云原生应用程序的可观测性工具与平台

1/1云原生应用程序的可观测性工具与平台第一部分云原生可观测性工具概述 2第二部分云原生可观测性平台架构 4第三部分可观测性数据采集与聚合 8第四部分仪表盘与告警自动化 10第五部分分布式跟踪与服务映射 13第六部分日志分析与指标监测 15第七部分云原生可观测性最佳实践 18第八部分云原生可观测性发展趋势 21

第一部分云原生可观测性工具概述云原生可观测性工具概述

引言

在云原生环境中，可观测性至关重要。可观测性工具提供对应用程序、基础设施和服务的深入了解，使组织能够主动识别和解决问题，提高可靠性和性能。

云原生可观测性工具类型

云原生可观测性工具通常分为以下几类：

*指标监控：收集和分析数值指标（例如，CPU利用率、请求数），以了解系统性能和健康状况。

*日志聚合：从应用程序、基础设施和操作系统收集和存储日志消息，以进行故障排除和调试。

*跟踪：跟踪单个请求或事务的执行路径，以识别性能瓶颈和错误。

*分布式跟踪：在分布式系统中跟踪请求，提供跨服务的端到端可视性。

*事件管理：检测、收集和警报事件（例如，错误、告警）。

主要特性

云原生可观测性工具通常具有以下特性：

*可扩展性：可以轻松处理大规模环境和应用程序。

*实时性：提供近乎实时的可视化和分析。

*可定制性：允许用户根据特定需求定制仪表板和警报。

*仪表板和可视化：提供直观的图形表示，以便轻松解释数据。

*告警和通知：主动通知用户问题或性能异常。

云原生平台对可观测性的影响

亚马逊网络服务(AWS)、微软Azure和谷歌云等云原生平台提供了广泛的可观测性服务和工具，包括：

*托管指标数据库：AmazonCloudWatch、AzureMonitor、GoogleCloudMonitoring

*日志聚合服务：AmazonCloudWatchLogs、AzureLogAnalytics、GoogleCloudLogging

*跟踪服务：AmazonX-Ray、AzureApplicationInsights、GoogleCloudTrace

*事件管理服务：AmazonCloudWatchEvents、AzureEventGrid、GoogleCloudPub/Sub

具体示例：

*Prometheus：开源指标监控系统，适用于容器化环境。

*Grafana：开源仪表板和数据可视化平台，用于可观测性指标和日志。

*Jaeger：开源分布式跟踪系统，用于微服务架构。

*Elasticsearch：用于存储、搜索和分析日志消息的分布式搜索引擎。

*Splunk：商业日志管理和分析平台，提供高级事件相关和告警功能。

结论

云原生可观测性工具和平台对于管理复杂分布式应用程序至关重要。通过提供对系统性能、日志和事件的深入了解，这些工具使组织能够主动识别和解决问题，提高可靠性和性能，并确保云原生应用程序的顺利运行。不断发展的云原生生态系统为组织提供了广泛的可观测性选项，以满足其特定需求。第二部分云原生可观测性平台架构关键词关键要点可观测性数据收集

