软件工程可观察性VIP

软件工程可观察性

I目录

■CONTENTS

第一部分可观测性的定义和目标..............................................2

第二部分可观测性实践的原则................................................4

第三部分度量和指标体系的设计..............................................6

第四部分数据收集和分析方法................................................8

第五部分日志和痕迹分析技术................................................II

第六部分分布式系统中的可观测性...........................................14

第七部分可观测性工具和框架...............................................16

第八部分可观测性在软件开发中的价值.......................................18

第一部分可观测性的定义和目标

软件工程中的可观察性

可观察性的定义

可观察性是一种软件工程原则，它允许系统对其内部状态和行为以可

预测且一致的方式进行分析、监控和诊断。该术语最初用于描述物理

系统（例如电气或机械系统），现在已广泛应用于软件领域。

在软件工程中，可观察性是指系统生成指标、日志和跟踪的能力，这

些指标、日志和跟踪可以提供有关系统行为、性能和健康的见解C可

观察性使开发人员和运维团队能够快速识别、定位和解决问题，从而

提高系统的可靠性、可用性和可维护性。

可观察性的目标

可观察性的主要目标是增强系统的洞察力、故障排查和监控能力。具

体而言，可观测性的目的是：

*提供有关系统内部状态和行为的实时见解：可观察性使开发人员和

运维人员能够获取有关系统组件、服务和资源的实时信息。这使他们

能够快速了解系统的当前状态，并识别潜在的问题或瓶颈。

*简化故障识别和诊断：当系统出现故障或表现不当时，可观察性使

开发人员和运维人员能够快速识别问题根源。通过分析指标、日志和

跟踪，他们可以隔离问题区域，缩小故障搜索范围并更快地找到解决

方案。

*改善系统的可靠性和可用性：通过提供有关系统性能和健康状况的

持续反馈，可观察性可以帮助开发人员和运维人员主动检测和解决问

题。这有助于提高系统的可靠性和可用性，最大程度减少停机时间和

服务中断。

*优化系统性能和效率：可观察性使开发人员和运维人员能够识别影

响系统性能和效率的瓶颈和低效问题。通过分析指标和日志，他们可

以优化系统资源的使用并采取措施提高整体性能。

*提高协作和沟通：可观察性提供了一个共享的平台，开发人员和运

维团队可以在该平台上交流系统行为和性能信息。这促进协作和沟通,

并有助于加快问题解决和决策制定。

可观察性的实现

实现软件工程中的可观察性通常涉及以下步骤：

*定义可观察性指标：确定要收集和分析的系统指标，这些指标可以

提供有关系统健康状况和性能的见解。

*建立日志记录和跟踪系统：配置系统以生成日志事件和跟踪数据，

这些数据提供有关系统操作和行为的详细信息。

*使用可观察性工具：集成可观察性工具来收集、聚合和分析来自指

标、日志和跟踪的数据。

*设定警报和阈值：基于可观察性指标设定警报和阈值，以便在系统

性能或行为偏离正常范围时发出通知。

*实施持续监控：定期监控系统以检测异常情况和潜在问题。

通过遵循这些步骤，软件工程团队可以实现可观察性，并提高其系统

监控、故障排查和优化的能力。

第二部分可观测性实践的原则

可观测性实践的原则

可观察性的三个支柱

*日志记录：将应用程序中的事件记录为结构化消息，便于分析和故

障排除。

*指标：定期收集和报告应用程序的状态度量，以监视性能和健康状

况。

*跟踪：记录应用程序请求和事务的详细信息，用于查看用户行为、

调试问题和分析性能瓶颈。

最佳实践

日志记录

*使用结构化日志格式（如JSON或Syslog）,以便轻松解析和分

析。

*日志正确级别，以避免生成过多的日志，同时也确保捕获重要的事

件。

*关联日志记录，以便可以将特定请求或事务的日志条目指向其关联

的指标和跟踪。

*集中日志收集，以便可以从一个中心位置访问和分析所有日志记录。

指标

*定义明确的指标，反映应用程序的关键性能方面（例如，响应时间、

吞吐量、错误率）。

*收集可靠的指标，基于应用程序的实际状态，而不是猜测或近似值。

*标签指标，以提供有关指标的附加上下文（例如，请求类型、服务

器实例）。

*设定阈值和警报，并在关键指标超出门限值时通知。

跟踪

*收集分布式跟踪，横跨应用程序组件和跨服务边界。

*使用标记，以提供有关跟踪的附加上下文（例如，用户TD、会话

1D）O

*关联跟踪，以便可以将跟踪与关联的日志记录和指标关联起来。

*删除敏感数据，以保护用户隐私。

持续改进

可观察性实践是一个持续的旅程，需要持续改进：

*定期审查可观察性设置，以确保它们满足应用程序的需求。

*使用自动化工具，以简化可观察性过程（例如，日志收集、指标聚

合）。

*鼓励团队参与，以培养对可观察性重要性的认识。

*与其他团队合作，以便可以共享可观察性见解并提高整体协作。

好处

实施可观察性实践的好处包括：

*改进故障排除：通过快速识别和诊断问题。

*增强性能监视：通过持续跟踪关键指标。

*简化调试：通过访问分布式跟踪和日志记录。

*提高用户体验：通过识别和解决影响用户体验的问题。

*降低维护成本：通过自动化可观察性任务和减少停机时间。

第三部分度量和指标体系的设计

度量和指标体系的设计

在软件工程可观察性中，度量和指标扮演着至关重要的角色，它们可

以帮助我们量化系统的性能、健康状况和行为。度量和指标体系的设

计应遵循以下原则：

明确目标和范围

首先，明确建立指标体系的目的和它需要涵盖的系统范围。这将有助

于确定必需的度量和指标，并确保它们与业务目标和用户需求保持一

致。

确定关键绩效指标(KPI)

