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　　解读:应云而生，一文看懂端到端的可观测体系构建 | Q推荐

　　作者| 张亚文

　　2021年初，国内市场很少提及可观测性的概念，但进入2021年下半年，与可观测性相关的讨论和实践开始如雨后春笋般涌现。知名公司Grafana甚至直接将原有的监控工具改成了可观察性技术栈，推送了一系列服务。可观测性真的能解决传统监控系统面临的诸多问题吗？以及如何构建一个可观察的系统？本期亚马逊云技术Tech Talk特邀观察云CEO姜硕淼分享《构建端到端可观察系统的最佳实践》。

　　1 为什么observability突然“火出圈”

　　可观察性看似是一个新词，但其实它的起源远早于我们的认知。可观测性最早是由出生于匈牙利的工程师鲁道夫·卡尔曼 (Rudolf Kalman) 针对线性动态系统提出的。从信号流图来看，如果所有的内部状态都能输出到输出信号，则系统是可观测的。伯特·维纳 (Bert Wiener) 1948 年出版的著作《控制论——动物和机器的控制与通信科学》中也提到了可观察性。控制理论中的可观察性是指系统可以从其外部输出推断其内部状态的程度。

　　随着云计算的发展，可观测性的概念逐渐进入计算机软件领域。为什么最近可观察性的受欢迎程度显着增加？

　　蒋硕淼认为，这很大程度上是因为系统复杂度的增加。IT系统的本质是数字系统。过去，系统本身结构简单，多为结构单一，基础设施相对固定。可以通过监控查看系统。但是，随着云原生时代的到来，管理对象逐渐从单一主机变为云端，再到后来的云原生分布式复杂系统。传统的面向基础设施的监控，简单的日志，简单的APM并不能解决问题。，因此，有必要建立系统的完整可观测性。

　　可观察性中使用的主要数据类是指标、日志、链接。它们通常被称为“可观察性的三大支柱”。

　　三大支柱至关重要，开发者通过这三个维度的数据来判断应用系统的状态。与传统监控相比，可观测系统具有诸多优势。

　　传统监控是面向已知问题的，只能发现并通知那些可能发生的已知故障，例如：CPU>90%。主要监控对象为IT对象，仅针对服务端组件，解决基本的运维问题。

　　可观察性可以帮助发现和定位未知问题。其核心是不断采集系统产生的各项核心指标和数据，通过数据分析对业务进行保障和优化。比如发现某城市的小程序客户端支付失败率很高，判断是不是上面的代码层导致了这样的异常。可观测性主要监控的不仅仅是IT对象，还包括应用和业务，面向云、分布式系统、APP/小程序。

　　江硕淼在分享中提到，随着基础设施的发展，传统的监控会逐渐被可观察性所取代。

　　他将建立可观察性的价值总结为以下五点：

　　2 开源还是SaaS，开放可观察性的正确方式是什么？

　　与传统的监控系统相比，建筑可观测性具有诸多优势和价值。那么如何建立可观察性呢？

　　首先，需要尽可能采集所有组件系统的所有相关方面的基础数据，包括云、主机、容器、Kubernetes集群、应用程序和各种终端。实时采集这些数据的成本并不高，但如果不采集，一旦系统故障需要排查分析，就无法有效评估当时的状态。

　　二是明确系统可观测性建设责任。谁是这个组件的构建者，谁负责定义这个组件的SLI，谁负责采集所有相关的基础数据并构建相应的dashboard，谁负责相关组件的SLO，需要问责.

　　第三，开发人员需要对可观察性负责。开发人员应该将自己开发系统的可观察性数据公开为软件质量项目的一部分。如果说单元测试是为了保证最小单元代码的可用性，那么开发者应该规范可观测性基础数据的暴露。将作为生产系统可靠性的必要条件。

　　第四，要建立统一的指标、日志和链路规范，统一团队的工具链。即采用相同的索引命名约定、相同的日志格式、相同的链接系统。如果遵循OpenTelemetry标准后还有差异，可以定义一个统一的TAG规范，连接整个系统，比如：所有的错误都是state:error。

