如何实现业务可观测性

业务可观测性是对业务流程、数据流和系统性能进行持续监测和分析，以获取见解、优化运营并理解业务影响。与传统监测不同，可观测性提供了组织生态系统的全局视图，确保决策者拥有实时数据和可操作的见解，而不仅仅是了解运营方面的影响。

在商业环境中，这意味着优化特定的业务相关数据（通常与常规运营数据的处理和存储方式不同），以提高盈利能力。

随着组织变得越来越以数据为导向，有效的数据管理不再是企业在事后才想起的补救办法。公司必须了解其系统如何交互，以便检测异常， 先于异常影响客户之前发现它们。这意味着企业有必要进行主动监测，以发现改进机会并保护收入。

业务可观测性通过分析来自应用程序、服务器、数据库和微服务的操作数据以及连接的客户和业务数据来应对这些挑战。遥测数据可提供全面的环境视图，帮助团队确定根本原因、依赖性和性能瓶颈以及业务影响。借助 AI 驱动的分析，组织可以将未知的未知数转化为机遇。

业务可观测性还能让企业纳入其常规运营范围之外的数据。出于安全考虑，客户数据和财务数据通常与运营数据分开存储。业务可观测性将业务数据分层，并在企业内部实现上下文关联。您可以了解业务的方方面面，并据此做出决策。

在各个行业，业务可观测性都有广泛的用例，可帮助您自信地做出数据驱动的决策。

通过检测客户摩擦点，业务可观测性可为团队提供改善客户体验、进一步个性化并最终减少客户流失所需的可见性。

例如，Wells Fargo 采用了业务可观测性解决方案来快速识别其分布式微服务环境中的问题。它需要对所有金融交易实现端到端的可见性，并能够近乎实时地报告风险。通过启用实时交易跟踪，Wells Fargo 增强了其更快地检测和解决问题的能力，最终加快了向客户和员工交付数字解决方案的速度。

从评估营销工作对转化率的影响，到发现账单和定价中的违规行为，再到监测 POS 系统，获取实时收入数据是业务可观测性解决方案的关键优势。

受众数据是一种可用于优化收入的业务数据。例如 DISH Media 实现了业务可观测性，以整合受众信息和见解，从而吸引和留住广告商。它通过定向广告支持并增加了广告收入，同时通过消除手动分析来提高开发者的工作效率。

现代企业依赖于无缝的性能。然而，数字蔓延、遥测数据噪声和复杂架构可能会对快速解决问题构成重大挑战。通过实施业务可观测性实践，企业可以在系统变慢问题影响用户之前检测并解决它们，跟踪分布式架构中的交互以防止出现中断，并加强安全性和合规性监测。

例如，Achmea 使用 Elastic 可观测性来主动解决系统性能问题。业务可观测性分析其技术基础架构，并主动为 1200 万个客户和 1.6 万名员工解决问题。它通过使多种创新（且昂贵）工具保持平稳运行来维护最佳性能，以最大化其数字投资回报。

供应链越复杂，确保运营效率的挑战就越大。业务可观测性可为企业提供端到端的可见性，并能够识别低效环节和预测库存需求。

例如，Albert Heijn Technology (AH Tech) 实施了业务可观测性，以监测其整个应用环境，并主动解决 2000 多家门店和数千个销售点的问题。为了无缝集成供应链配送中心、门店和运营中心的数据，AH Tech 需要一个具有全面可见性的可扩展解决方案。通过透明地共享数据，企业的不同部门可以进行大规模协作。

在复杂的数字架构中，安全性和合规性尤其具有挑战性。组织必须持续监测其系统、交易和权限，以发现异常和潜在的欺诈或违规行为。通过识别业务流程中的漏洞，业务可观测性可以帮助团队提前应对风险，确保符合法规要求。业务可观测性的这一点尤其重要，因为它处理敏感的客户数据和个人身份信息 (PII)。

高级运营分析可以帮助组织识别流程中的低效环节，以及员工参与度和满意度的趋势。业务可观测性可以为团队提供提高工作效率和改善工作条件所需的见解，最终推动创新。

总之，业务可观测性可以让企业从被动应对转变为主动出击。这可以提高运营效率，优化系统性能，并改善各行各业的客户体验。

业务可观测性建立在四个关键流程之上：数据收集、监测、分析和可视化。它们共同提供有意义的见解。

数据是任何业务问题及其解决方案的核心。它也是任何可观测性实践的生命线。数据从各种来源中收集，包括应用程序日志、客户交易，网站交互和机器传感器。

遥测数据是业务可观测性数据收集的核心。这就是为什么遥测信号——指标、日志和跟踪——被称为可观测性的支柱：

• 指标：指标是可量化的测量值，帮助您跟踪性能并了解系统中发生的情况。指标从主机、应用程序、网络、服务器、容器和外部依赖关系中收集，包括 CPU、磁盘和内存使用情况；响应时间；错误率；吞吐量等。

• 日志：日志是事件、事务和错误的详细记录，为故障排除和根本原因分析提供背景信息。日志可以帮助您了解系统中发生事件背后的原因。

• 跟踪：分布式追踪跨多个服务跟踪用户请求，帮助企业识别瓶颈。它们可以帮助您了解问题发生的位置。

• 业务数据：包括来自数据仓库、数据库、CRM 系统、ERP 平台、营销自动化工具、财务系统、销售点终端、客户支持工单和产品分析的数据。它提供有关业务运营、客户互动和其他特定领域信息的背景信息，帮助您了解技术问题对业务的影响。