确定系统的关键绩效指标，即最能代表其成功或失败的指标。这些指

标应该与业务目标直接相关，并能提供对系统总体健康状况的全面了

解。例如，对于电子商务网站，关键绩效指标可能包括页面加载时间、

购物车放弃率和订单转化率。

选择适当的度量

度量是用于收集和测量系统行为的数值或定性信息。选择适当的度量

对于提供有意义且可操作的见解至关重要。度量应：

*与KP1相关：度量应与关键绩效指标直接相关，或能为其提供有

用的见解。

*可观测：度量应易于收集和测量，或者可以从现有数据源中派生。

*可操作：度量应提供信息，有助于识别问题、改进系统或做出决策。

建立分层指标体系

建立分层指标体系，将指标组织成不同的层级。这有助于将复杂系统

分解为更易于管理的部分，并提供不同粒度的见解。例如，对于应用

程序性能，分层指标体系可能包括：

*高层指标：整体应用程序响应时间

*中层指标：特定API端点的响应时间

*底层指标：数据库查询时间、网络延迟

确定阈值和警报

为指标设定阈值和警报，以便在超出预定义值时触发警报。这有助于

及早发现系统问题并采取补救措施。阈值应根据历史数据和业务要求

进行仔细确定。

选择合适的可视化

选择合适的可视化方式来表示指标数据。这有助于快速理解和识别趋

势、异常和相关关系。常见的可视化包括折线图、条形图和仪表盘。

持续改进

指标体系是一个动态的实体，需要根据系统变化和新的业务需求持续

改进。定期审查指标体系，并根据需要进行调整，以确保它仍然提供

有价值的见解和支持业务目标。

具体示例

以下是一些在软件工程可观察性中常用的度量和指标示例：

*应用程序性能：响应时间、吞吐量、错误率

*基础设施监控：CPU利用率、内存使用率、磁盘I/O

*日志分析：错误消息、警告和信息日志的计数和类型

*用户体验：页面加载时间、购物车放弃率、客户满意度

*业务指标：收入、订单数量、客户流失率

通过精心设计度量和指标体系，我们可以获得对软件系统性能、健康

状况和行为的深入理解。这可以帮助我们主动识别问题、优化系统并

提供更好的用户体验。

第四部分数据收集和分析方法

关键词关键要点

指标收集

-度量标准定义：识别和定义代表系统状态和行为的关键

指标，明确其测量目标和范围。

-数据源选择：确定适合于收集指标数据的日志、指标文

件、跟踪系统和其他数据源。

-数据获取机制：采用适当的工具和技术，如日志分析工

具、指标收集代理和监控系统，从数据源中获取指标数据。

指标处理和聚合

-数据预处理：清理和转换收集到的指标数据，去除异常

值、补全缺失值，确保数据质量。

-数据聚合：根据业务需求和分析目标，对原始指标数据进

行聚合处理，产生更高级别的指标或汇总视图。

■数据过滤：应用过滤器对指标数据进行筛选，剔除无关或

异常的数据，聚焦于与分析相关的特定维度或时间范围。

日志记录

-日志等级和记录：定义日志记录的等级，并针对不同系统

事件和错误情况进行日志记录。

-日志格式和结构：建立标准化的日志格式，包括日志条目

中的时间戳、级别、模块和消息内容。

-日志存储和管理：诜择合适的日志存储和管理解决方案，

确保日志数据的安全性和可访问性。

追踪

-分布式追踪：记录跨多个服务或系统边界的请求和事件，

追踪请求的完整生命周期。

-追踪上下文传播：确保追踪上下文在不同服务和组件之

间有效传播，支持跨组件的请求跟踪。

-追踪数据分析：分析追踪数据以识别性能瓶颈、故障点和

系统交互模式。

事件检测

-事件定义和规则：制定明确的事件定义和触发规则，根据

特定条件或指标阈值检洌异常事件。

-事件关联：将相关的事件关联起来，创建事件链或事件