1.日志记录：收集应用程序和系统产生的日志消息，提供文本格式的事件信息。

2.指标：收集应用程序和系统性能指标，如CPU使用率、内存消耗和请求延迟。

3.分布式跟踪：记录事务或请求的分布式执行路径，以便识别瓶颈和错误根源。

数据处理和分析

1.数据聚合：将来自不同来源的可观测性数据聚合到单个平台，以便进行统一分析。

2.实时分析：连续处理可观测性数据，以便快速识别和响应问题。

3.异常检测：基于历史数据和模式，自动检测可观测性数据中的异常或异常情况。

数据存储

1.时间序列数据库：用于存储和查询大量连续收集的指标和日志数据。

2.运维日志存储：用于存储和管理大量机器生成的日志消息。

3.分布式跟踪存储：用于存储和检索分布式跟踪记录，以便进行详细分析。

可视化和警报

1.仪表板：创建交互式仪表板，以可视化关键可观测性指标和趋势。

2.警报：设置阈值并创建警报，以在检测到异常情况时通知团队。

3.查询和探索：提供工具，以便团队可以查询和探索可观测性数据，进行深入分析。

集成和自动化

1.应用程序集成：与常用应用程序和技术集成，以自动收集和分析可观测性数据。

2.自动化操作：根据可观测性数据自动执行操作，例如触发警报或调整系统参数。

3.可扩展性：平台必须能够随着应用程序规模和复杂性的增长而扩展。

趋势和前沿

1.人工智能和机器学习：使用人工智能技术来增强可观测性功能，例如自动异常检测和根本原因分析。

2.云原生可观测性：专为云原生环境设计的解决方案，提供额外的云服务集成功能和可扩展性。

3.端到端可观测性：提供跨越整个应用程序堆栈的可观测性，包括基础设施、应用程序和业务指标。云原生可观测性平台架构

云原生可观测性平台由四个主要层级组成，分别是：

1.数据收集层

*负责收集应用程序、基础设施和服务的监控数据，如指标、日志和跟踪。

*数据源包括：

*容器化应用程序

*无服务器函数

*Kubernetes集群

*云基础设施

*外部服务

2.数据处理层

*处理和聚合来自数据收集层的数据。

*主要功能包括：

*实时数据处理

*数据过滤和采样

*数据压缩和存储

3.存储和查询层

*存储处理后的监控数据。

*支持快速、高效的查询和分析。

*可以使用各种存储选项，如：

*时序数据库

*日志聚合器

*跟踪存储库

4.用户界面和分析层

*为用户提供友好且可交互的界面来访问和分析监控数据。

*主要功能包括：

*数据可视化（图表、仪表盘）

*指标警报和阈值管理

*分布式跟踪分析

*日志搜索和聚合

*故障排除和根因分析

平台架构优点

该架构提供了许多优点：

*可扩展性：可以轻松扩展以容纳更多的监控数据和用户。

*可靠性：具有高度容错性，即使在高负载下也能保持可用性。

*实时可视性：实时显示应用程序和基础设施的性能，便于快速识别和解决问题。

*可定制性：可以根据特定需求进行定制，支持不同应用程序和云环境。

*易于使用：提供直观的界面，使非技术人员也可以轻松访问和分析监控数据。

平台选择考虑因素

在选择云原生可观测性平台时，需要考虑以下因素：

*监控范围：平台应该支持监控应用程序、基础设施和服务的所有关键方面。

*数据处理能力：平台应该能够处理和聚合大量监控数据。

*存储和查询选项：平台应该提供灵活的存储和查询选项，满足不同的性能和成本需求。

*用户界面和分析功能：平台应该提供直观的界面和强大的分析功能，便于用户快速识别和解决问题。

*集成和生态系统：平台应该与其他工具和服务（如日志管理系统、CI/CD管道）无缝集成。

*定价和许可：平台的定价模型和许可条款应该符合组织的预算和需求。第三部分可观测性数据采集与聚合关键词关键要点主题名称：指标采集

1.指标类型：采集应用程序、基础设施和用户行为产生的各种指标，包括性能度量、资源使用和错误率。

2.采集机制：利用代理、SDK、API或直接集成，从应用程序和环境中收集原始指标数据。

3.数据格式：将指标数据标准化为特定格式，如Prometheus、InfluxDB或OpenTelemetry，以便存储和分析。

主题名称：日志收集

可观测性数据采集与聚合

可观测性数据采集是可观测性实践的关键方面，它涉及收集来自应用程序、基础设施和中间件的指标、日志和跟踪数据。此过程至关重要，因为它为可观测性工具和平台提供原始数据，以便进行分析、可视化和告警。

指标采集

指标是数字指标，用于衡量应用程序和系统的性能。它们通常通过应用程序编程接口（API）或代理从应用程序代码收集。常用的指标包括：

*CPU使用率

*内存使用情况

*请求率

*响应时间

日志采集

日志是事件记录，提供有关应用程序或系统活动的信息。它们通常从应用程序日志文件或使用日志代理收集。日志消息可能包括：

*应用程序启动和关闭

*错误和警告消息

*用户活动

跟踪采集

跟踪是分布式系统中请求或事务的端到端视图。它们捕获有关请求执行时间、调用的服务以及相关错误的信息。跟踪通常使用跟踪工具收集，例如OpenTelemetry或Jaeger。