　　五要持续优化提升整体可观察性。对于整个系统的可观察性，包括数据的采集、视图的构建、TAG系统的建立，这些步骤都需要时间，不能因为覆盖或者构建的dashboard失效而继续沿用过去的方法发挥作用在一次事故中。处理问题。每一次未被观察到的故障都是进一步扩大可观察范围的机会。

　　从可观测性构建的路径不难看出，过程非常复杂。那么，主流的施工方式有哪些呢？蒋硕淼介绍了两种最常见的构建可观察性的方式，即通过开源构建和使用SaaS产品。

　　得益于开源生态的蓬勃发展，为可观察性的构建提供了诸多选择。开源建设需要建设者对从前端数据采集到后端数据处理的相关知识有非常详细的了解，包括数据显示、告警等周边功能。所以这种方式适合实力足够或者学习成本和时间成本相对充足的团队。

　　与开源方式相比，使用成熟的SaaS产品构建可观察性是一种更高效的方式。蒋硕淼以观察云产品为例，介绍了这种方式的四大优势。

　　如前所述，可观察性的构建是为了响应“云”而诞生的。不仅如此，观测云本身也是一款完全云原生的产品。Observation Cloud 中包括数据平台在内的整套产品都部署在亚马逊云科技的 EKS 上，并基于容器进行编排。Observation Cloud的整体架构非常简单，就是通过一个agent统一海量数据，进入数据平台，然后通过平台的能力提供完整的可观测性。整个系统分为核心平台层、Web层和数据访问层。核心平台层完全由观察云自主研发，不开源。上层web层有一组API连接到核心数据处理平台上的平台。蒋硕淼说：“对于客户来说，更推荐直接选择观察云的SaaS产品。如果客户愿意，客户也可以在亚马逊上完全隔离部署，也很方便，但总体成本高于直接使用SaaS产品。 很多。

　　为什么选择亚马逊云技术？主要基于以下几点考虑：

　　除了是一个完整的云原生产品，观察云系统还收录了几个非常有趣的设计。首先，在 采集 方面：

　　其次，在存储查询端，Observation Cloud统一查询语法，用户无需关心底层数据存储，简单易用。

　　第三，在分析端，Observation Cloud实现了所有数据的拼接，构建了一个统一的查看器，以类似于多维分析和列表的方式对原创数据进行分析，用户可以构建自己的查看器。另外，由于数据量大，为了避免前端对用户浏览器造成过大的压力，观察云可以采集数据按照指定的百分比，并提供SLO/SLI面板来帮助客户构建自己的应用系统的整体可靠性指标。

　　3 构建端到端可观察系统的实际案例

　　在对概念和技术层面进行了详细介绍后，蒋硕淼以一个电商客户为案例，讲解了如何构建一个端到端的可观察系统。

　　案例中电商客户面临的问题是：从客户下单到仓库再到最终财务核算的交易过程，一个订单需要近10次接口调用，任何一个环节都可能出现问题，比如程序问题，网络异常、库存Stuck等。目前还没有有效的监控工具可以监控订单流程。问题一般由门店工作人员上报，然后运维人员按照订单参考流程排查问题。他们非常被动，工作量大。需要运维人员检查业务接口是否已经完成。

　　为这个客户端搭建一个端到端的可观察性系统的过程大致分为四步：第一步，梳理观察对象的集成和接入。使用Observation Cloud产品，整个接入过程仅需30分钟左右即可完成。

　　第二步是统一查看和分析。具体步骤如下：首先监控用户体验，然后查看该行为下连接到后台的链接，点击具体链接进入链接查看器，最后查看对应链接的日志。

　　第三，通过查看器实现业务的可观察性。

　　第四，通过 SLO *敏*感*词*进行预警。

　　通过观察云完成端到端的可观察性构建后，电商客户可以可视化订单处理节点的状态，可以通过订单号检索订单处理节点的状态。进程卡在哪个环节，报错信息如何，一目了然。从用户界面、网络、后端服务到依赖的中间件和操作系统，任何故障都可以提供清晰的溯源和分析。不仅如此，Observation Cloud还提供实时的异常监控和告警，确保问题能够及时发现和处理。

　　除了电商领域的应用，观察云的SaaS产品还适用于很多应用场景。Observation Cloud官网有完整的系统可观测性建设最佳实践。有兴趣的小伙伴可以直接去观察云官网查看相应文档。