图，以便更深入地了解系统行为。

-事件响应自动化：自动化事件响应流程，根据预定义的规

则触发警报或执行补救措施。

可视化和仪表板

-数据可视化：使用图表、图形和其他可视化元素呈现指标

和日志数据，方便快速解读和分析。

-仪表板设计：根据业务需求和用户角色设计定制的仪表

板，提供不同视角的信息和见解。

-交互和探索：支持用户与仪表板交互，过滤数据、钻取细

节和探索相关信息。

数据收集和分析方法

数据收集

度量类型

*应用度量：描述应用程序本身性能的指标，如响应时间、吞吐量和

错误率。

*基础设施度量：与应用程序运行环境相关的指标，如CPU利用率、

内存利用率和网络延迟。

*体验度量：衡量最终用户体验的指标，如网站加载时间和用户满意

度。

数据收集技术

*日志记录：应用程序和系统组件生成的文本文件，包含事件、错误

和性能数据。

*指标：定期收集和报告的数值数据，用于测量系统或应用程序的性

能。

*跟踪：跨应用程序和服务请求生命周期的分布式跟踪信息，用于识

别性能问题和异常。

*事件：离散事件，如故障、异常或警报，可以触发后端处理或通知。

数据分析

实时监控

*使用仪表板、图表和警报，持续监视度量、日志和事件，以检测异

常情况并主动响应。

*通过设置阈值和触发器，自动检测和通知性能下降、错误或安全问

题。

趋势分析

*分析历史数据以识别趋势和异常值，有助于预测性能问题和规划容

量。

*使用机器学习技术，从数据中检测模式并预测未来的行为。

根本原因分析

*使用日志、跟踪和事件数据来识别性能问题的根本原因。

*应用故障排除技术，如二分查找法，以缩小潜在原因的范围。

数据可视化

*使用图表、图形和仪表盘，将复杂的数据转换为易于理解的格式。

*允许工程师和运营团队快速识别模式、趋势和异常值。

其他方法

*合成监控：使用自动化软件定期访问应用程序，模拟实际用户行为

并测量性能。

*性能测试:对应用程序进行负载测试和压力测试，以评估其在不同

条件下的性能。

*用户体验监控：使用端到端监控技术，跟踪和测量用户体验，包括

页面加载时间、网络延迟和错误率。

最佳实践

*收集相关数据：仅收集与应用程序性能和用户体验相关的必要数据。

*使用多种数据源：组合来自日志、指标、跟踪和事件的数据，以获

得全面的视图。

*自动化数据分析：利用机器学习和自动化工具，以快速识别问题和

趋势。

*协作分析：让工程师、运营团队和管理人员共同合作分析数据，以

获得不同的见解。

*持续改进：定期回顾数据收集和分析方法，并根据不断变化的需求

进行调整。

第五部分日志和痕迹分析技术

关键词关键要点

日志分析

1.收集、存储和解析来勺不同系统组件的日志数据，提供

对应用程序、基础设施和用户活动的洞察。

2.使用模式识别、文本卷掘和机器学习技术检测错误、异

常和安全问题，从而提高系统可靠性和安全性。

3.通过日志关联和时间序列分析，了解系统交互和故障之

间的因果关系，从而优化故障排除和性能分析。

痕迹分析

日志和痕迹分析技术

在软件工程中，日志和痕迹分析技术对于提高应用程序的可观察性至

关重要。这些技术通过收集、处理和分析来自应用程序、基础设施和

用户交互的数据，提供有关系统行为的深刻见解。

#日志分析

概念：日志分析涉及收集和分析来自应用程序和系统的文本消息，称

为日志消息。这些消息提供了有关事件、错误和状态更新的详细信息。

优点：

*提供有关应用程序行为和事件的详细记录

*帮助识别错误和异常

*用于问题诊断和故障排除

工具：

*ELK堆栈(Elasticsearch、Logstash>Kibana)

