澄清可观测性误区第六部分：可观测性仅关乎技术堆栈的某个局部

在我们的博客系列中，截至目前已澄清以下可观测性误区：

• 第一部分：可以跳过监控而完全依赖日志
• 第二部分：可观测性专为站点可靠性工程师 (SRE) 设计
• 第三部分：可观测性仅对大规模系统或架构相关且有益
• 第 4 部分：可观测性始终成本高昂
• 第五部分：无需可观测性驱动的自动化即可构建可观测系统

今天，我们将深入澄清关于可观测性的另一个误区，即认为它仅适用于技术堆栈或应用程序的特定部分。

这种误解源于对可观测性核心概念的根本误解。若将可观测性局限于单一层级，便会忽视其贯穿所有技术堆栈层级及其相互连接的整体性本质。通过澄清这种误区，我们的目标是阐明可观测性的本质，将其作为一项综合实践，为整个系统的功能和性能提供深刻的见解。

在现代软件和系统管理中，可观测性不仅仅局限于堆栈的一个部分。它涵盖整个系统，从应用程序层到基础设施层以及这之间的所有内容。

这种误解可能源于一种狭隘的观点，即仅监控一个特定组件（例如应用程序）就足以了解系统行为。然而，这种方法可能会忽略堆栈不同部分之间复杂的交互和依赖关系。

真正的可观测性需要观察和分析系统各个层的数据，包括应用程序指标、跟踪和基础设施遥测。这种全面的方法使团队能够洞察分析整个系统的运作方式，识别性能瓶颈，检测异常，并最终为用户提供更可靠、更高效的体验。

可观测性适用于各种平台（包括移动与网络、云和大型机系统），因为它涵盖了广泛的科技和环境。

让我们深入了解一下可观测性在不同科技堆栈中如何工作的技术细节，以及为什么应该普遍采用它：

• 移动应用程序：移动端的可观测性需要通过代码插桩来捕获相关事件、指标与日志。它是通过观察实时框架、性能监控库和崩溃报告工具来实现的。通过将可观测性机制集成到移动应用程序中，开发人员可以获得对用户交互、性能、错误的洞察分析，帮助改善用户体验和整体应用程序质量。
• 网络应用程序：在 Web 应用程序中，可观测性涉及从不同层级（例如前端、后端和基础架构）捕获和分析数据。这包括记录 HTTP 请求、数据库查询、服务器响应时间和系统资源利用率。通过使用可观测性工具来汇总和分析这些数据，团队可识别性能问题、检测错误并优化整体应用程序性能。
• 云服务：对于云服务，可观测性侧重于监控和分析分布式系统和微服务架构。为此，需跨各种组件和服务来捕获并关联日志、指标和轨迹。诸如分布式追踪与服务网格等技术可实现端到端可视化，使团队能够理解请求流、定位延迟瓶颈并跨不同服务边界进行故障排除。
• 大型机系统：即使在大型机系统中，可观测性也起着至关重要的作用。专为大型机设计的监控工具和框架可以捕获指标、事务日志和资源使用数据。通过利用大型机的可观测性，组织可以获得系统性能的洞察分析，发现效率低下的问题并优化关键业务流程的资源分配。

• 全面系统理解：可观测性提供整个系统栈的整体视图，使团队能够理解不同组件与技术间的交互、依赖关系和性能特征。
• 更快速的故障排除与调试：可观测性数据通过提供系统行为的精细化洞察，帮助团队快速识别与解决问题，实现高效的故障排除和调试。

• 主动检测和预防问题：利用可观测性，组织可检测异常、监控关键指标并设置警报，以便主动识别和解决潜在问题，从而最大限度减少停机时间并提高系统可靠性。
• 改善的客户体验：通过利用跨所有平台的可观测性，组织可以持续监控用户交互、识别性能瓶颈并优化客户体验，从而提高客户满意度和保留率。

总体而言，普遍采用可观测性使组织能够获得可操作的洞察分析、增强系统性能并在不同科技堆栈和环境中提供更好的体验。

IBM 的可观测性解决方案 (IBM Instana)，专为云原生构建，能自动持续提供高保真数据（包括秒级粒度与端到端追踪），并呈现移动端、Web、应用程序及基础设施间逻辑与物理依赖关系的全景上下文。

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