在近日發(fā)表的一篇文章中，Cindy Sridharan概括介紹了可觀測性及其與原生云應(yīng)用程序監(jiān)控的關(guān)系。可觀測性是一種理念，包括監(jiān)控、日志聚合、指標(biāo)和分布式跟蹤，可以實(shí)時更深入地觀察系統(tǒng)。

Sridharan的文章基于她就同一個主題所做的Velocity演講。隨著微服務(wù)、云和容器化架構(gòu)的出現(xiàn)，我們構(gòu)建系統(tǒng)的方式變了。在后一種情況下，應(yīng)用程序是分布式的，而且瞬息萬變。底層的基礎(chǔ)設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)愈加健壯，應(yīng)用程序?qū)有枰霞夹g(shù)的發(fā)展步伐。將來，大多數(shù)的故障都將來自應(yīng)用程序?qū)踊蛘呤遣煌瑧?yīng)用程序之間的復(fù)雜交互。

這種復(fù)雜性增加了把系統(tǒng)狀態(tài)可視化的難度。雖然出現(xiàn)了新的工具，但尚處于發(fā)展階段。Sridharan探討了可觀測性的概念以及如何選擇恰當(dāng)?shù)墓ぞ叨床飕F(xiàn)如今的系統(tǒng)。

可觀測性是一個最近幾年開始在監(jiān)控社區(qū)流行的術(shù)語，然而，它并不是一個新事物，而且似乎和它真正的意思有些出入。據(jù)Sridharan之前的文章，可以將可觀測性視為監(jiān)控的超集。Twitter工程團(tuán)隊(duì)的文章將可觀測性總結(jié)為監(jiān)控、預(yù)警/可視化、分布式系統(tǒng)跟蹤、日志聚合和分析。谷歌致力于簡化工具，降低數(shù)據(jù)聚合成本，標(biāo)準(zhǔn)化整個棧的格式和框架，從而便于跟蹤。谷歌最上層的抽象是上下文傳播，他們針對每一種語言提供了一個庫，或者使用該語言的內(nèi)置特性。上下文用于在整個棧中傳播被稱為標(biāo)簽的鍵-值對，后續(xù)可以把它們用于過濾特定的請求。

預(yù)警和統(tǒng)一管理面板是監(jiān)控的組成部分。按照Sridharan的說法，可觀測性是所有這些再加上（應(yīng)用程序）性能分析、調(diào)試和依賴分析。與監(jiān)控不同，可觀測性和數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)，是為了尋找問題的答案，簡化信息的訪問。監(jiān)控和故障檢測有關(guān)，有定義好的故障路徑。隨著故障模式的增加，確定真正的原因變得非常困難，這是由日益復(fù)雜的架構(gòu)所導(dǎo)致的。而后者已成常態(tài)。定義可觀測性有不同的方法。例如，白盒監(jiān)控是指，有一個數(shù)據(jù)源，可觀測性可以視為從數(shù)據(jù)中挖掘相關(guān)信息的能力。

日志、指標(biāo)和請求跟蹤是可觀測性的基礎(chǔ)。日志為數(shù)據(jù)（如指標(biāo)）提供額外的上下文。不過，日志對性能的影響也很大。相比之下，指標(biāo)的開銷是不變的，而且有利于預(yù)警。總而言之，日志和指標(biāo)可以為觀察單獨(dú)的系統(tǒng)提供方便，但是對于穿過多個系統(tǒng)的請求，很難提供其生命周期的信息。跟蹤提供了跟蹤在各個系統(tǒng)之間傳遞的請求的能力。后者很難實(shí)施，一個原因是應(yīng)用程序使用的第三方庫也需要檢測。抽樣被用于減少跟蹤的開銷和存儲成本。這里的抽樣是指減少收集的信息的數(shù)量。其中，磁盤配額及動態(tài)調(diào)整日志生成速度就是日志記錄的一些最佳實(shí)踐。

關(guān)于跟蹤技術(shù)的發(fā)展近況。谷歌發(fā)布了Dapper論文，Open Zipkin是以此為基礎(chǔ)的開源實(shí)現(xiàn)，并導(dǎo)致了OpenTracing標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)生。如果應(yīng)用程序使用了類似Envoy項(xiàng)目這樣的網(wǎng)格技術(shù)，跟蹤就簡單些。服務(wù)網(wǎng)格是一個位于TCP/IP層之上的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施層，可以處理可靠請求交付，有時候也實(shí)現(xiàn)為一系列網(wǎng)絡(luò)代理。它簡化了動態(tài)環(huán)境中的服務(wù)通信，如使用Kubernetes編排的容器集群。

在原生云環(huán)境中，軟件開發(fā)和交付可以從采用類似預(yù)生產(chǎn)測試、生產(chǎn)測試、有效監(jiān)控、原始數(shù)據(jù)（如指標(biāo)和日志事件）挖掘和動態(tài)檢測這樣的實(shí)踐收益。

原文：http://www.infoq.com/cn/news/2017/11/observability-monitoring

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總結(jié)

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