*Splunk

*Graylog

#痕迹分析

概念：痕迹分析通过跟踪请求或操作在系统中流动的路径，提供有关

应用程序性能和行为的见解。它以分布式跟踪的形式实现，其中请求

被分解为称为痕迹的较小步骤。

优点：

*提供有关延迟、错误和依赖关系的详细视图

*帮助识别性能瓶颈和异常行为

*用于问题诊断和性能优化

工具：

*OpenTelemetry

*Jaeger

*Zipkin

#结合日志和痕迹

将日志和痕迹分析技术结合起来提供了对应用程序行为的全面视图。

日志消息可以提供有关特定事件的背景信息，而痕迹可以显示这些事

件在更广泛的系统上下文中如何发生。这种组合使工程师能够快速诊

断问题、识别性能瓶颈并提高应用程序稳定性。

#实践技巧

*集中日志：将所有应用程序和系统日志集中到单个存储库中，以简

化分析和检索。

*标准化日志格式：使用标准化格式（例如JSON或CEF）记录日志

消息，以简化处理和分析。

*丰富日志消息：包含有关用户、请求、时间戳和其他相关信息的元

数据，以增强日志消息的价值。

*使用分布式跟踪：在所有服务之间实现分布式跟踪，以提供对应用

程序流动的完整视图。

*关联日志和痕迹：通过关联日志消息和痕迹数据，创建更全面的应

用程序行为视图。

*自动化分析：利用机器学习和人工智能技术自动化日志和痕迹分析,

以加快故障排除和性能优化。

#效益

实施日志和痕迹分析技术可以带来以下好处：

*提高可观察性，从而更好地了解应用程序行为

*缩短故障排除时间，从而提高生产力

*优化性能，从而改善用户体验

*增强应用程序稳定性，从而减少中断

*遵守监管要求，例如GDPR和HIPAA

第六部分分布式系统中的可观测性

分布式系统中的可观察性

分布式系统由于其复杂性、分布性、容错性和可扩展性，在可观察性

方面带来了独特的挑战。要确保分布式系统的可观察性，需要考虑以

下几个方面：

1.分布式跟踪

分布式跟踪是一种技术，用于跟踪跨多个服务或组件执行事务的路径。

它允许开发人员可视化请求流穿过系统的路径，识别性能瓶颈和异常。

2.日志聚合

日志聚合涉及从分布式系统中的各个服务和组件收集日志数据并将

其集中在一个中央位置。这使开发人员能够轻松搜索、过滤和分析日

志，以识别错误、异常和其他系统问题。

3.指标收集

指标收集涉及从分布式系统中收集度量值，例如CPU使用率、内存

使用率、请求速率和错误率。这些指标提供有关系统性能和健康的见

解，使开发人员能够主动识别和解决问题。

4.遥测数据

遥测数据是一类涵盖各种系统属性和行为的数据，例如应用程序状态、

资源利用率和网络连接。收集和分析遥测数据可以提供对系统内部运

作的深入了解，帮助开发人员诊断问题并优化性能。

5.事件监控

事件监控涉及监视和记录分布式系统中发生的事件，例如错误、异常、

警报和状态更改。这使开发人员能够快速识别和响应系统中的关键问

题，防止服务中断和数据丢失。

6.服务发现

在分布式系统中，服务发现是关键的，因为它允许应用程序和服务查

找和连接到彼此。可观察性工具应支持服务发现，以提供对系统拓扑

的可见性，并简化故障排除过程。

7.可视化和告警

强大的可视化和告警功能对于分布式系统中的可观察性至关重要。可

视化工具允许开发人员以图形方式探索和理解系统数据，而告警可以

主动通知他们潜在的问题或异常情况。

8.实时监控

分布式系统通常需要实时监控，以确保及时检测和响应问题。可观察

性工具应能够提供实时数据，以便开发人员能够快速识别和解决系统

中的问题。

9.可扩展性和弹性

随着分布式系统的增长和演变，可观察性解决方案必须具有可扩展性

