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天眼深度 | 详谈可观察性:数字化转型的关键因素

来源 中金网 01-18 10:49
摘要: 可观察性有助于数字化转型的组织做出数据驱动的决策,从而尽快减少运营和安全问题。
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  顾名思义,可观察性是捕获和分析来自整个企业的一系列数据以了解应用程序及其底层基础架构如何执行的能力。随着公司加快数字化转型努力,可观察性对于确保实现可靠性和安全性目标变得至关重要。

  企业中的无数硬件和软件组件会自动生成大量记录——事件日志、系统日志、安全日志和其他几种类型的信号。就像一个人的健康可以通过他们的血压、胆固醇水平、体重指数和其他指标来衡量一样,应用程序和基础设施的健康状况也以各种不同的数字被告知。

  在过去的单体应用程序和本地环境中,跟踪这些信息相对容易。在云计算和互连微服务的现代世界中,情况并非如此。虽然新模型可以更快地进行创新,但它们也使企业更加复杂,更难排除故障。

  那么,公司该怎么办?有一段时间,许多人通过复杂的实现和痛苦的集成来收集和分析所有这些数据的解决方案。这些通常花费了太多时间——这是任何组织都无法承受的奢侈——而且往往最终甚至没有产生预期的结果。

  今天,越来越多的公司认识到真正的可观察性超越了事件日志本身。至关重要的是监控和分析这些事件以及KPI和其他数据,以对应用程序的行为方式产生更深层次的数据驱动、全栈洞察。各行各业的组织都在利用新技术和新方法来实现这一目标。

   关于可观察性的四个重要事项

  1) AI/ML 加速了可观察性之旅

  人工智能和机器学习不再只是可观测性图景的理论部分——它们越来越多地以两种方式发挥作用。

  首先,越来越多的公司将机器学习信号应用于已建立的体验和工作流程,以便他们能够更好地驾驭云环境的复杂性,并利用数据来 360 度全方位了解应用程序和基础设施的运行情况。

  其次,他们将可观察性应用于 AI 和 ML 应用程序本身,以回答诸如您如何知道这些应用程序是否按预期工作?你怎么知道你的生产数据没有漂移到模型不准确或者更糟糕的是,已经变得有偏见的地方?您如何查看您的 AI 模型在生产中使用了哪些功能来做出不同的决策?

  随着企业继续扩展其 AI 部署,可观察性必须成为关键考虑因素。

  2) 开发人员是等式的重要组成部分

  可观察性就是在整个软件交付生命周期中减少停机时间并增强安全性。这必须从开发人员开始。

  在这个 DevOps 和“左移”安全性时代,持续可见 CI/CD 管道已成为开发团队的必备条件。开发团队越来越多地负责构建、运行和衡量整个应用程序生命周期的健康状况。

  因此,开发人员需要能够检查有关开发管道每个阶段的数据并提供实时、可操作的见解的工具。 更多区块链消息,请关注下载区块天眼APP,全球区块链监管查询APP。旧的、零散的工具不再切割它。

   3) 向开源倾斜

  开源在数据收集和可观察性方面发挥了重要作用。

  以度量领域为例。指标是随时间收集的用于测量基础架构行为的数据样本,例如操作系统性能、磁盘活动、应用程序性能等。OpenMetrics、OpenTracing、OpenAPM、Open Telemetry、Carbon 和 Graphite 等开放标准有助于帮助组织收集和分析这些信息。

  此外,利用开源意味着能够在整个企业范围内收集大量数据,而无需从头开始重新发明或构建集成。如果您确实需要构建,开源通常会提供一个可插入的框架以快速入门。

  4)拥有自己的遥测

  了解复杂环境可能很棘手。安装专有代理并使用所需的业务规则对其进行配置是必要的,但这需要时间。如果您决定更换后端分析提供商,它也会成为技术债务。

  OpenTelemetry是一种开放标准,旨在提供一种与供应商无关的收集指标和跟踪的方式。它是云原生可观察性堆栈中的强大工具。

  通过选择实施 Open Telemetry 收集,组织可以“拥有”他们的收集策略,并可以根据自己的意愿对其进行自定义……知道如果他们决定交换后端,他们不需要丢弃它并从头开始。

  每家公司都应将 OpenTelemetry 视为其数据收集和分析工作的关键。大多数现代可观察性供应商以及主要的云提供商都支持它。

  通过牢记这四点,组织可以将可观察性作为数字化转型的核心组成部分。在当今快速发展的数字环境中,公司必须能够做出数据驱动的决策,以尽快减少运营和安全问题。没有可观察性,即使不是不可能,实现该目标也很困难。

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