云原生可观测性技术目前现状及发展趋势？

当前，主流可观测性系统主要基于Metrics、Traces、Logs三大数据类型构建，围绕着这三种数据类型，开源社区构建了多种多样的开源产品，像Prometheus, Cortex, Fluentd, ELK, Loki, Jaeger等。这些开源产品极大的丰富了人们在云原生可观测性实践中的选择。然而，这些开源组件大多专注于解决某个特定场景的
云原生可观测性 问题，应对复杂业务场景往往会让开发运维人员陷入困境。

人们在云原生可观测性上遇到的困难，是云原生实践中必须克服的阻碍。

为了让客户的云原生之路更加顺畅，各大云计算厂商相继推出云原生可观测性产品。同时，业界主要的监控服务提供商也都迅速跟进，开始在自家产品中支持云原生可观测性能力。

云原生可观测性 技术现状

在CNCF landscape中，可观测性相关产品分为Monitoring, Tracing, Logging三大类，这些产品有开源的，也有商业的，比如：

Monitoring: Prometheus，Cortex，ZABBIX, ?Grafana，sysdig等。

Tracing: Jaeger, zipkin, SkyWalking、OpenTracing、OpenCensus等。

Logging: Loki, ELK, Fluentd, splunk等

利用这些产品的组合，我们可以比较快速的搭建一个可观测性系统。但是真正用起来会发现各种各样的问题。总结起来有如下几点：

组件繁多: 针对Metrics, Traces, Logs三种数据，往往需要搭建三套独立的系统，内部涉及的组件更多，维护成本很高。
数据不互通：同一个应用不同类型的数据被存储在相互独立的系统，数据不互通，难以发挥数据最大的价值。
厂商绑定：一些商业产品没有遵守社区标准，在数据采集、传输、存储、可视化、告警等阶段都可能与厂商绑定。后续更换方案的成本巨大。

可观测性是云原生场景必不可少的一环，关系到云原生实践能否在生产环境顺利实施。可观测性技术实施具有技术栈多样，场景复杂，数据规模大等特点，这给人们云原生实践带来了很大的障碍。开源社区针对这个问题，着手构建统一的云原生可观测性技术与规范；各大云厂商与监控服务提供商也都看到了需求和机遇，陆续推出云原生可观测性相关的产品或功能。

目前， 云原生可观测性 还在发展初期，很多产品都在探索阶段，还有很多问题亟待解决。未来人们对可观测性的需求只会越来越高。

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