IT系统为什么需要可观测性?

01 |  争论

IT领域中,可观测性(observability)的争论源于2017年Peter Bourgon(Go Kit 作者)的一篇文章《Metrics, tracing, and logging》。文中将可观测性问题映射到了如何处理指标(metrics)、追踪(tracing)、日志(logging)三类数据上。其后,Cindy Sridharan在其著作《Distributed Systems Observability》中,进一步讲到指标、追踪、日志是可观测性的三大支柱(three pillars)。云监控领域的领导者,Datadog也在其网站上用三大支柱来阐述可观测性。
三大支柱流传甚广,很大程度是因为,明确数据类型和优化处理方法,是广大开发者们最易理解的方式。但三大支柱只是讲到了如何实现可观测性,而非为何要采用可观测性。Ben Sigelman (Google Dapper作者)对此即有争论,说这样的定义毫无意义,因为这只是三种数据类型。Charity Majors(Honeycomb CTO)也反对上述说法。她更进一步指出如果说传统监控工具是用来解决“known-unknown”问题(已知问题),那么可观测性是用来解决“unknown-unknown”问题(未知问题)的。
既然标题是为什么需要可观测性,那么实在无需讨论三大支柱相关内容。就新技术采用的决策者来说,为什么需要可观测性比如何实现可观测性更为重要。如果答案仅仅是Charity Majors所说的“unknown-unknown”,则实在有点玄之又玄的感觉了。因此,下文将从可观测性的实际案例分析其价值,尝试说明为什么需要引入可观测技术。

02 |  价值

从实用主义出发,理解可观测性解决什么问题,比理解可观测性如何实现更有价值。Google SRE book第十二章给出了简洁明快的答案:快速排障。

There are many ways to simplify and speed troubleshooting. Perhaps the most fundamental are:

  • l Building observability—with both white-box metrics and structured logs—into each component from the ground up
  • l Designing systems with well-understood and observable interfaces between components.

Google SRE Book, Chapter 12

为何快速排障需要可观测性?这是由于IT系统不断增加的复杂度决定的。大量云原生技术的采用,导致IT系统越来越复杂,快速排障变得越来越难。传统的应用监控(APM)和网络监控(NPM)工具,可以发现某个函数调用失败或者某个链路性能下降,却难以在复杂的云环境下找到故障发生的根本原因。

下面的几个场景你是否也遇到过?

场景1:“谁动了我的数据库!”

某大型银行,采用私有云基础设施部署微服务架构的应用。随着业务不断上云,经常遇到这样一个棘手问题:核心数据库访问量陡增,只知道来自某个云资源池,却由于其中的80000多个容器POD都做了不止一次的IP地址转换,而无法定位到底是哪些POD造成了核心数据库的流量陡增。
如果采用传统的监控方式,只能发现陡增这个现象,而难以快速定位到引发问题的容器POD。

场景2:“审批系统每周都出问题!”

某地产公司,将面向全球数万员工的业务审批系统部署在公有云基础设施之上。该系统由30多个微服务构成,并依赖10多个外部系统,应用调用关系复杂,故障定位极其困难。
自从上了公有云,该业务审批系统每周都出现问题。即便尝试了拨测和APM等监控工具,依然没有达到每周99.9%时间可用。

场景3:“开发测试环境带来生产隐患!”

某大型金融机构,开发测试和生产系统均构建在两地三中心的私有云基础设施之上。开发测试环境中,新业务的性能出现了“一会儿好一会儿不好”的问题。无论使用云平台自带监控,还是进行人工抓包分析,数周来一直没有找到根因,即无法确定是应用还是基础设施的问题。

如果新业务真的“带病”上生产,一旦发生业务自身问题带来的生产事故,责任是极其重大的。

从以上几个场景可以看出来,云原生技术的广泛采用,大大增加了IT系统故障的复杂性,进而为快速排障带来了困难。

 03 |  结语

控制领域中,研究可观测性的目的是提供基于系统内部状态(白盒),而非系统外部输出(黑盒)进行控制的理论依据。在IT领域中,简单而言,可观测性就是为复杂IT系统寻求白盒监控能力。

其实,无论三大支柱还是快速排障都是管中窥豹。最早提出可观测性的是现代控制理论奠基人Rudolf  Kalman。曾经的登月计划,以及未来的无人驾驶,都离不开他发明的卡尔曼滤波器。而卡尔曼滤波器,才是最优(美)的观测器。

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