云原生可观测性如何帮助企业实现成本控制

1. 资源利用率可视化：通过可观测性工具，企业可以采集和展示CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、进出带宽使用率等资源指标的数据。这有助于企业观察集群、业务线、产品线、应用等多个层面的每日资源消耗情况，并建立每日对账机制。根据资源消耗的变化规律，企业可以发现异常点并进行弹性的扩缩容操作，从而提高资源利用率，降低成本。

2. 成本优化策略：可观测性工具提供多种成本优化策略，如预算管理、配额管理、成本预测、成本报警等能力，并且支持多云及混合云等场景。例如，Kyligence使用智能指标驱动的管理和决策平台——Kyligence Zen来对云账单数据进行评估和分析，提供指标目录和管理体系，帮助组织对齐管理目标，实现云成本全方位可监测。

3. 问题排查与根因分析：可观测性支持问题溯源和依赖关系分析。通过可观测性数据可以有效收敛对问题上下文的描述信息，根据调用链路和运行时监控生成依赖关系因果图，结合知识图谱或图神经网络等智能算法，从而快速判断故障影响的系统范围和根因类型，并以告警形式将故障根因结果和推荐解决方案通知到运维人员，进而最大幅度提升问题定位效率，缩短MTTR。这有助于减少因问题排查不及时或不准确导致的额外成本。

4. 人力成本优化：人力是除IT资源成本以外云上成本的重要支出项。为了让核心工作人员聚焦在核心工作上，需要权衡研发工作和稳定性保障工作，可以结合可观测性在SRE上的应用场景，通过深思熟虑的SLO来做关键决策，确定工作优先级和对用户更有价值的工作，从而提高人力资源的利用效率，降低人力成本。

5. 数据驱动决策：可观测性提供最新的系统性能和行为信息，实现数据驱动决策和持续改进。企业可以根据这些数据制定更合理的成本控制策略，避免不必要的成本支出。

6. 成本效益高的可观测性平台：一些开源的云原生可观测性平台，如OpenObserve，在存储成本控制上表现优异，相较于Elasticsearch，使用OpenObserve能够使存储成本降低大约140倍。这可以显著降低企业在可观测性方面的存储成本。

7. 基于AI的成本优化：未来的可观测性解决方案可能会更多地集成人工智能技术，以便实现预测性可观测性。这将有助于企业在问题发生之前预测问题，并在用户或客户知晓问题之前解决问题，从而避免因问题导致的额外成本。

通过这些方式，云原生可观测性使企业能够更好地管理和优化成本，提高资源利用率，减少浪费，并做出更明智的决策，从而实现成本控制。