什么是 IT 运营中的可观察性？
概述
可观察性是指通过检查从系统或应用程序收集到的数据来测量该系统或应用程序内部状态的能力。它能提供有价值的性能和稳定性见解，从而在复杂的环境中主动发现并解决问题。
OpenText™ AIOps 和可观察性与传统监控的不同之处在于，可观察性不仅能收集数据，还能分析数据以提供可操作的见解。这些额外的步骤可以更全面地了解系统/应用程序的行为，并有助于发现原本难以发现的问题。
可观察性并不是一个新词，"可观察性 "一词是在 1960 年结合控制理论提出的。可观察性已经进入其他学科，包括信息技术。由于混合云的复杂性，"云计算可观察性 "一词现在也很流行。
可观察性
监测和可观测性之间有何区别？
可观察性常常与监测相混淆，但两者截然不同。
监控是指随着时间的推移观察系统的性能。监控工具通常从特定来源收集数据，如日志文件或性能计数器。例如，监控可以告诉你系统上有多少用户，但不能主动告诉你何时达到容量限制。监控是一种被动解决问题的方法，因为监控要求你事先知道哪些是需要监控的重要内容。监控的局限性在于它侧重于捕捉特定时间点的指标。
可观察性的功能比监控更广泛。可观察性工具从所有可用来源收集数据，如日志、性能计数器和应用程序代码。然后，这些工具对数据进行分析，以获得系统内部运作的可见性并了解其行为。这些数据可用于发现趋势，并深入了解如何改进系统，从而在问题出现之前将其检测出来。
可观察性是监控和分析的结果，就像视觉是眼睛和大脑视觉处理的结果一样。AIOps 或人工Intelligence forOpenText™ IT 运营工具旨在提供可观察性以及更多。除了提供可观察性，AIOps 还利用其分析来确定可以采取哪些纠正措施，然后自动进行补救。
可观察性和 IT 运行
流畅的环境需要可观察性，尤其是在拥有跨职能团队和高度分布式计算环境的情况下。事实上，可观察性可以增强关键的日常 IT 操作，包括：
- 精确调试：使用来自事件、指标、日志、跟踪和其他可用来源的数据，快速识别并解决问题。
- 主动检测：通过识别趋势和了解系统行为，在问题出现之前进行检测。
- 提高效率：深入了解如何改进系统并做出相应改变。
- 更广泛地覆盖多种云原生架构：全面了解多种云原生架构。
可观察性的应用范围非常广泛，从优化网络交易到确保 IT 性能满足客户期望，不一而足。下面是一个突出其价值的使用案例：
假设你是一名开发人员，试图找出系统崩溃的原因。如果使用监控功能，您必须确保所有相关系统都已受到监控，手动从中收集数据，然后尝试拼凑出发生了什么。这个过程既困难又耗时，因为你的数据都是崩溃发生后的。
有了可观察性，您就可以自动访问所有可用来源的数据。您还可以借助分析功能发现异常，从而在系统崩溃之前找到问题所在。
可观察性有哪些好处？
企业可以利用以下主要优势，获得完整的 IT 可观察性。这些优势包括
- 提高质量：观察得越多，发现的关键问题就越多，从而生产出更好的产品，满足利益相关者和客户的期望。
- 提高效率：通过可观测性，公司可以快速调试系统和软件。
- 降低成本：延长调试时间会耗费大量的时间和金钱，而从长远来看，可观察性可以降低这些成本。
- 更快上市：有了可观察性，您就可以按计划交付应用程序和软件产品/服务。
- 应用程序性能监控：全面的可观察性使企业能够立即诊断关键软件问题并改进性能指标。
- 有助于业务分析：由于可观察性是一个数据量很大的过程，因此您可以更多地了解关键绩效指标（KPI），如投资回报率（ROI）和底线。
- 卓越的用户体验：在问题出现之前发现问题，可带来卓越的用户体验，从而提高组织的声誉和盈利能力。
- 基础设施、云和 Kubernetes 监控：Observability 可帮助跨基础架构和运营 (I&O) 团队、Kubernetes 环境和云检测软件问题。
如果实施得当，可观察性可以成为获得完整 IT 可见性的强大工具，从而对组织的 IT 性能质量、效率、上市时间和盈利能力产生积极影响。
AIOps 如何提供可观察性？
AIOps超越了可观察性，并将其转化为行动。可观察性可为开发人员提供洞察力，如应用程序行为与代码特定部分的关系。AIOps 可以帮助运维团队自动应对中断和速度减慢，同时大大减少工作量。当您的组织使用这些工具时，团队就能获得最大程度的可视性，并深入了解问题及其影响。
底线：更好地了解您的 IT 财产
可观察性是了解整个基础架构整体状态的重要因素。大量出于好意而实施的工具给 IT 产业带来了混乱，使系统变得前所未有的复杂。
这使得这些系统的故障排除和管理困难重重。工具越多，问题也就越多，尤其是当非常依赖的工具停止工作时，就更难发现和修复。
有效的可观察性工具提供了一种积极主动的补救方法，有助于更快地发现问题。