数据聚合

数据聚合涉及将从不同来源收集的数据组合到一个集中式位置。这使可观测性工具和平台能够对数据进行关联、分析和可视化以获得更全面的应用程序和系统视图。

聚合过程可以涉及以下步骤：

*数据标准化：将数据转换为一致的格式，以便轻松比较和分析。

*数据关联：根据公共标识符（例如请求ID）将相关指标、日志和跟踪数据关联起来。

*数据采样：在数据量过大时应用抽样技术以提高性能和可管理性。

*数据存储：将聚合数据存储在中央存储库（例如时间序列数据库）中以供后续分析和可视化。

数据源

可观测性数据可以从各种来源收集，包括：

*应用程序代码：通过应用程序编程接口或仪器化收集指标和日志。

*容器和虚拟机：使用容器监控工具或虚拟机管理程序收集度量标准。

*基础设施：使用基础设施监控工具从服务器、网络设备和存储系统收集度量标准。

*中间件：使用中间件监控工具从消息队列、数据库和缓存收集度量标准。

*外部服务：通过API或服务调用收集指标和日志。

挑战

可观测性数据采集和聚合面临着一些挑战，包括：

*数据数量庞大：现代应用程序和系统生成大量数据，这可能对性能和存储造成挑战。

*数据多样性：数据来自不同来源，具有不同的格式和语义。

*数据质量：数据可能不完整、不准确或包含噪声。

*数据安全性：可观测性数据通常包含敏感信息，因此必须安全地存储和处理。

总结

可观测性数据采集与聚合是可观测性实践的关键方面，它为可观测性工具和平台提供原始数据，以便进行分析、可视化和告警。通过聚合来自不同来源的数据，可以获得更全面的应用程序和系统视图，从而提高可观察性、故障排除和性能优化。第四部分仪表盘与告警自动化仪表盘与告警自动化

仪表盘

仪表盘是用于可视化和监控关键指标和指标的一个重要工具，它允许开发和运维团队快速发现问题并采取措施。云原生应用程序中的仪表盘通常是可定制的，可以根据团队或业务的特定需求进行调整。

仪表盘包含以下关键功能：

*数据可视化：将复杂的数据转换为易于理解的图表、图形和仪表。

*指标监控：跟踪关键应用程序指标和指标，例如响应时间、请求量和错误率。

*阈值和告警配置：设置阈值并配置告警，当指标超出预期范围时触发。

*实时更新：提供应用程序和基础设施的实时可见性。

*趋势分析：帮助识别模式并预测潜在问题。

告警自动化

告警自动化是云原生可观测性工具和平台的一个关键方面。它涉及自动检测和响应应用程序和基础设施中发生的事件和异常情况。通过这种方式，团队可以及时解决问题，避免服务中断或性能下降。

告警自动化的关键功能包括：

*事件检测：使用规则和条件来检测预定义的事件，例如错误、异常或性能问题。

*通知：通过电子邮件、短信或其他渠道向指定人员发送告警通知。

*自动响应：触发自动操作，例如重新启动服务或扩展基础设施，以响应告警。

*抑制和警报疲劳：防止不必要的告警和警报疲劳，以提高效率。

*可扩展性和灵活性：随着应用程序和环境的增长而轻松扩展和调整告警自动化系统。

仪表盘与告警自动化的优势

*提高可见性：提供应用程序和基础设施的全面视图。

*快速检测问题：提前发现问题并采取纠正措施。

*减少停机时间：通过告警自动化和自动响应，最小化服务中断。

*提高效率：减少手动监控和事件响应任务。

*优化应用程序性能：通过监控指标和识别瓶颈，持续改进应用程序性能。

*支持决策制定：基于数据驱动的见解做出明智的决策。

*满足法规要求：遵守行业法规和标准，例如GDPR和SOC2。

案例研究

X公司是一家大型电子商务零售商，使用云原生仪表盘和告警自动化平台来监控其关键应用程序和基础设施。该平台提供实时可见性，检测事件并自动触发响应。通过这种方法，X公司能够：

*将服务中断时间减少了60%，因为问题得以更早发现和解决。

*提高了应用程序性能，缩短了响应时间和减少了错误率。

*减少了DevOps团队手动监控任务所需的资源，将更多的时间用于创新和功能开发。

*提高了整体运营效率，并释放了团队专注于战略举措的时间。

结论

仪表盘和告警自动化对于云原生应用程序的可观测性至关重要。通过提供全面的可见性、快速的问题检测和自动响应，这些工具和平台使团队能够主动监控其应用程序和基础设施，最大限度地减少停机时间，提高性能并支持业务成功。第五部分分布式跟踪与服务映射关键词关键要点【分布式跟踪】：

