状况和性能。
  3. 对可能影响最终用户体验的潜在和当前性能瓶颈的洞察。

应用可观测性用例：

• DevOps： 应用可观测性通过提供对整个应用生态系统的深度可见性并跟踪计划内外的变更，支持DevOps的持续交付原则。了解系统行为有助于预测和防止事件，做出主动决策，从而提升DevOps实践的质量和敏捷性。凭借更好、更广泛且准确的洞察，可观测性有助于强化CI/CD流水线。
• 站点可靠性工程师： 可用性、性能和弹性是三大关键站点可靠性指标。这些Web应用可观测性指标将在站点不可靠时提醒SRE。监控跟踪和日志有助于理解请求在应用中的流动，同时分别定位瓶颈区域和跟踪服务中的重要事件。
• CloudOps： 可观测性通过关联云性能指标和健康状态与基础设施状态，提供云服务的单一洞察来源。通过跨一个或多个云环境的全面视图，CloudOps团队能够识别应用问题、进行分类、深入查找根因，并打造更具容错性的云架构。

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