云原生可观测性在云计算平台中的应用是什么

一、可观测性的定义与重要性

可观测性（Observability）是指通过系统运行时收集的表层信息来了解系统的内部状态，而不必拆开系统。在云原生时代，随着微服务、容器化的兴起，应用复杂度呈指数级上升，传统的监控方式已无法满足需求。可观测性不仅包含传统监控的能力，更多的是面向业务，强调将业务全过程透明化的理念。

二、云原生可观测性的核心要素

云原生可观测性的核心要素通常包括以下方面：

| 要素 | 描述 |

|-|-|

| 指标（Metrics） | 侧重于收集有关Kubernetes环境和应用的定量数据，如CPU和内存使用率、网络流量和请求延迟等。 |

| 日志（Logging） | 侧重于收集和分析来自Kubernetes环境和应用的日志数据，可用于排查问题、确定性能瓶颈和检测安全威胁。 |

| 跟踪（Tracing） | 侧重于收集有关跨Kubernetes环境和应用执行请求或事务的数据，帮助了解应用如何处理请求或事务，识别性能问题，并优化应用的性能。 |

| 事件（Events） | 侧重于收集有关Kubernetes环境中发生的重要事件的数据，例如应用部署、扩展事件和错误等，可帮助监控Kubernetes环境的运行状况，并在出现问题时快速做出响应。 |

三、云原生可观测性在云计算平台中的应用

1. 应用程序性能监控

完整的端到端可观察性使企业能够更快地识别性能问题，即使是那些由云原生和微服务架构带来的问题。使用高级可观察性解决方案可以自动执行更多任务，这将提高Ops和Apps团队的生产力和创造力。

2. DevSecOps和SRE（站点可靠性工程）

可观测性是应用程序和支持它的基础架构的基本特征，而不仅仅是实施创新工具的结果。软件的设计者和开发者必须让它易于观察。然后，在软件交付生命周期中，DevSecOps和SRE团队可以使用和理解可观察到的数据来创建更强大、更安全、更具弹性的应用程序。

3. 监控基础设施、云和Kubernetes

使用可观测性的几个好处之一是它有助于基础设施监控。它使基础架构和运营（I&O）团队可以利用可观察性解决方案提供的改进上下文来增加应用程序的正常运行时间和性能，减少识别和修复问题所需的时间，检测云延迟问题并优化资源利用率以改进管理他们的Kubernetes环境和现代云架构。

4. 最终用户体验

积极的用户体验可以明显提高企业的声誉和效益，赋予其市场竞争优势。公司可以通过在最终用户发现问题之前识别和解决问题并在他们提出要求之前实施改进来提高客户满意度和保留率，从而赢得市场及行业地位。

四、云原生可观测性的实现

要实现可观测性，最为核心的要素莫过于建立自己的可观测性平台模型，基于模型所定义，创建自己的工具、利用开源软件或购买营利性可观察性解决方案来创建可观测系统。基于不同企业各自业务特性以及组织架构实际情况，可观测性模型的建立往往千差万别，但终归逃不过以如下几个关键步骤：

1. 确定预期的业务目标

通过减少基础架构支出、支持增长容量规划或提高关键业务KPI（例如平均恢复时间），强大的可观察性配置可以帮助增加底线收入。通过为支持人员提供额外的上下文数据，它可以提高透明度甚至创造积极的客户体验。这些目标中的每一个的可观察性配置可能非常不同。创建可观察性策略以在确定主要业务目标后实现它们。

2. 关注正确的指标

设计良好的可观察性方法不是在问题出现时对其做出响应，而是使人们能够预测可能的错误或故障的开始，然后查明其根本原因的位置。追求透明度涉及多个数据收集和分析过程以及其他监控和测试技术。

3. 事件日志

对于架构和开发团队，事件日志提供了有关分布式系统可观察性的重要数据源。为事件日志设计的工具，如Prometheus、Middleware和Splunk，捕获和存储事件。这些事件可能包括应用程序的成功结束、重大系统故障、意外停机或导致过载的流量涌入。因为它为开发人员提供了重要的取证信息以发现有缺陷的组件或有问题的组件交互，这对于调试和错误处理尤为重要。

4. 可访问的数据可视化

当团队成功收集可观察性数据时，必须将其压缩为可用和可共享的格式。这通常是通过使用各种工具对数据进行可视化表示来实现的。从那里，团队成员可以传播或与从事该计划的其他团队共享该信息。

5. 选择合适的可观察平台

通常，我们在选择或建设合适的可观测平台时，可参考以下因素：

工具是否免费？

此工具是否使用开源代理？

是否具备利用该工具的技术知识？

此工具可以处理的数据规模？

五、云原生可观测性的工具与平台

1. 阿里云原生可观测服务

提供以阿里云产品体系为主，开源生态组件为辅的统一可观测方案设计、验证与落地的专家服务。包含基础版、标准版和实施支持版，覆盖基础设施、应用以及业务可观测，适用于不同业务需求的客户。

2. DeepFlow

是一款高度自动化的一站式可观测性分析平台，基于eBPF实现了应用性能指标、分布式追踪、持续性能剖析等观测信号的零侵扰（Zero Code）采集，并结合智能标签（SmartEncoding）技术实现了所有观测信号的全栈（Full Stack）关联和高效存取。

云原生可观测性在云计算平台中的应用是多方面的，它不仅有助于提高应用程序的性能监控、支持DevSecOps和SRE、监控基础设施和云环境，还能提升最终用户体验。通过建立合适的可观测性平台模型，选择合适的工具和平台，企业可以更好地管理和优化其云原生应用和基础设施。随着技术的不断发展，可观测性将成为企业数字化转型的关键组成部分，帮助企业在竞争激烈的市场中保持领先地位。