一旦收集到数据，业务可观测性就需要依靠实时监测工具来跟踪业务流程、IT 系统和性能指标，以便在问题升级之前加以识别。自动监测和精心设计的警报是减少许多 IT 分析师面临的转椅现象的关键。

机器学习和人工智能加强了处理收集到的数据以提取模式并识别趋势和异常的高级分析能力。这些人工智能驱动的工具可帮助企业预测和降低潜在风险，并从数据中发现可行的见解。

业务可观测性为团队提供了一个单一视角，了解其系统和运营。仪表板和报告以易于理解的格式呈现见解，使团队能够快速做出数据驱动的决策。

收集大量数据可能会导致难以提取有意义的见解。这就是为什么确定关键业务指标的优先级并使用人工智能分析过滤不必要的数据是关键所在。识别哪些业务指标是关键的，归结于您正在处理的业务可观测性特定用例。

解决方案：自动化数据处理。 手动处理系统生成的数据效率极低，甚至不可能。人工智能和机器学习可以帮助减轻负担并简化数据处理。

一些公司仍在进行数字转型。其他公司则正在应对混合云系统。数据信号种类繁多、格式各异、数量巨大，因此集成是一项重大挑战。

解决方案：使用基于云的开放标准可观测性工具。虽然一站式解决方案可以快速启动，但灵活性有限。开放标准可观测性解决方案可确保您拥有自己的数据，并根据您的特定需求进行定制。

实施可观测性需要熟练的专业人员、基础架构和预算。短期成本很难向决策者证明合理性。从小处着手，专注于影响大的领域，逐步扩展规模，这样可以为成功实施和长期节约铺平道路。

解决方案：优先考虑关键业务流程。从小规模开始。在扩大覆盖范围之前监测关键业务功能，您可以不断改进并从可观测性实践中学习，为自己和团队在扩展时取得成功做好准备。

业务可观测性是优化流程和工作效率以及降低成本的关键。那么如何实现业务可观测性呢？

确定具体的业务目标，并根据这些目标制定明确的目标。您将业务数据集成到可观测性解决方案中是有原因的。您如何定义成功？

定义关键绩效指标（KPI），例如客户保留率、响应时间或每用户收入。这些目标应该是切实可行的，同时也要体现出更积极主动的经营方式。例如，您应着眼于防止短缺或停电，而不是仅仅知道发生短缺或停电时该怎么办。

您获得的答案质量取决于您收集的数据，而您收集的数据必须与您的目标相关。确定您感兴趣的业务数据类型。例如，如果您是一家实体店，关注增加客流量，那么位置数据可能比社交媒体数据更为重要。

通过建立高效的数据管道来收集、处理和分析来自正确来源的数据，您将了解各种类型的数据来自何处。业务数据通常与运营数据的处理和上下文不同。因此，这一步可能还包括数据统一以标准化数据操作。

采用能够提供业务流程、IT 系统和客户互动全面监测见解的平台。集成能够处理运营和业务监测数据的工具，以实现业务可观测性。

可观测性是一个持续的过程。通过定期根据从数据中收集的见解和反馈来改进流程和策略，您可以根据需要灵活调整规模。

最终，一个成功的业务可观测性计划依赖于IT、运营和业务团队的协调合作，以确保采用统一的方法。理解数据中的依赖关系，并根据这些见解实施变革，需要在组织的各个垂直部门之间进行协作。业务可观测性不仅限于技术，它始于公司的思维方式。

业务可观测性是一项复杂的工作。企业可以利用从可观测性获得的见解来推动组织决策和优化绩效。

例如，BITMARCK 实施了业务可观测性，以提供卓越的客户体验，简化对数据隐私法规的遵守，并提高工作效率，同时为实施 AI 等新的创新打开了大门。这支持了其构建软件的雄心，以提供更好的客户体验并应对现代数字环境的挑战。

与 BITMARCK 一样，希望扩展规模的企业可以通过实施业务可观测性来简化流程，腾出资源进行创新，这可能会对企业运营产生重大积极影响，并最终增加企业收入。

这些最佳实践可以帮助您实现目标：

• 明确目标。与任何技术转型一样，明确界定的目标与业务成果保持一致，确保您的可观测性工作能够创造价值。

• 利用自动化优化流程。数据量和速度可以通过自动化来解决。您可以考虑使用人工智能驱动的监测工具来自动化数据处理、异常检测、根本原因分析等操作。

• 优先考虑安全性和隐私性。安全性应该是业务可观测性实施计划的核心。从一开始就将其纳入计划，有助于保护敏感信息、限制漏洞并确保符合数据管理政策。

Elastic 可观测性是一个开放且可扩展的全栈解决方案，旨在为您的整个数字生态系统提供实时可视性。

借助 Elastic，您可以打破数据孤岛，集中日志记录，并使用 AI 驱动的分析在异常影响运营之前发现问题。Elastic 的灵活性使企业能够按自己的节奏扩展规模，并根据目标定制解决方案。

您可以使用一体化的端到端解决方案统一您的数据并加速创新。