和弹性，以处理增加的数据量和负载。它应能够自动发现和适应新服

务和组件，而不会影响性能或可靠性。

10.安全性

分布式系统中可观察性的安全性至关重要，因为它涉及收集和存储敏

感数据。可观察性解决方案应实施严格的安全措施，例如加密、身份

验证和访问控制，以防止未经授权的访问和数据泄露。

通过解决这些考虑因素，开发人员可以实现分布式系统的高度可观察

性，从而提高可靠性、性能和整体用户体验。

第七部分可观测性工具和框架

可观测性工具加框架

软件工程中可观测性对于监控和维护复杂系统至关重要。本文将介绍

各种可观测性工具和框架，以及它们在保障软件可靠性和性能中的作

用。

监控工具

*指标监控：收集和分析系统指标（如CPU使用率、内存使用情况）

以识别性能瓶颈和异常行为。Prometheus和Graphite是流行的指

标监控工具。

*日志监控：收集和分析应用程序日志以检测错误、异常和用户活动。

Elasticsearch和Splunk是常见的日志监控系统。

*追踪：追踪应用程序中的请求和事务，以确定延迟、依赖关系和错

误的根源。Jaeger和Zipkin是追踪解决方案。

*合成监控：主动监测系统从用户角度的可用性和性能。Selenium和

JMeter是合成监控工具。

分析工具

*告警：定义并触发告警以通知管理员系统异常或性能下降。Grafana

和Nagios是告警工具。

*时间序列数据库：存储和管理指标和日志数据，以进行长期分析和

趋势识别。InfluxDB和Chronograf是时间序列数据库。

*聚合和分析平台：收集和分析来自多个源的可观测性数据，提供全

局系统洞察。Elasticsearch、Kibana和Grafana具有聚合和分析

功能。

可观测性框架

可观测性框架为构建具有可观测性的系统提供了指导和工具。

*OpenTelemetry：一个开放源码框架，提供跨语言和平台的可观测

性规范，包括追踪、指标和日志。

*Jaeger：一个开源追踪框架，支持多种语言和分布式系统。

*Prometheus：一个开源指标监控框架，支持拉取和推送指标，并提

供强大的查询语言。

*Elasticsearch：一个开源搜索引擎，可用于存储、索引和分析日

志和其他数据。

工具和框架的选择

选择正确的可观测性工具和框架取决于以下因素：

*系统规模：大型复杂系统需要更全面的可观测性解决方案。

*技术栈：不同的可观测性工具支持不同的编程语言和平台。

*性能要求：某些工具和框架比其他工具和框架具有更低的开销。

*预算：一些工具和框架是免费的，而另一些则是商业的。

通过仔细评估这些因素，可以为系统选择最合适的可观测性工具和框

架，从而提高可靠性、性能和可维护性。

第八部分可观测性在软件开发中的价值

关键词关键要点

可观测性提高软件可靠性

*故障快速定位：可观测性工具提供日志、指标和跟踪数

据，使开发人员和运维人员能够快速识别和定位问题，减少

停机时间和影响。

*根因分析：通过分析可观测数据，可以深入了解故障的根

本原因，制定有针对性的解决方案，防止类似问题的再次发

生。

*性能优化：可观测性工具可以监控系统性能指标，帮助识

别性能瓶颈并进行优化，提高软件的响应速度和用户体验。

可观测性提升开发效率

*快速问题解决：可观测性数据有助于开发人员快速识别

和解决问题，减少调试时间和开发周期。

*自动化测试：可观测性工具可以与自动化测试工具集成，

通过监控指标和日志来验证测试结果的准确性。

*持续集成和交付：可观测性数据可以集成到持续集成和

交付管道中，提供有关软件稳定性、性能和可用性的反馈，

