可观测性：现代 DevOps 不可或缺的能力

可观测性能够帮助团队检测故障，并深入了解故障的根本原因。这不仅简化了调试流程，还能提升系统性能与可靠性。现代 DevOps 从开源可观测性工具中获益良多。

过去，IT 团队依赖监控系统检查系统功能。当发生服务器崩溃、CPU 使用率过高等系统故障时，监控工具会生成警报。这些工具允许用户跟踪基本的系统指标，例如内存利用率、系统错误或系统负载。在应用程序较为简单且仅运行在少量服务器上时，这种方式效果显著。

但现代系统的复杂度已大幅提升。当前的技术环境中，微服务与容器、云平台共同部署。如今许多应用程序基于微服务架构构建——用户登录、支付处理、订单跟踪等每一项功能，都由独立的服务负责。这些微服务通过 API 交换信息，同时运行在来自多个云服务提供商平台的不同服务器和容器中。例如，在一个电子商务应用中，商品目录可能运行在 AWS（亚马逊云服务）上，支付服务运行在 Azure（微软云服务）上，而客户支持聊天机器人则可能部署在本地服务器。这些不同的系统组件需要协同工作，才能为用户提供无缝体验。对于此类复杂系统，仅了解系统故障的基本情况远远不够，我们还需要明确：哪里出了问题、问题出在何处、以及为什么会出现问题。

解决这一问题的方案便是可观测性。可观测性超越了传统监控的能力范畴，即便在发生意外问题时，也能让团队了解复杂系统内部的运行状态。它通过日志（Logs）、指标（Metrics）和追踪（Traces），全面呈现系统行为的深度洞察。

在持续发生软件变更、节奏快速的 DevOps 环境中，可观测性如同“控制室”一般。它帮助团队定位问题根源，从而快速解决问题，并开发出更可靠的系统。可观测性为团队带来清晰度与信心——若缺乏它，团队将失去明确的方向。

可观测性的核心构成

从本质上讲，可观测性是通过分析输出数据，理解系统内部运行状态的过程。这一概念源自控制理论，随着软件系统变得更分布式、更动态，传统方法难以对其进行管理，可观测性在软件工程领域的重要性也随之凸显。

构建可观测性的三类核心遥测数据包括：日志、指标和追踪。这些数据结合使用，能够让团队实现系统监控、故障检测，并在发生意外问题时分析系统行为。

• 日志（Logs）：系统生成的详细操作事件记录，包含错误信息、API 调用、用户登录尝试等内容。通过日志，用户可以了解系统健康状况与性能趋势。Fluentd、Logstash、Grafana Loki 等开源工具是主流选择，可用于跨多个服务和环境的日志收集、处理与搜索。
• 指标（Metrics）：用于衡量一段时间内系统性能的数值，常见的系统性能指标包括 CPU 使用率、请求延迟、活跃用户会话数等。Prometheus 是领先的开源指标采集与分析平台，通常与 Grafana 搭配使用，用于开发交互式仪表盘。
• 追踪（Traces）：跟踪请求在应用程序不同组件间的流转路径。基于微服务的系统能从追踪中显著获益——它帮助开发人员定位跨多个服务的性能瓶颈与故障，尤其适用于“单个用户操作涉及多个服务”的场景。Jaeger 和 Zipkin 是主流的开源工具，可提供强大的分布式追踪解决方案。

这三类数据各自只能呈现“部分事实”，但结合使用后，便能完整还原系统运行状态（见表1）。

表1：可观测性核心数据类型

可观测性 vs 监控：二者有何区别？

“监控”与“可观测性”常被混淆，但二者是截然不同的概念。尽管二者都用于维护系统健康，但运作方式不同，适用于复杂现代应用中不同的需求场景。

监控的核心目标是跟踪已知问题。你需要设定 CPU 使用率、内存、错误率等跟踪参数，并配置警报系统——当参数超过阈值时，警报触发。若你明确“什么情况属于故障”，监控系统便能有效运作。Nagios、Zabbix 或 Prometheus（也可用于可观测性）等监控系统，会在服务器崩溃或 CPU 使用率超标时发出警报。但监控系统仅能识别问题，无法解释问题的根源。

可观测性则更进一步。它为团队提供调查未知问题的工具：通过结合日志、指标和追踪，团队能够理解系统的内部行为，尤其在发生意外故障时。Grafana、Jaeger、Loki、OpenTelemetry 等工具，允许用户跟踪单个用户请求在多个服务间的流转过程。相比单一指标或警报通知，可观测性能提供系统运行的完整可见性。

可以用一个类比理解二者差异：监控如同汽车仪表盘，显示车速、油量，并在发动机出现问题时发出警报；而可观测性则像机械师的全套诊断工具——相比监控工具，诊断工具能提供更全面的视图，帮助你发现那些“原本不会主动排查”的隐藏问题。

简言之：监控是“警报系统”，用于通知用户系统存在问题；可观测性是“调查工具”，用于揭示故障的根源及最初发生位置。

二者缺一不可：系统稳定性依赖监控，而在系统快速扩展或复杂调试场景中，可观测性能提供深度洞察，帮助提升系统能力。开源工具则为二者提供了高性价比、可定制的解决方案。

开源可观测性工具生态

开源工具是现代可观测性技术栈的核心构建块。它们功能强大、成本低廉，且拥有活跃的社区支持。大多数 DevOps 团队已将开源工具作为首选方案，用于应用监控、调试及性能优化。

