Observability:可观察性的 4 个好处
2024年10月9日 | by mebius
作者:来自 ElasticElastic Observability Team
通过统一数据平台和搜索 AI 实现现代可观察性。
如果你对数据又爱又恨,我们不会责怪你。数据以极快的速度从各个方面生成 — 你的应用程序、端点、网络和服务器。到 2025 年,全球数据生成量预计将增长超过 180 ZB。* 在这些丰富的数据中,蕴藏着更好的运营弹性、盈利能力和创新能力。但每次都能获得 “可操作的见解” 并非万无一失。
你的数据不仅没有增强你的决策能力,反而消耗了宝贵的资源,让你陷入了糟糕的旋转椅(swivel-chair)分析。你正在处理数据孤岛、不兼容的数据格式和警报风暴(如此多的警报!)。不可避免的结果是对你的运营的洞察不完善或不准确 — 盲点。即使是你为可扩展性和灵活性而构建的应用程序最终也会变得脆弱,并且出现的问题很难诊断。
可观察性为何重要
随着开发方法的不断演进,监控需求也需要随之发展。这就是可观测性的作用所在。支持基于 Kubernetes 和微服务的超分布式应用的技术演变,催生了对现代统一可观测性平台的需求。全栈可观测性为传统监控提供了一次升级,替代了那些分散的遗留工具。它使你能够在当今复杂的云环境中主动从数据中收集有价值的见解。
一个一体化的可观测性解决方案基于传统的监控工具,能够在一个界面中提供全面的可见性。使用方便是可观测性的主要优势之一,除此之外,它还能帮助你对数据采取行动,应对告警,进行有效的根本原因分析,并评估系统的整体健康状况。许多运营团队发现,应用程序数量的指数增长导致了监控工具的指数增加。但这些工具真的如宣传的那样有效吗?
通常,这些新解决方案带来了新的挑战,且需要不断更新,而数据量的增长也在持续。通过集成人工智能 (AI) 辅助工具和机器学习 (ML),许多现代可观测性工具能够兑现 IT 运维 (AIOps) 和生成式 AI (GenAI) 的承诺,而无需依赖零散的解决方案。
AI 驱动的可观测性是现代可观测性解决方案的前沿技术,结合了可观测性和 AI 的所有优势。在架构日益复杂的背景下,一个具有搜索和 AI 功能的统一数据平台能够消除盲点,且无需繁琐操作。
如果你还在犹豫 AI 搜索增强的可观测性是否适合你的组织,以下是现代可观测性解决方案的优势。
可观察性的好处
在不断扩展的分布式环境中产生的数据量要求你认真更新监控实践。在没有通用模式的情况下,将异构遥测数据孤立在单独的、不兼容的可观察性后端中不仅效率低下,而且还会对你的业务造成不利影响。
统一的数据平台(可观察性解决方案建立在其上)可以整合来自各种来源的所有类型tgcode的数据,简化数据管理并实现高速分析。这与 Search AI 功能一起,使 IT 团队能够实时排除故障并执行主动的临时分析。通过更好的检测、云服务数据的提取以及遵守开放标准和语义约定,你可以实现一致的数据结构,从而缩短平均修复时间 (mean time to repair- MTTR)。现代可观察性解决方案还通过利用具有增强搜索功能的 AI/ML 来减轻遥测数据量和速度的负担 – 因此你可以专注于创新并为客户提供他们期望的体验。
通过减少团队使用的工具数量并淘汰未使用的工具,你的组织可以用更少的资源做更多的事情。总之:工具整合有助于提高生产率,而生产率的提高则意味着你的业务节省开支,同时提供更好的客户体验。
可观察性优势 tgcode1:实现 Kubernetes 或微服务管理
Kubernetes 和微服务功能强大且极其灵活,但它们也很复杂。容器化应用程序频繁启动、缩减和移动,因此在问题发生时识别和解决问题非常困难。