促进更快的发布周期。

可观测性改善用户体验

*实时故障检测：可观测性工具可以实时检测故障，并通过

警报通知用户或相关人员，确保用户及时了解问题。

*性能监控：可观测性可以监控应用程序的性能指标，及时

发现和解决性能问题，防止用户体验下降。

*可用性保障：通过监控关键指标，可观测性工具可以帮助

确保应用程序的高可用性，减少因停机造成的用户不便和

损失。

软件开发中的可观测性的价值

简介

可观测性是一组实践和技术，使工程师能够深入了解软件系统的内部

状态和行为。它提供了一种观察和分析系统实时性能、健康状况和健

康状况的方法，从而促进故障排除、性能优化和根源故障分析。

可观测性在软件开发中的价值

1.故障排除和调试

*可观测性提供对应用程序、基础设施和网络的实时洞察力，使工程

师能够快速定位和解决问题。

*通过收集指标、日志和跟踪数据，工程师可以重现问题、找出根本

原因并采取补救措施。

2.性能优化

*可观测性可用于监视系统性能、识别瓶颈和优化应用程序的效率。

*通过分析指标和跟踪数据，工程师可以确定需要改进的区域，例如

响应时间、资源消耗和请求处理。

3.根源故障分析

*可观测性使工程师能够追溯故障或错误的根本原因，即使它们发生

在分布式或复杂的系统中。

*通过关联不同的数据源，例如日志、跟踪和指标，工程师可以创建

事件时间线并确定导致故障的底层问题。

4.容量规划

*可观测性可用于攻集和分析有关系统负载和资源利用率的信息。

*这些数据可用于预测未来需求并制定适当的容量规划策略，确保应

用程序能够处理预期的工作量。

5.客户体验洞察

*可观测性可以提供对应用程序性能和用户体验的洞察力。

*通过监视响应时间、错误率和交易成功率，工程师可以了解应用程

序如何影响客户体验并进行必要的改进。

6.团队协作和知识共享

*可观测性工具和实践促进了团队之间的协作和知识共享。

*通过集中和可视化系统数据，工程师可以轻松地识别趋势、共享见

解并共同解决问题。

7.法规遵从

*可观测性对于确保系统符合法规要求至关重要。

*通过收集和分析操作日志、安全事件和审计数据，组织可以证明其

合规性并满足报告要求。

结论

可观测性是现代软件开发中不可或缺的一部分。通过提供对系统内部

状态和行为的深入了解，它赋能工程师快速故障排除、优化性能、分

析根源故障、进行容量规划、改进客户体验、促进团队协作并确保法

规遵从。通过拥抱可观测性实践，组织可以构建更可靠、更高效和更

安全的软件应用程序。

关键词关键要点

可观测性的定义

可观测性是指系统生成有价值数据的能力，

这些数据可以帮助工程师了解系统的健康

状况、性能和行为V可观测性通过收集指标、

日志和跟踪数据来实现，这些数据可以被分

析和可视化，以提供对系统行为的深刻见

解。

可观测性的目标

可观测性的主要目标包括：

*快速检测问题：可观测性使工程师能够快

速检测和诊断系统中的问题，从而最大程度

地减少停机时间和影响。

W识别性能瓶颈：通过分析可观测性数据，

工程师可以识别性能瓶颈并采取措施优化

系统。

*优化资源利用：可观测性提供有关资源使

用的见解，使工程师能够优化资源分配并提

高效率。

*提高用户体验：通过监测系统性能和用户

行为，可观测性可以帮助工程师提高用户的

整体体验。

*支持持续改进：可观测性数据可以用于识

别改进领域并为持续改迸计划提供信息。

趋势和前沿

可观测性领域正在不断发展，出现以下趋势

和前沿：

*人工智能（AI）：AI被用于分析可观测

性数据并自动检测问题和瓶颈。

*无服务器计算：无服务器架构正在推动对

