ADC03 不完全可观测性
可观察性是现代应用交付的一个关键方面，它提供了应用和基础设施的健康状况、性能和使用情况的可见性。 然而，由于日志记录、监控或警报机制不充分而导致的不完整的可观察性可能会导致问题检测延迟、长时间中断以及缺乏对应用性能的洞察。
这种缺乏可视性的情况在复杂环境中尤其成问题，例如人工智能驱动的应用，实时洞察至关重要。 下面，我们将探讨不完全可观察性对应用交付关键领域的影响，并讨论克服这些挑战的最佳实践。
不完全可观测性的后果
对绩效的影响
不完整的可观察性会降低主动检测和解决问题的能力，直接影响应用的性能。 如果不能正确了解系统指标（例如延迟、响应时间和资源利用率），就很难查明性能瓶颈或确定速度变慢的根本原因。 例如，监控不足可能会导致检测 CPU 或内存峰值的延迟，从而导致应用响应能力下降。 实时性能监控允许团队跟踪这些指标并做出明智的决策，但如果没有它，应用可能会出现响应时间延长和延迟增加的情况，最终影响用户体验。
对可用性的影响
可用性是受不完全可观测性影响的另一个关键领域。 监控和警报机制不充分的系统可能无法及时检测到中断或其他严重问题，从而导致停机时间延长。 当问题未被发现或未得到解决时，就会导致服务中断，影响用户可靠访问应用的能力。
对于 32% 的受访者来说，关键应用中断每小时造成的损失超过 500,000 美元。 相比之下，具有全栈可观察性的企业报告的平均停机成本降低了 37%（ New Relic ）。
对于分布式系统，不完整的可观测性可能会导致级联故障，其中一个组件中的问题会引发整个系统的连锁反应。 如果没有全面的可观察性，这些类型的故障可能无法被发现，直到它们严重破坏可用性。
对可扩展性的影响
不完整的可观测性也会阻碍可扩展性，因为它限制了理解资源使用模式和准确预测需求的能力。 对于经历可变流量的应用，例如工作负载波动的人工智能应用，实时了解流量模式和资源需求对于有效扩展基础设施至关重要。 如果没有这些见解，组织可能会资源配置不足或过度，从而导致扩展效率低下和成本增加。 有效的可观察性通过提供对使用趋势的清晰了解和根据实时需求实现自动扩展来支持可扩展性。
对运营效率的影响
缺乏可观察性会导致故障排除和解决问题所需的时间和精力增加，从而降低运营效率。 不完整的日志记录和监控意味着 IT 团队可能需要花费数小时或数天手动调查问题，而不是快速识别和解决问题。 这不仅增加了停机时间，而且还转移了其他关键任务的资源。 60% 的 IT 专业人士表示，分散的监控工具阻碍了他们保持对当前运营状况的统一视图的能力（ CDInsights ）。
此外，不完整的可观察性限制了基于性能数据优化应用和基础设施的能力，从而降低了组织高效且经济地运营的能力。
缓解不完整可观察性的最佳实践
为了减轻与不完全可观察性相关的挑战，组织应该实施全面的监控、日志记录和警报解决方案，并利用 OpenTelemetry 等工具进行标准化可观察性数据收集。 这些解决方案提供了确保最佳性能、可用性和可扩展性所需的可见性。
增强监控和日志记录
实施增强的监控和日志记录实践对于实现完整的可观察性至关重要。 综合监控工具（例如 Datadog 和 Prometheus）可提供对系统指标、应用性能和资源使用情况的实时洞察。 通过为所有关键组件设置详细的日志，团队可以确保他们拥有完整的事件和交易记录。 这些数据对于故障排除非常有价值，因为它使团队能够快速识别和解决问题，从而提高整体运营效率。
使用 OpenTelemetry 实现标准化可观测性
使用OpenTelemetry允许组织跨多个环境标准化可观察性数据，确保一致的数据收集和分析。 OpenTelemetry 提供了一种统一的方法来收集跟踪、指标和日志，从而简化了可观察性并实现了更准确的跨系统比较。 这种标准化在多云或混合环境中尤其有价值，因为数据收集的一致性对于全面的可观察性至关重要。 通过采用 OpenTelemetry，组织可以全面了解他们的应用，从而能够识别分布式系统中的问题并提高性能。
动态警报和自动响应
有效的可观察性需要动态警报机制，根据预定义的阈值和条件通知团队潜在问题。 动态警报工具可以在检测到异常时自动触发警报，使团队能够在问题影响用户之前迅速做出反应。 此外，将自动响应与警报机制相结合，使系统能够自动采取纠正措施，例如在流量高峰期间扩展资源或在服务器故障时重新路由流量。 这些自动响应通过减少对人工干预的依赖来提高可用性和性能。
结论
应用交付中不完整的可观察性可能会导致性能下降、可用性降低、可扩展性有限和运营效率低下。 通过实施全面的监控和日志记录、采用 OpenTelemetry 的标准化可观察性以及利用自动响应的动态警报，组织可以克服这些挑战。
增强可观察性对于维护满足当今数字环境需求的高性能、弹性和可扩展的应用至关重要。 强调完整的可观察性不仅可以增强用户体验，还可以支持高效的数据驱动运营，帮助组织获得长期成功。