在这种情况下诊断问题时,你需要尽可能多的信息。通过从所有超大规模服务器中提取数据,现代可观察性工具为你提供前所未有的可见性:容器生命周期、服务间通信和堆栈各个层的日志事件。这种全面的数据收集使 IT 团队能够快速识别和解决问题,最大限度地减少停机时间并确保应用程序顺利运行。借助 AI 和强大的搜索功能,可观察性工具可以将数据从集群关联到内核级点,因此你可以在运营、开发时间、可扩展性和支出方面赢得一些可预测性。
可观察性优势 2:提高对第三方服务、依赖项和供应商的可见性
你的应用程序可能依赖第三方服务和外部依赖项,从而增加了复杂性。这些外部服务通常具有异构且不兼容的遥测数据格式,需要将其提取到单个集中式数据存储中才能获得应用程序性能的统一视图。
如果没有统一的方法,追踪与外部服务相关的性能问题就像大海捞针。这就是基于开放标准和统一数据平台构建的可观察性解决方案的用武之地。来自各种供应商、来源和提供商的遥测数据可以在一个地方收集、规范化和分析。因此,组织可以了解其所有内部和外部组件的性能,从而确保他们能够有效地管理和优化整个堆栈。你的数据已民主化,借助此处的 AI 搜索功能,你可以快速获得问题的答案。
可观察性优势 3:降低 MTTR
云实现了灵活性,并要求操作灵活性。持续集成/持续交付 (Continuous integration/continuous delivery – CI/CD) 实践提供了云计算时代软件开发所需的灵活性。然而,频繁的变更和更新往往会导致中断或性能问题。这种快速的变化速度凸显了对强大的全栈可观察性的需求。
DevOps 团队需要实时查看整个环境,以便快速检测和解决问题。毕竟,快速可靠地部署变更的能力可以成就或毁掉一个组织的创新能力。将可观察性实践向左移动 —— 将它们集成到开发过程中,而不是在生产阶段修补问题 —— 意味着组织可以采取主动的方式来保持高速度,而不会影响稳定性和性能。将可观察性实践向左移动的一个例子是将 OpenTelemetry 仪器集成到开发和编码过程中,以基于开放标准生成与供应商无关的指标、日志和跟踪。从一致且统一的数据平台开始,是现代可观察性中分析和 AI 功能的基础。
借助由 Search AI 提供支持的可观察性,你可以更进一步,主动解决问题,同时在团队之间实现数据民主化(告别孤岛),提高生产力并保持领先地位。尽管 AI 仍处于起步阶段,但已根植于大多数云原生环境中,因此你的可观察性解决方案应该能够跟上步伐。你无需跟上变化的步伐,而是可以领先一步。
可观察性优势 4:通过工具整合实现数据整合
数字生态系统中的一切都会生成数据 — 云、无服务器、微服务、外部应用程序、容器、运行时、事件、日志、跟踪和指标。如此庞大的数据量使得 IT 团队很难找到中断的根本原因。这个问题渗透到组织的各个方面 — 因此,许多业务问题最终都是数据问题。
整合监控工具是解决方案的一部分。将数据整合到单一、统一的平台上是另一部分。这就是现代可观察性(从数据中挖掘全部潜力的能力)的开始。最先进的工具使用 Search AI 来帮助你更有效地查找和分析数据。甚至可以找到未知的未知数 — 你甚至不知道存在的问题。
为你的组织提供可观察性解决方案
在为你的组织考虑现代可观察性解决方案时,请理解变化是不可避免的。对于技术来说尤其如此 —— 它在不断发展。你不希望在一两年后投入大量资源采用一个供应商的解tgcode决方案,才意识到你的堆栈中的新系统存在不兼容问题。专有供应商的产品虽然最初很有吸引力,但很快就会花费大量资金,而且没有简单的选择来切换。
为开放标准构建的可观察性解决方案最终会让你重新获得控制权、定制和创造力。你不会因为扩大成功而感到受到惩罚。
整合到一个统一的平台对于现代可观察性也至关重要。更少的信号疲劳使 IT 团队能够实现更好的 MTTR、更快的根本原因分析和对形势的鸟瞰。通过在问题出现时获得背景信息,DevOps 团队可以更好地了解整个系统。监控从被动实践转变为主动的、数据驱动的方法。这就是现代的可观测性。
资源:
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