云原生可观测性如何帮助企业降低运营成本

1. 提高问题发现和解决效率：

更快的事件解决：通过将AI和机器学习整合到可观测性平台中，团队可以有效地转向预测性监控。例如，AI驱动的异常检测可以发现微服务响应时间的微小变化，并在服务中断之前提醒工程师，从而减少平均检测时间（MTTD）和平均恢复时间（MTTR）。

主动性能增强：预测分析使工程团队能够在潜在的性能问题之前调整应用程序，避免问题发生后的被动“救火”，减少因性能问题导致的业务损失。

警报噪音缓解：AI区分重要警报和非关键警报，将注意力集中在重要事项上，同时最大限度地减少警报疲劳，提高运维人员的工作效率。

2. 优化资源利用：

资源利用率可视化：利用可观测性相关能力实现资源利用率的可视化，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。借助可观测能力，企业能够观察集群、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，避免资源浪费。

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（站点可靠性工程）上的应用场景，通过深思熟虑的SLO（服务水平目标）来做关键决策，确定工作优先级和对用户更有价值的工作。

3. 降低存储和处理成本：

数据采集和存储优化：如OpenTelemetry作为收集分布式追踪、指标和日志的领先标准，正在云服务提供商和企业中得到强劲采用。它通过标准化的方式在多个环境中收集遥测数据，消除了对各种专有代理的需求，从而降低运营费用。

高效的数据处理平台：例如OpenObserve这个开源的云原生可观测性平台，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。它通过处理真实世界中的日志数据，展示了其高效的数据处理能力和成本效益。

4. 提升业务敏捷性和创新速度：

支持快速决策：通过可观测性提供的数据驱动决策能力，企业可以接收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。例如在工业4.0转型中，制造商可以利用云原生可观测性数据提升业务敏捷性、简化运营并提高创新速度，同时降低运营成本。

适应业务需求变化：云原生技术为组织提供了足够的计算能力和扩展能力，以充分利用工业4.0功能。这还使组织能够根据业务需求的变化灵活地调整其计划，避免因业务调整带来的高额成本。