什麼是 IT 運營中的可觀測性？
概述
可觀測性是通過檢查從系統或應用程式收集的數據來測量系統或應用程式的內部狀態的能力。它提供了有價值的性能和穩定性見解，支援在複雜環境中主動檢測和解決問題。
OpenText™ AIOps 和可觀察性與傳統監控的不同之處在於，可觀察性不僅會收集資料，還會分析這些資料，以提供可操作的洞察力。這些額外的步驟可提供對系統/應用程式行為更全面的瞭解，並有助於找出原本難以發現的問題。
可觀測性並不新鮮，「可觀察性」一詞是在1960年與控制理論一起創造的。可觀測性已經進入其他學科，包括IT。由於混合雲的複雜性，「雲可觀測性」一詞現在也很流行。
可觀察性
監控和可觀測性有什麼區別？
可觀測性經常與監控相混淆，但兩者是完全不同的。
監控是指觀察系統隨時間推移的性能。監視工具通常從特定源（如日誌檔或性能計數器）收集數據。例如，監視可以告訴系統上有多少使用者，但不會主動告訴你何時達到容量限制。監視是解決問題的一種被動方法，因為監視要求您提前知道監視的重要內容。監控的局限性在於，它專注於在特定時間點捕獲指標。
可觀測性的功能比監視更廣泛。可觀測性工具從所有可用源（如日誌、性能計數器和應用程式代碼）收集數據。然後，這些工具會分析這些數據，以了解系統的內部工作原理並瞭解其行為。這些數據可用於通過識別趨勢並深入瞭解如何改進系統，在問題導致問題之前發現問題。
可觀察性是監測和分析的結果，就像視力是眼睛和大腦視覺處理的結果一樣。 AIOps 或人工Intelligence OpenText™ IT 營運工具旨在提供可觀察性等。除了提供可觀察性之外，AIOps 還使用其分析來確定可以採取哪些糾正措施，然後自動進行修復。
可觀測性和 IT 運營
流暢的環境需要可觀測性，尤其是當您擁有跨職能團隊和高度分散式計算環境時。事實上，可觀測性增強了關鍵的日常IT運營，包括：
- 精準調試：使用來自事件、指標、日誌、跟蹤和其他可用來源的數據來快速識別和解決問題。
- 主動檢測：通過識別趨勢和了解系統行為，在問題導致問題之前發現問題。
- 提高效率：深入瞭解如何改進系統並做出相應的更改。
- 更廣泛地覆蓋多種雲原生架構：跨多個雲原生架構獲得整體視圖。
可觀測性具有廣泛的應用，從優化 Web 事務到確保 IT 性能滿足客戶期望。下面是一個突出其價值的用例：
假設您是一名開發人員，試圖確定系統崩潰的原因。通過監控，您必須確保所有相關系統都已受到監控，從中手動收集數據，然後嘗試將發生的事情拼湊在一起。此過程既困難又耗時，因為您的數據將來自崩潰發生后。
借助可觀測性，您將可以自動存取來自所有可用來源的數據。您還可以藉助分析來查找異常，這些異常可能會在系統崩潰之前將問題指向問題。
可觀測性有什麼好處？
組織可以利用以下主要優勢並獲得完整的IT可觀測性。這些好處包括：
- 提高品質：您觀察得越多，您能找到的關鍵問題就越多，從而產生更好的產品，滿足利益相關者和客戶的期望。
- 提高效率：通過可觀測性，公司可以快速調試系統和軟體。
- 降低成本：延長調試週期會花費大量時間和金錢，從長遠來看，可觀測性會降低。
- 縮短上市時間：有了可觀測性，您可以按計劃交付應用程式和軟體以及產品/服務。
- 應用程式性能監控：全面的可觀測性使組織能夠立即診斷關鍵軟體問題並改進性能指標。
- 有用的業務分析：由於可觀測性是一個數據密集型過程，因此您可以詳細瞭解關鍵績效指標 （KPI），例如投資回報率 （ROI） 和底線。
- 卓越的用戶體驗：在問題出現之前發現問題會帶來卓越的用戶體驗，從而提高組織的聲譽和盈利能力。
- 基礎架構、雲和 Kubernetes 監控： 可觀測性可以幫助檢測基礎架構和運營 （I&O） 團隊、Kubernetes 環境和雲中的軟體問題。其結果是增強了成功應用的所有元件的覆蓋範圍。
如果實施得當，可觀測性可以成為獲得完整IT可見性的強大工具，從而對組織的IT性能品質、效率、上市時間和盈利能力產生積極影響。
AIOps 如何提供可觀測性？
AIOps 超越了可觀測性，並將其轉化為行動。可觀測性可以為開發人員提供洞察力，例如應用程式對代碼特定部分的行為。AIOps 可以幫助運營團隊自動響應中斷和速度變慢，同時花費更少的精力。當您的組織使用這些工具時，團隊可以獲得最大的可見性，並深入了解問題及其影響。
底線：更好地瞭解您的IT資產
可觀測性是了解整個基礎架構整體狀態的重要因素。出於善意實施的工具的湧入使您的IT資產變得一團糟，並導致您的系統比以往任何時候都更加複雜。
這使得故障排除和管理這些系統充滿了困難。更多的工具會導致更多的問題，尤其是當嚴重依賴工具停止工作時，它們更難檢測和修復。
有效的可觀測性工具提供了一種主動的補救方法，以説明更快地發現問題。
