IT專業(yè)人員每天都在不停地分析鑒別各種情況，才能勉強趕上不斷增加的工作內(nèi)容和越來越多需要掌握的不同工具。必須改變現(xiàn)狀，否則健康、積極的IT們也會變得精疲力盡、體力不支，生產(chǎn)力降低，最終導致業(yè)務(wù)效率長期低下。

　　其中一個解決方法就是使用Observability，這是一種越來越被廣泛采納的功能，基于輸出內(nèi)容提供的信息來衡量IT系統(tǒng)的內(nèi)部狀態(tài)。Observability超越了傳統(tǒng)的監(jiān)測，減少了可能會阻礙ITOps、DevOps和安全團隊操作的干擾。團隊可以通過查看端到端服務(wù)交付和所有組件依賴關(guān)系，主動檢測異常問題，以實現(xiàn)最佳IT性能和合規(guī)性，從而騰出時間專注于更具戰(zhàn)略性的業(yè)務(wù)計劃。

　　除此之外，Observability最大的優(yōu)點是它的停機率可以幾乎為零，若Observability系統(tǒng)由AI/ML模型支持以處理IT操作(AIOps)，系統(tǒng)就可以自動進行快速響應(yīng)。

　　進一步全面了解Observability

　　Observability是傳統(tǒng)監(jiān)控在現(xiàn)代IT架構(gòu)時代的發(fā)展方向。我們熟悉的監(jiān)控會捕獲和處理大量基礎(chǔ)架構(gòu)和應(yīng)用遙測數(shù)據(jù)及通知，它們可以顯示哪些組件處于運行狀態(tài)，哪些處于關(guān)閉狀態(tài)以及哪些發(fā)生了變化。但這種監(jiān)控只關(guān)注特定的網(wǎng)絡(luò)、云端或基礎(chǔ)架構(gòu)，以及跟蹤離散的應(yīng)用程序和基礎(chǔ)架構(gòu)元素，就好像只盯著布條而不是整塊布，“只見樹木，不見森林”。

　　現(xiàn)代系統(tǒng)是多云端和混合云系統(tǒng)，需要跨計算、應(yīng)用和數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域進行連接。這些系統(tǒng)會產(chǎn)生大量遙測數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的監(jiān)控可能無法提供跨域關(guān)聯(lián)、服務(wù)交付洞察、運營依賴性或預(yù)測性。簡而言之，零碎的監(jiān)控方式無法滿足競爭激烈的數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的需求。

　　Observability通過檢查外部輸出信息來檢測系統(tǒng)的內(nèi)部狀態(tài)。它著眼于應(yīng)用程序和系統(tǒng)，包括終端用戶體驗和服務(wù)器端指標和日志，同時采用由監(jiān)控收集的信息并在此基礎(chǔ)上進行構(gòu)建。一個完備的Observability系統(tǒng)會使用AI/ML來快速識別路線修正，或為IT專業(yè)人員立即采取行動提供重要的洞察。

　　Observability的好處

　　IT組織可以在復(fù)雜、多樣、分散的混合和多種云環(huán)境中不斷提高性能、可用性和數(shù)字體驗。隨著Observability使用范圍的擴大，企業(yè)可期望在以下三個主要方面有所提升。

　　減少停機時間：有了Observability，服務(wù)是可預(yù)測的，停機時間會大大減少，因此可以將工作精力投入在其他方面。此外，團隊可以在處理問題和異常檢測方面變得更加主動，以實現(xiàn)最佳的IT性能、合規(guī)性和彈性。組織還可以通過內(nèi)部云連接或軟件即服務(wù)(SaaS)獲得全面、集成且經(jīng)濟高效的功能。

　　減少猜測性操作：我們曾經(jīng)采用的零碎的監(jiān)控方式已經(jīng)一去不復(fù)返了。相反，當端到端Observability內(nèi)嵌機器學習(ML)和AIOps時，能利用大量收集到的數(shù)據(jù)來提供洞察、自動化分析和可操作性智能。團隊就能宏觀看待整個系統(tǒng)，并快速了解問題所在。

　　Observability加速問題解決：Observability提供了洞察、自動化分析和可操作性智能來快速解決問題，它還可以處理大量實時和歷史指標、日志和跟蹤數(shù)據(jù)。

　　系統(tǒng)運行得更好，客戶和員工都從Observability中有所受益。同時，IT專業(yè)人員只需更少的時間就能趕上進度，留出更多的精力改進流程并學習新任務(wù)。

　　我們無法承受系統(tǒng)停機的代價，因此需要Observability，IT專業(yè)人員也必須獲得喘息的機會去學習新技能。Observability可謂是當下必需的技術(shù)。