可观测性解决方案的需求，这些解决方案可

以跨多种服务和工提供商提供可见性。

*容器化：容器化增加了复杂性，需要可观

测性解决方案，以提供跨多个容器和微服务

的可见性。

关键词关键要点

主题名称：指标

关键要点：

1.选择有意义的指标：专注于衡量系统最

重要方面（可用性、性能、错误）的指标。

2.收集准确的数据：使用可靠的数据源，定

期监控并验证指标的准确性。

3.建立基准和阂值：确定系统的正常运行

范围，设置阈值以触发警报或通知。

主题名称：日志

关键要点：

1.结构化日志：使用标准化的日志格式，以

便于搜索和分析。

2.捕获相关上下文：记录与事件相关的用

户操作、系统配置和其他详细信息。

3.确保日志持久性：将日志存储在中心位

置，以便于长期访问和分析。

主题名称：跟踪

关键要点：

1.捕获分布式事务：跟踪跨多个服务和组

件的请求和事件，提供端到端可见性。

2.关联数据：将跟踪数据与指标和日志关

联起来，以提供更全面的系统视图。

3.分析跟踪数据：识别性能瓶颈、错误触发

器和系统的整体行为。

主题名称：警报

关键要点：

1.定义明确的警报策略：基于关键指标和

阈值创建警报，以主动发现和处理问题。

2.减少警报疲劳：优化誉报系统，仅在发生

重要事件时发出警报，降低工程师的认知负

担”

3.实现自动响应：将警报集成到自动响应

机制中，例如发送通知或触发补救措施。

主题名称：数据可视化

关键要点：

1.创建直观的仪表板：使用仪表板和图表

将可观测性数据呈现给工程师和利益相关

者。

2.提供交互式体验：允许用户探索数据、钻

取并过滤，以更好地理解系统行为。

3.利用机器学习和人工智能：利用算法和

模型识别异常模式、检测异常并预测潜在问

题。

主题名称：文化和协作

关键要点：

1.培养可观测性意识：教育工程师和团队

关于可观测性的重要性。

2.建立跨职能团队：鼓励工程师、运维人员

和产品经理之间的合作，以改进可观测性实

践。

3.促进持续改进：定期审查和更新可观测

性策略，以跟上系统和行业趋势的变化。

关键词关键要点

主题名称：仪表盘和可视化

关键要点：

1.设计清晰简洁的仪表盘，突出关键指标

和趋势。

2.采用各种可视化技术，如图表、图形、热

图等，以便直观地呈现数据。

3.提供定制和交互式可视化，允许用户探

索数据并深入了解具体见解。

主题名称：警报和通知

关键要点：

1.建立基于阈值和预定义规则的警报系

统，及时检测和通知故医。

2.实施基于角色的警报通知，确保相关人

员收到相关信息。

3.利用自动化警报处理，以减轻操作负担

并提高响应时间。

主题名称：日志管理

关键要点：

1.标准化日志格式，确保一致性和易于解

析。

2.实现集中式日志收集和存储，以便于分

析和关联。

3.采用日志聚合和过滤技术，以提取有意

义的信息并减少噪音。

主题名称：追踪和跟踪

关键要点：

1.实施分布式跟踪机制，以跨服务和组件

跟踪请求和事务。

2.监视性能指标和延迟，以识别瓶颈和提

升用户体验。

3.利用追踪数据进行根因分析，快速定位

和解决问题。

主题名称：健康检查

关键要点：

1.设计全面的健康检查，涵盖应用程序、服

务和基础设施组件的健康状况。

2.根据健康检查结果自动触发修复操作，

以实现自我修复系统。

3.实施主动监控，在问题影响用户之前检

测和解决健康问题。

主题名称：容量规划

关键要点：

1.监测资源利用率指标，如CPU、内存和

磁盘空间。

2.根据预测工作量和增长模型，预测容量

需求。

3.采取措