对云原生可观测性的分析理解

云原生是一种新的技术体系，主要应用于云计算行业，IT行业与云计算、容器、云原生等都有着或深或浅的关联。近期，云原生可观测性这个词汇进入了IT人的视野中，很多人对云原生系统和云原生技术有一定的了解，但未必能将其与可观测性联系起来。本文主要是为了了解“云原生可观测性”的相关内容。

简单了解一下什么是“云原生可观测性”：

云原生可观测性是针对开发测试、IT运维、业务运营、安全合规等全业务运营流程，通过日志、指标、链路等机器数据进行关联分析，衡量、预防、发现、定位、解决业务问题，实现业务效能提升的一种能力。

“云原生可观测性”的定义有如下分享：

随着企业数字化转型的深入，构建以云计算为核心的数字基础设施、实现 IT 架构的现代化改造已成为共识。云原生作为云计算的技术内核，能够以云上环境为孵化器，带动业务走上提质增效、敏捷创新的发展路线。

云原生技术的应用，促使软件的开发与发布更加高频化、敏捷化，这进一步提升了对开发测试的效能要求；分布式架构，微服务架构的应用，增加了系统的运维管理难度，导致在云环境下实现故障根因的快速定位变得越来越难；同时，在系统的安全合规管理及业务运营分析方面也都面临更大的挑战和压力。

云原生可观测性打破数据孤岛，通过对指标、链路、日志等各类机器数据进行采集、整合与治理，再应用关联分析技术对数据进行全方位、多维度的数据洞察，从而实现对IT运维、开发测试、业务运营及安全合规全业务运营流程的观测分析，以支撑业务敏捷发展，实现数字化效能提升，增强组织数字化韧性。

简单来说，云原生及其可观测性的概念与优势可能会有些抽象，为了方便理解，多维度来阐述云原生可观测性与传统运维的区别：

从服务的对象来看，传统运维监控则只服务于运维人员，而云原生可观测性可以为研发、运维、运营、安全等角色提供服务；

对人员能力要求来看，传统监控需要针对不同的指标部署多套监控工具，需要运维人员对这些工具熟悉；而统一的云原生可观测性平台，实现了包括各类日志、指标、链路等数据的统一采集和分析，有效降低了人员能力要求；

从部署架构来看，传统运维监控工具通常独立部署，不同工具之间的部署架构还存在差异，部署维护工作量较大；而云原生可观测性平台采用云原生架构统一部署，可弹性扩展，能更好的适应业务快速变化和发展的需要；

从关联分析来看，传统运维监控产生的数据需依赖运维人员的经验来进行手动分析；而云原生可观测性平台可以全量整合多类机器数据，内置关联分析能力，帮助运维人员打通跨设备、系统的事件分析壁垒；

从告警能力来看，传统运维监控通过配置阈值等方式来触发告警，各类监控工具独立配置，容易产生告警风暴；而云原生可观测性平台内置有告警降噪、告警自愈等能力，可消除90%以上的无效告警，只留下需处理的告警；

从数据管理方式来看，传统运维监控产生的各类监控数据均独立存在于各自系统中，形成了机器数据孤岛，数据复用难，数据利用率低；而云原生可观测性平台统一管理多类数据，提升了数据利用率，降低了数据使用和维护复杂度。

对比了云原生可观测性和传统运维的区别之后，相比大家对云原生可观测性也有了进一步的了解。那么，在如今这个时代，我们可以看看“云原生可观测性”的价值到底在哪里：

打破数据孤岛，实现多云环境高效运维和运营

一方面，通过统一运维管理平台，整合机器数据孤岛，加强运维管理能力，释放机器数据的价值，提升运维质量和效率；另一方面，基于系统目标、结构、行为的数据治理与多维度关联分析，提升业务连续性、减少基础设施成本，实现多云环境下的综合运营管理、保障业务SLA、降本增效，有的放矢地处理问题，提升问题处理效能。

通过数据关联分析，实现高效排障，保障业务系统的可用性

通过对机器数据的关联分析，实现对业务系统故障根因的快速定位，性能瓶颈的诊断分析、系统资源应用趋势预测等分析应用，保障业务系统的连续性及可用性，以增强业务系统的抵御风险的能力。

海量机器数据的高效管理及分析，实现数据驱动决策

全息可观测性能力平台应基于云生架构，随着机器数据容量的不断增长，能实现弹性的资源扩展，以支持对海量机器数据的分析请求及高并发负载，通过高效利用机器数据，支撑数据驱动运营，数据驱动决策，释放数字化效能。

通过全业务流运营的可观测性能力，实现业务敏捷

通过对机器数据的采集、治理和智能分析，实现在IT运维、业务运营、开发测试及安全合规全业务运营流程的可观测性能力，帮助组织建立可观测管理体系，提升组织敏捷能力，支撑业务的健康、快速、高效发展。

总之，可观测性是云原生软件系统的重要属性之一，未来将会有更多的云原生软件系统实现可观测性，普通的云原生软件系统也会演化为复杂的生态系统，多维多源将有效数据反馈于系统本身。