以下是主流开源可观测性工具的介绍：

• Prometheus：领先的指标采集与警报工具，擅长 Kubernetes 环境下的应用，通过实时警报功能帮助团队快速识别并处理系统健康问题。
• Grafana：利用 Prometheus 等数据源生成交互式仪表盘，将复杂数据转化为易于理解的可视化内容。它支持多种数据源，可灵活展示日志、指标和追踪数据。
• Loki：高效的日志聚合工具，由 Grafana Labs 开发，可与 Grafana 无缝集成，轻量且具备可扩展性。
• Fluentd：专注于日志收集与路由，在云原生和容器化环境中表现出色。
• Jaeger：由优步（Uber）开源的分布式追踪工具，适用于微服务系统，具备高可扩展性。
• Zipkin：轻量级分布式追踪工具，部署配置简单，易于上手。
• OpenTelemetry：新兴且快速普及的工具，提供指标、日志、追踪的统一采集标准，得到多家科技公司支持，正成为开源可观测性基础设施的核心组件。

通过组合这些工具，团队无需依赖昂贵的商业解决方案，即可实现系统的完整可见性（见表2）。

表2：开源可观测性工具清单

CI/CD 流水线中的可观测性

现代 DevOps 环境已摒弃了“从编码到发布需耗时数月”的传统软件开发周期。借助云平台与敏捷实践，企业可实现一天内多次部署更新——而持续集成与持续部署（CI/CD）通过自动化测试和发布流程，让快速部署新代码成为可能。

这种高速运作模式也带来了新的安全挑战：上午开发过程中引入的一个小漏洞，可能在午休前就进入生产环境。此时，可观测性成为必不可少的“防护机制”——它为团队提供关键可见性，帮助在用户受到影响前，及早发现问题并定位根源。

在 CI/CD 流水线的全流程中，可观测性均发挥着重要作用：

1. 集成阶段：测试环境的日志与指标，能在代码进入生产环境前，提前暴露故障组件或性能下降问题。
2. 部署阶段：通过实时指标与追踪，监控“金丝雀部署”（仅向小部分用户推送新版本）及全量发布过程中的系统行为。若出现错误率上升、响应时间变慢等情况，可立即停止或回滚发布。
3. 生产阶段：可观测性的焦点转向“用户实际体验”。追踪工具能完整记录故障请求的流转路径，帮助定位存在问题的更新服务或配置。

开源工具是实现这种可见性的核心：Prometheus 跟踪性能指标，Grafana 将其转化为交互式仪表盘，Jaeger 提供深度分布式追踪。这些工具让团队在保持快速开发节奏的同时，仍能全面掌控系统运行。

在高速交付环境中，可观测性不仅能预防故障，更能建立团队信任（见表3）。

表3：CI/CD 流水线中的可观测性应用

可观测性的挑战与权衡

可观测性为团队打开了“洞察复杂系统的窗口”，但这种清晰度也伴随着挑战，主要体现在以下四方面：

1. 数据过载：系统的每一个组件（服务器、服务、应用）都会生成日志、指标和追踪数据。在包含数十甚至数百个服务的微服务架构中，每小时可能产生数百万个数据点。即便使用开源工具，存储和处理这些数据的成本也会很高——例如，若某公司使用 Prometheus 和 Loki 记录每一次 API 请求与追踪细节，仅几周的数据存储成本就可能快速攀升。

2. 工具碎片化：许多团队会为指标、日志、追踪分别使用不同工具（如用 Prometheus 跟踪性能、Fluentd/Loki 处理日志、Jaeger 追踪请求）。若这些工具集成度低，将难以完整追踪问题的来龙去脉，导致故障排查效率下降，甚至引发工程师 frustration。为解决这一问题，越来越多团队开始采用 OpenTelemetry，通过统一方式采集三类数据。

3. 成本管理：开源工具的“免费”特性，并不意味着大规模使用时无需成本——服务器、存储、网络资源的开销会逐步累积。团队通常通过“过滤无用日志”“数据抽样”“设置存储时长限制”等方式控制成本。

4. 技能差距：并非所有工程师都擅长解读追踪图表、编写复杂查询语句或构建自定义仪表盘。解决这一问题需要：开展培训项目、为所有团队成员设计简化版仪表盘、选用易用性高的可观测性工具。

若管理得当，可观测性将成为强大的资产，而非沉重的负担。

未来趋势：AIOps 与自动化修复

如今，可观测性工具已超越“故障检测”的传统角色。借助 AIOps（IT 运维人工智能）技术，它们能够提前预测系统问题，并在问题导致业务中断前主动修复。具体而言：可观测性工具收集海量数据，AIOps 通过机器学习算法处理这些数据，识别潜在风险。

例如，AIOps 系统可检测“内存使用率达到特定阈值”的模式，从而在服务崩溃前提前预警；系统不仅会通知用户，还能自动重启服务。随着时间推移，AIOps 会学习系统的“正常状态”，一旦出现异常，便能快速识别——有时甚至在用户察觉前就已发现问题。

目前，开源社区正积极探索这一领域：

• Keptn 项目：为 Kubernetes 开发自动化修复工作流，支持系统在无需人工干预的情况下，对故障做出响应。
• Grafana 插件：新增 AI 驱动的异常检测功能，提升故障识别的速度与准确性，同时减少误报。

这些进展表明，未来的可观测性系统将实现“诊断自动化”与“实时响应自动化”。

但技术只是故事的一半。真正的可观测性，既依赖工具，也依赖团队文化。只有当开发人员、测试人员与运维人员协作，共同承担维护系统健康的责任时，可观测性才能发挥最大价值。“编写更优质的日志”“提出更精准的问题”“从过往事件中学习”，应成为团队的日常工作习惯。

可观测性如同 DevOps 的“神经系统”——它持续监控系统活动，检测威胁，并触发高效的实时响应。随着开源工具与 AIOps 系统的不断成熟，那些将可观测性原则融入整个开发流程的团队，必将成为最成功的实践者。

原文：https://www.opensourceforu.com/2025/10/observability-indispensable-for-modern-devops/