1.分布式跟踪通过记录请求在整个分布式系统中流动的方式，提供应用程序组件之间的依赖关系和相互作用的全面视图。

2.跟踪数据可用于识别性能瓶颈、错误传播路径和服务间延迟，从而有助于优化应用程序性能。

3.分布式跟踪工具（如Jaeger、Zipkin）捕获跟踪数据，并提供交互式可视化和分析功能。

【服务映射】：

分布式跟踪与服务映射

可观测性对于理解云原生应用程序的复杂分布式架构至关重要。分布式跟踪和服务映射是实现应用程序可观测性的两个关键技术。

分布式跟踪

分布式跟踪是一种监控技术，它以跨服务请求的方式记录事务的生命周期。它允许开发人员可视化请求在微服务之间流经应用程序的方式。

工作原理：

分布式跟踪使用跟踪标识符（例如，UUID）将各个请求联系在一起。当请求从一个服务传递到另一个服务时，跟踪标识符也随之传递。跟踪系统使用跟踪标识符将相关的请求片段关联起来，从而形成完整的请求生命周期视图。

优势：

*故障排除：分布式跟踪可以帮助快速识别和解决应用程序中的问题。它允许开发人员查看请求在系统中失败的确切位置。

*性能优化：分布式跟踪可以识别应用程序中的性能瓶颈。通过查看请求的执行时间、延迟和依赖项，开发人员可以确定需要优化的地方。

*微服务之间的依赖关系映射：分布式跟踪可以显示应用程序中的微服务之间的依赖关系。这对于了解应用程序的拓扑结构和识别潜在的单点故障至关重要。

服务映射

服务映射是可视化应用程序组件之间关系的表示。它提供了一个高级视图，显示应用程序中的服务如何相互交互。

工作原理：

服务映射从应用程序中收集数据，例如微服务之间的网络调用、依赖项和拓扑信息。它使用这些数据创建应用程序组件的图形表示。

优势：

*架构理解：服务映射有助于开发人员理解应用程序的架构并识别其组件。

*依赖性管理：服务映射可以显示应用程序中服务之间的依赖关系。这对于管理复杂应用程序并确保高可用性至关重要。

*故障隔离：服务映射有助于隔离应用程序中的故障。通过可视化组件之间的关系，开发人员可以快速识别受影响的服务并采取补救措施。

常见的分布式跟踪和服务映射工具包括：

分布式跟踪工具：

*Jaeger

*Zipkin

*OpenTelemetry

服务映射工具：

*IstioMeshery

*Kiali

*Jaeger

分布式跟踪和服务映射是云原生应用程序可观测性的重要组成部分。它们提供深入的洞察力，使开发人员能够理解、故障排除和优化其应用程序的性能。第六部分日志分析与指标监测关键词关键要点主题名称：日志分析

1.日志的分类和结构：日志记录可以分为应用程序日志、系统日志、安全日志等。常见的日志结构包括文本、JSON、syslog等。

2.日志采集和处理：日志采集工具可以集中采集来自不同来源的日志数据。高级分析平台提供日志处理功能，如解析、过滤、聚合和索引。

3.日志分析的应用：日志分析可用于错误和异常检测、性能分析、安全合规和取证。通过对日志数据进行深度挖掘，可以识别和解决应用程序问题。

主题名称：指标监测

日志分析

日志分析是一种可观测性工具，它通过检查应用程序和系统生成的日志数据来提供对应用程序行为和健康状况的见解。日志数据包含有关应用程序事件、错误和诊断信息的重要信息。

日志分析工具收集、解析和分析日志数据，从中提取有价值的信息，例如：

*错误和异常检测：识别应用程序中的错误和异常，以便开发人员能够快速解决问题。

*性能监测：评估应用程序的性能，识别瓶颈和延迟问题。

*安全审计：检测可疑活动和安全漏洞，帮助保持应用程序的安全性。

*合规性审计：收集和分析日志数据以满足合规性要求，例如GDPR和HIPAA。

*用户行为分析：跟踪用户与应用程序的交互，了解用户使用模式和改进用户体验。

*故障排除：通过关联日志数据与其他可观测性数据，快速识别和诊断问题。

指标监测

指标监测是一种可观测性工具，它通过收集和分析应用程序和系统的指标数据来提供对应用程序性能和健康状况的实时见解。指标是可衡量的值，它们随时间变化，提供有关应用程序行为的定量信息。

