云原生可观测性通过哪3个方面实现？

随着云原生、微服务等新架构、新生态的引入和发展，云原生可观测性（Observability）越来越多地被提及和重视。通常有多种手段和方法来实现云原生可观测性，不同手段的侧重点往往略有不同。它主要是从三个方面来实现的：日志、指标和跟踪。

1、日志

日志记录显示应用程序运行时产生的事件或记录，可以详细说明其运行状态。日志描述了一些离散的、不连续的事件，这对于应用程序的云原生可观测性是一个很好的信息来源，为应用程序的分析提供了准确的数据源。但是，日志数据具有一定的局限性，它依赖于开发人员暴露出来的内容，而且其存储和查询需要消耗大量的资源。

2、指数

指标（Metrics）与日志不同。日志提供了明确的显示数据，而指标通过数据的聚合来衡量程序在特定时间段内的行为。指标数据是累积的，它们具有原子性，每一个都是一个逻辑计量单位。指标数据可以观察系统的状态和趋势，但缺乏问题定位的细节。

3、追踪

追踪（Tracing）是面向请求的，可以分析请求中的异常点，但它和日志一样有资源消耗的问题，通常需要通过采样等方法来减少数据量。追踪的最大特点是，它在一个请求的范围内处理信息，任何数据、元数据信息都绑定到系统中的一个事务上。

最后，在云原生全景图中，云原生可观测性（Observability）和分析（Analysis）被放在同一个维度上。一方面，通过可观测性工具，可以获得系统中各个维度的运行数据，从而对整个云原生架构下的应用运行状态有一个全面深入的了解。另一方面，有了这些数据之后，可以进行安全分析、运维故障分析、性能分析等。

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