1樓：優維鹿小優
如何實現運維繫統的可觀測性？
為了實現可觀測性，需要對系統和應⽤程式進⾏適當的⼯具來收集適當的遙測資料。可以通過構建⾃⼰的⼯具純餘、使⽤開源軟體或購買商業可觀測性解決⽅案來製作御辯可觀測系統。
通常，實現可觀測性涉及四個元件：
1.儀表：這些是測量具，可從容器、服務、應程式、主機和系統的任何其他元件收集遙測資料，從實現整個基礎架構的可行。
2.資料關聯：處理和關聯從整個系統收集的遙測資料，從⽽建立上下⽂併為時間序列視覺化啟⽤⾃動化或⾃定義資料管理。
3.事件響應：這些動化技術旨在根據隨叫隨到的時間表和技術技能將有關停電的資料做拆滾提供給合適的員和團隊。
機器學習模型⽤於⾃動聚合、關聯事件資料並確定其優先順序，使我們能夠過濾掉警報噪⾳，檢測可能影響系統的問題並在發⽣事件時加速事件響應。
2樓：擎創夏洛克
運維繫統的可觀測性是怎麼實現的呢？
可觀測效能夠將資料轉化為答案，實現主動的資料**。
資料處理過程更靈活，靈活搭配業務場景實現鬥搜資料的全面處理。
實現跨慶豎團隊協作的高效性，形成有策略、按需求的協同協作體系，保持業譽銷大務運營的高效性。
即時大規模的觀測，在大規模的業務資料進入時，能夠有效做出應對操作。
可觀測性到底是解決什麼問題的？
3樓：擎創夏洛克
在運維領域，可觀測性正逐漸成為企業企業智慧型運維中的高優先順序專案，之所以出現這樣的情況，是由於企業的業務發展察返中具有很多不可**的情況發生，這就要求企業數位化能力中要著重較強自動檢測、可觀測性和可修復性。可觀測性作為之中極為關鍵的一環，正以其能大幅提高運維事務處理效率的優勢，在逐步替代傳統的監控儀表。gartner**，未來的2-5年，可觀測性將進入成熟期。
屆時，智慧型運維的整體水平將會得到變革性的提公升。
在企業的數位化轉型過程中，早先被看重的是資料的視覺化，即通過決策大屏讓資料通過視覺的形式呈現出敗粗飢來，比如圖表、圖形、地圖等等，讓運維人凳清員更容易地理解資料、統計資料以及運用資料，進而更加準確有效的傳達與溝通訊息。
而可觀測性，並不只是單純的視覺化，它基於視覺化的本質能力上，透過三個基礎的垂直領域（指標、日誌、追蹤），使得業務決策有據可循、日誌記錄和解釋更具根源性的分析、交易在業務元件中的流動過程更加清晰可見，進而通過拓撲與以上三個領域共同形成以業務為頂，自上而下的觀測模型。
相比於視覺化來說，可觀測效能夠即時且清楚地得出問題結論、挖掘場景化問題，能夠協作分享、靈活整合真正的打破資料孤島。
以我們擎創科技乙個農商行客戶為例，這裡從業務場景出發，下鑽到交易鏈路下的某些單個系統，全方位地挖掘可能影響交易鏈路的風險點，並且可以把這些業務風險的原因進行留存，以作為一種知識庫的積累和沉澱。那麼以後對於一些已經處理過的故障，就可以形成事前處理的應急處置預案，也就是全面可觀測性所帶來的一部分優勢和結果。
所以，在運維領域，可觀測性主要是幫助企業提高運維事務處理效率的優勢，在逐步替代傳統的監控儀表。
可觀測性到底是解決什麼問題的？
4樓：臉大不是額滴錯
可觀測性最先解決的就是乙個問題：就是監控工具太多了，一般企業要部署 5 套監控軟體，而大型企業因為跨部門甚至要 十幾套，造成了資源浪費，學習曲線，認知成本，協同成本，系統更新等一系列激戚的問題。
當然一切整合起來的可觀測性，也和原來的監控不同。其物件瞄準的恰恰是應用系統本身，也就是我們需要將自己所製造的應用系統本身具備可觀測性，為什麼需要具備應用系統需要具備觀測性，就是無論從應用除錯，效能調優，故障定位，甚至傳統監控角度來說都是非常有意義的。
所以螞姿可觀測性本質上強調了程式設計師或者整個系統建設的參與者們悶鉛絕，包括架構師，開發，測試，運維都要把自身的可觀測性做好，這樣也是對最終的系統使用者，開發，運維，以及第三方夥伴更友好。
系統「監控」和「可觀測性」有什麼區別？
5樓：陌上菊殿前歡
可觀測性真的是監控新說法嗎蠢閉掘？並不是。雖然可觀測性和監控是相關的——並且可以相互補充——但它們實際上是不同的帶核概念。
在監控場景中，通常會預先配置儀表板，這些儀表板旨在提醒我們稍後會看到的效能問題。但是，這些儀表板依賴於乙個關鍵假設，即我們能夠在問題發生之前**將遇到的問題型別。
雲原生環境不適合這種型別的監控，因為它們是動態且複雜的，這意味著我們無法提前知道可能會出現什麼樣的問題。
在可觀測性場景中，環境已被充分檢測以提供完整的可觀測性資料，我們可以靈活地探索正在發生的事情並快速找出可能無法預料的問題態差的根本原因。
6樓：擎創夏洛克
什麼是有深度的可觀測？
我們可以把它拆為兩個方面，即觀和測。
其實在傳統監控中間有非常多的實踐，也有很多工具，但僅僅是監控是不夠的。它沒有跨域的異常挖掘的能力、全面根因定位的能力等。
真正的觀應該能做到以下三點：
從源端來看，首先要能找全問題：從指標、日誌、拓補、鏈路（trace）去充分挖掘異常，而不是單純的從某判老一類指標中發現問題；
其次是找準問題：能夠充分且智慧型的結合經驗，利用動態閾值、紅線規則、日誌聚類等從異常中找到真正的問題所在。
到了末端，對於這些問題要準確的過濾掉無關內容，減少問題去除噪音，能夠在週期內去重，能夠把相似問題合併等等。
當上面的過程全部聯動起來後，才能做到測。在這裡能夠對事件級別分清緩急，把它們的重定級然後準確的分派通知；再次可以理清之間的關聯，完成梳理問題時序、影響範圍的界定、交易維度肆衝乎的排錯等；最後就能直指根因，實現根因告警、根因指標輸出、具體錯誤提示等，這之間將要用到乙個個點狀的場景和多個裂悉演算法的結合來實現。
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