可观测性的 4 大优势

随着开发方法的演进，监测也需要同步发展。这就是可观测性可以发挥作用的地方。为支持基于 Kubernetes 和微服务的超分布式应用，技术的演进催生了对现代统一可观测性平台的需求。全栈可观测性是对传统监测（依赖分散的遗留点工具）的升级。它让您能够在当今复杂的云环境中主动从数据中获取有价值的见解。

一体化可观测性解决方案在经典监测工具的基础上构建，通过单一视图实现可视性。易用性是可观测性的主要优势之一，同时它还能帮助您根据告警采取行动、进行有效的根因分析并评估系统整体健康状态。许多运维团队发现，应用程序的指数级增长导致了工具的激增。但这些工具真的能达到宣传的效果吗？ 

这些新解决方案往往带来新的挑战，需要持续更新，而数据量仍在不断堆积。通过集成人工智能 (AI) 副驾驶和机器学习 (ML)，许多现代可观测性工具能够实现 AIOps（IT 运维人工智能）和生成式 AI (GenAI) 的承诺，而无需采用零散的解决方案。

AI 可观测性是现代可观测性解决方案的前沿技术，兼具可观测性和 AI 的双重优势。在架构复杂度日益提升的环境中，具备搜索和 AI 能力的统一数据平台能轻松消除您的盲区。 

如果您仍在犹豫 AI 搜索增强的可观测性是否适合您的组织，以下是现代可观测性解决方案的优势。

在持续扩张的分布式环境中产生的数据量，要求您的监测方法方面进行重大升级。在没有通用模式的情况下，将异构遥测数据隔离在不同的、不兼容的可观测性后端中，不仅效率低下，而且会对您的业务造成损害。 

统一的数据平台（可观测性解决方案的基础）可以整合各种来源的各类数据，简化数据管理，亲实现高速分析。这些功能与 Search AI 功能相结合，IT 团队可实时排障并执行主动的即时分析。通过更完善的检测、云服务数据采集以及遵循开放标准和语义约定，您可以实现数据结构一致性，从而缩短平均修复时间 (MTTR)。现代可观测性解决方案还通过增强搜索能力的AI/ML技术，缓解海量高速遥测数据的处理压力，让您能专注于创新和提供客户期望的体验。  

通过减少团队使用的工具数量并淘汰闲置工具，您的组织可以少花钱多办事。关键点在于：工具整合提升生产力，而生产力的提升意味着企业成本节约与客户体验优化的双赢。

Kubernetes 和微服务功能强大、极其灵活，但也很复杂。容器化应用程序会频繁启动、缩减和移动，因此在出现问题时发现并解决问题非常具有挑战性。 

在此类场景中进行故障诊断时，您需要获取尽可能全面的信息。现代可观测性工具通过汇聚所有超大规模平台的数据，为您提供前所未有的见解：包括容器生命周期、服务间通信以及技术栈各层的日志事件。这种全方位的数据采集使 IT 团队能快速识别并解决问题，最大限度减少停机时间，确保应用平稳运行。借助 AI 和强大搜索能力，可观测性工具能将集群到内核级的数据关联分析，从而帮助您在运维、开发周期、扩展性和成本支出等方面重获可预测性。

您的应用程序很可能依赖第三方服务和外部组件，这带来了额外的复杂性。这些外部服务通常存在异构且不兼容的遥测数据格式，需要统一采集到集中式数据存储中才能获得连贯的应用程序性能视图。

如果没有统一的方法，追踪与外部服务相关的性能问题就像大海捞针。这正是基于开放标准和统一数据平台的可观测性解决方案的用武之地。来自不同供应商、来源和提供商的遥测数据可被集中采集、规范化和分析。因此，组织可以了解清晰掌握所有内外组件的性能表现，确保有效管理和优化整个技术栈。数据实现民主化后，结合 AI 搜索能力，您能快速获得问题答案。

云技术赋予灵活性，也对运维敏捷性提出更高要求。持续集成/持续交付 (CI/CD) 实践提供了云计算时代所需的软件开发敏捷性。然而，频繁的更改和更新往往会导致中断或性能问题。这种快速变更节奏凸显了对强大全栈可观测能力的需求。

DevOps 团队需要实时掌握整个环境的动态，以便快速发现和解决问题。毕竟，快速可靠地部署变更的能力直接关系到组织的创新能力。将可观测性实践左移——即将其融入开发流程而非在生产阶段修补问题——意味着组织能在保持高速发展的同时，主动保障系统稳定性和性能。可观测性左移的典型案例是将 OpenTelemetry 插桩集成到开发和编码过程中，基于开放标准生成与供应商无关的指标、日志和追踪。以统一数据平台为基础，正是现代可观测性中分析与 AI 能力的根基    。

有了 Search AI 技术支持的可观测性，您可以更进一步主动解决问题，同时实现团队间数据共享（告别数据孤岛），提高工作效率，并保持领先地位。虽然 AI 仍处于发展初期，但已深度融入大多数云原生环境，因此您的可观测性解决方案必须具备同步演进的能力。您将不再疲于追赶变化，而是成为行业领跑者。

数字生态系统中的一切都会生成数据——云服务、无服务器架构、微服务、外部应用、容器、运行时、事件、日志、追踪和指标。海量数据使得 IT 团队难以定位故障根源。这一问题会渗透到组织的各个环节——因此许多业务问题本质上是数据问题。

整合监测工具是解决方案的一部分。另一种方法是将数据整合到一个一体化的平台。这正是现代可观测性的起点，它能充分释放数据的潜能。最先进的工具会利用 Search AI 帮您更高效地发现和分析数据。甚至能揭示“未知的未知”，即那些您从未意识到存在的问题。

在为组织考虑现代可观测性解决方案时，要明白变化是势在必行的。技术领域尤其如此——它始终处于持续进化中。您肯定不希望投入大量资源采用某家厂商的方案后，一两年后发现其与新系统存在兼容性问题。专有厂商方案虽然初期吸引人，但最终可能导致高昂的迁移成本且难以替换。

基于开放标准构建的可观测性解决方案将重新赋予您控制权、定制能力和创新空间。您不会因为业务扩展的成功而受到制约。

统一平台整合对现代可观测性同样至关重要。减少信号干扰能使 IT 团队获得更优的 MTTR（平均修复时间）、更快的根因分析以及全局视野。当问题出现时，DevOps 团队通过了解问题的来龙去脉，可以更好地了解整个系统。监测将从被动响应转变为主动的数据驱动实践。这正是现代可观测性的真谛。