指标监测工具收集、处理和可视化指标数据，例如：

*系统资源使用情况：CPU使用率、内存使用率、网络流量和磁盘I/O。

*应用程序性能指标：吞吐量、延迟、响应时间和错误率。

*业务关键指标（KPI）：转换率、客户满意度和收入。

*基础设施健康指标：服务器状态、网络性能和存储利用率。

*异常检测：识别指标数据中的异常，指示潜在问题或安全漏洞。

*预测建模：利用历史指标数据建立预测模型，预测未来的性能和行为。

*容量规划：根据指标数据预测应用程序和基础设施的容量需求。

日志分析与指标监测的优势

日志分析和指标监测是云原生应用程序可观测性的关键方面，它们提供互补的信息和见解，共同提供以下优势：

*全面洞察：日志分析提供对应用程序行为的详细了解，而指标监测提供实时性能概览。

*快速故障排除：关联日志数据和指标数据可以快速识别和诊断问题，缩短停机时间。

*可扩展性和灵活：可观测性平台允许对海量日志和指标数据进行大规模收集和分析。

*自动化和警报：工具可自动化警报和通知，在检测到问题时及时通知团队。

*合规性支持：满足合规性要求，如GDPR和HIPAA，提供详细的日志和指标数据记录。

*持续改进：通过历史数据分析和趋势识别，持续改进应用程序性能和用户体验。

*DevOps协作：提供跨职能团队的可见性，促进DevOps协作和端到端可观测性。

结论

日志分析和指标监测是云原生应用程序可观测性的重要支柱，它们提供全面的应用程序行为和性能见解。通过利用这些工具，组织可以提高应用程序的稳定性、性能和安全性，同时加快故障排除并推动持续改进。第七部分云原生可观测性最佳实践关键词关键要点主题名称：集中式日志记录

