系统“监控”和“可观测性”有什么区别？

Question

如题所述

Answer 1

可观测性真的是监控新说法吗？并不是。虽然可观测性和监控是相关的——并且可以相互补充——但它们实际上是不同的概念。
在监控场景中，通常会预先配置仪表板，这些仪表板旨在提醒我们稍后会看到的性能问题。但是，这些仪表板依赖于一个关键假设，即我们能够在问题发生之前预测将遇到的问题类型。
云原生环境不适合这种类型的监控，因为它们是动态且复杂的，这意味着我们无法提前知道可能会出现什么样的问题。
在可观测性场景中，环境已被充分检测以提供完整的可观测性数据，我们可以灵活地探索正在发生的事情并快速找出可能无法预料的问题的根本原因。

Answer 2

什么是有深度的可观测？

我们可以把它拆为两个方面，即观和测。

其实在传统监控中间有非常多的实践，也有很多工具，但仅仅是监控是不够的。它没有跨域的异常挖掘的能力、全面根因定位的能力等。

真正的观应该能做到以下三点：

从源端来看，首先要能找全问题：从指标、日志、拓补、链路（trace）去充分挖掘异常，而不是单纯的从某一类指标中发现问题；

其次是找准问题：能够充分且智能的结合经验，利用动态阈值、红线规则、日志聚类等从异常中找到真正的问题所在。

到了末端，对于这些问题要准确的过滤掉无关内容，减少问题去除噪音，能够在周期内去重，能够把相似问题合并等等。

当上面的过程全部联动起来后，才能做到测。在这里能够对事件级别分清缓急，把它们的重定级然后准确的分派通知；再次可以理清之间的关联，完成梳理问题时序、影响范围的界定、交易维度的排错等；最后就能直指根因，实现根因告警、根因指标输出、具体错误提示等，这之间将要用到一个个点状的场景和多个算法的结合来实现。