1.使用集中的日志管理平台，例如ELK堆栈或Splunk，以统一记录和管理来自各种应用程序和基础设施组件的日志。

2.定义标准化的日志格式，以便于日志分析和故障排除。

3.实施日志轮换策略，以防止日志文件过大，并确保日志可用性。

主题名称：分布式追踪

云原生应用程序的可观测性最佳实践

#原则

*全面性：覆盖应用程序栈的所有层面，包括基础设施、平台和应用程序。

*自动化：通过自动化工具进行数据收集、分析和警报。

*可扩展性：支持随着应用程序规模和复杂性的增加而扩展。

*可操作性：提供易于理解和操作的见解，以便快速采取行动。

*安全性：确保数据和访问的安全性。

#数据收集

*指标：测量应用程序性能、资源利用率和用户行为的关键指标。

*日志：记录应用程序事件、错误和警告。

*跟踪：跟踪个别请求的执行路径和性能。

*配置管理：跟踪应用程序配置的变化，以了解它们对可观测性数据的影响。

*事件：监视外部事件对应用程序的影响，例如错误、警报和安全事件。

#分析和警报

*基于规则的警报：使用预定义的阈值和条件生成警报。

*基于机器学习的警报：利用机器学习算法检测异常和预测问题。

*异常检测：识别与正常模式不同的数据点。

*相关性分析：识别不同数据源之间的关系，以确定根源。

*根本原因分析：使用自动化工具和流程确定问题的根本原因。

#可视化和报告

*可视化仪表板：提供对可观测性数据的实时和历史视图。

*交互式报告：允许用户探索数据并获取特定见解。

*定制报告：针对特定受众和业务需求量身定制报告。

*共享仪表板：与团队成员和利益相关者共享可观测性见解。

*可操作性洞察：提供清晰的建议和指导，以便采取纠正措施。

#文化和实践

*可观测性意识：培养对可观测性重要性的意识。

*协作：在开发、运维和安全团队之间建立协作。

*持续改进：定期审查和改进可观测性实践。

*持续监控：对应用程序和基础设施进行持续监控。

*故障演习：进行模拟故障演习，以测试可观测性工具和实践。

#工具和平台

*商业平台：提供完整的可观测性套件，包括数据收集、分析、警报和可视化功能。

*开源工具：提供特定于特定技术或平台的可观测性功能。

*云原生工具：专门用于云原生应用程序环境的可观测性工具，支持容器、微服务和serverless计算。

*指标存储和分析服务：存储和处理大量指标数据的服务。

*日志管理服务：集中式日志收集、分析和存储服务。

#具体示例

基于机器学习的警报：

*使用机器学习算法检测指标中的异常模式，预测潜在问题，并在问题发生之前生成警报。

异常检测：

*识别超出正常模式的数据点，例如突然下降或飙升的流量，或异常高的错误率。

相关性分析：

*分析来自不同数据源的数据，例如指标、日志和跟踪，以确定问题之间的关系并确定根源。

可操作性洞察：

*提供清晰的指导，例如建议恢复程序、故障排除步骤或性能改进措施。第八部分云原生可观测性发展趋势云原生可观测性发展趋势

分布式跟踪

*跨服务和组件的端到端事务可视化。

*利用OpenTelemetry等标准，实现不同系统和语言之间的互操作性。

日志聚合和分析

*集中和标准化来自应用程序、基础设施和服务的日志数据。

*利用机器学习和AI技术，分析日志模式并检测异常。

度量收集和分析

*收集和分析应用程序和基础设施的性能和可用性度量。

*通过阈值和警报，主动检测性能问题。

服务网格

*在分布式系统中实现监控、追踪和控制功能。

*提供服务发现、负载均衡和流量管理能力。

容器监控

*监控和管理容器化应用程序的性能和资源使用情况。

*与容器编排系统集成，实现自动化容器管理。

机器学习和人工智能

*利用机器学习和人工智能技术，分析可观测性数据，检测异常并预测问题。

*实现自适应阈值和主动警报，提高可观测性的效率。

云原生监控平台

*提供一体化的云原生可观测性解决方案。

*集成日志聚合、指标收集和分布式跟踪等能力。

*提供开箱即用的仪表盘和预定义的警报，简化监控配置。

无服务器监控

*监控和管理无服务器函数的性能和资源使用情况。

*提供按需计费和自动扩展功能，简化成本管理。

微服务监控

*监控和管理微服务架构的复杂性。

*利用服务网格和分布式跟踪技术，识别微服务之间的依赖关系和性能问题。

云原生可观测性最佳实践

*建立服务级目标(SLO)：定义应用程序和服务的性能和可靠性目标。

*实施黄金指标：确定应用程序和基础设施的关键性能指标。

*利用仪表化：在应用程序和服务中添加代码，收集可观测性数据。

*促进协作：确保开发、运维和业务团队之间关于可观测性数据的共享和解释。

*自动化警报和事件响应：配置自动化警报和响应机制，以及时检测和解决问题。

云原生可观测性工具

*OpenTelemetry：用于收集、传递和处理可观测性数据的开放标准。

*Prometheus：开源时间序列数据库，用于存储和查询指标。

*Grafana：开源仪表盘和数据可视化工具。

*Loki：开源日志聚合引擎。

*Jaeger：开源分布式跟踪系统。

*Zipkin：开源分布式跟踪系统。

*Dynatrace：商业云原生可观测性平台。

*NewRelic：商业云原生可观测性平台。

*Datadog：商业云原生可观测性平台。关键词关键要点主题名称：监控与日志记录

关键要点：

1.监控工具旨在收集和分析系统和应用程序的指标，以识别潜在问题、性能瓶颈和可用性问题。

2.日志记录工具捕获并存储从应用程序、基础设施和其他来源收集的事件数据，以便进行故障排除、审计和合规性检查。

主题名称：跟踪

关键要点：

1.跟踪工具记录请求和事务的生命周期，提供对分布式系统中端到端延迟和依赖关系的可见性。

2.通过识别瓶颈和异常，跟踪有助于优化性能和提高用户体验。

主题名称：指标

关键要点：

1.指标是量化的度量标准，用于衡量系统的健康和性能，包括CPU使用率、内存消耗和请求延迟等。

2.指标收集和分析使组织能够监控系统行为、识别趋势并预测潜在问题。

主题名称：警报和通知

关键要点：

1.警报和通知系统根据用户定义的阈值监视指标和日志，当检测到异常或错误时发出通知。

2.及时警报有助于组织快速响应问题，防止服务中断或数据丢失。

主题名称：洞察和分析

关键要点：

1.云原生可观测性平台提供洞察和分析功能，以帮助组织从跨多