可观测性 Vs 监控：有什么区别？

假设某视频流媒体平台决定直播某流行歌手的午夜演唱会，但当用户午夜登录观看时遭遇缓冲问题。 部分忠实粉丝可能会继续等待观看。但普通观众可能直接退出直播，更糟糕的是，不满的超级粉丝可能因此弃用该流媒体服务。

当今技术消费者期待极速响应、超高可用性与无缝交互。负面用户体验（例如大型演唱会期间的缓冲问题）可能导致用户流失，因此 IT 团队需要具备快速定位根本原因并解决系统问题的能力。

这正是监控与可观测性工具在现代 IT 运维 (ITOps) 中不可或缺的原因。以下解析此类工具如何不仅解决问题，更能预防此类场景。

针对直播缓冲问题，运维团队可以使用监控工具在服务器群组负载超出阈值时发出告警。 随后团队可以通过将流量重新分配至可用服务器实现负载均衡。

收到监控告警触发后，可观测性平台可以分析关键指标（如码率适配），并通过分布式追踪技术追溯视频请求路径，定位缓冲问题的源头。例如，若工具发现缓冲问题源自性能欠佳的内容分发网络 (CDN) 节点，即可以为 IT 人员提供 CDN 配置优化与设备兼容性提升方案。

实际上，领先的可观测性工具能分析类似网络事件的历史监控数据，预测演唱会可能导致特定区域 CDN 节点超载。该工具可以提示 IT 人员预先调整 CDN 配置，在用户遭遇缓冲前修复低速节点。

简言之，监控与可观测性为企业提供互补式系统问题诊断方案。监控告知团队异常发生，而可观测性揭示问题本质、成因及解决路径。二者结合赋予 IT 团队全面问题检测与解决能力，确保用户获得无缝体验。

为深入理解可观测性与监控的差异，下文将解析二者运作机制、异同点及其在软件开发 与网络管理中的角色。

可观测性指通过外部输出了解复杂系统内部状态的能力。当系统具备可观测性时，IT 团队可以通过其生成的数据定位性能问题的根本原因。无需额外测试或编码。

“可观测性”一词源自控制理论——一种专注于动态系统自动化控制的工程理论（例如根据流量控制系统的反馈调节管道水流）。现代车辆是另一典型案例。汽车诊断系统常为维修人员提供可观测性，使其无需拆解车辆即可查明无法启动的原因。

在 ITOps 与云计算领域，可观测性需要借助软件工具聚合并关联来自应用程序、硬件及承载网络的持续性能数据流。

可观测性解决方案（如 OpenTelemetry）可以分析系统输出数据，评估系统健康状态，并提供解决问题的可行建议。团队可以据此监控、排查与调试应用程序及网络问题。

可观测系统使开发运维 (DevOps) 团队能透视整个 IT 环境，包括上下文数据与相互依赖关系。其成果如何？一种构建出支持团队主动发现问题、加速问题解决、优化用户体验并满足服务等级协议 (SLA) 的 IT 架构。

监控通过基于预定义指标与日志集，收集并分析 IT 系统聚合数据以评估系统健康状况。在 DevOps 中，监控用于衡量应用程序健康状态，检测已知故障并预防停机。 例如，IT 团队可以在监控工具中创建规则，当应用程序磁盘使用率接近 100% 时触发告警。

监控的真正价值体现在长期趋势分析中。监控工具既能展示应用程序的实时运行状态，也能呈现其随时间推移的使用情况。 但监控存在局限性。

要使监控有效，团队必须明确需要追踪的指标与日志。若团队未预见某类问题，监控工具可能遗漏关键生产故障和其他问题。此外，监控要求 IT 人员手动关联孤立监控工具间的数据，导致根本原因分析过程复杂耗时，并限制开发人员的预测能力。 

“可观测性”与“应用程序性能监控”常被混用。但更准确的理解是将可观测性视为应用程序性能监控的进阶形态。

应用程序性能监控指协助 IT 团队判断应用程序是否达到性能标准与用户期望的工具及流程。监控工具通常追踪网络基础设施健康与性能、应用程序依赖关系、业务事务及用户体验。这些系统旨在快速识别、隔离并解决性能问题。

APM 作为标准实践沿用二十余年，但随着敏捷开发、DevOps、 微服务、多编程语言、 无服务器 及其他 云原生 技术的普及，团队需更快速、更全面的方法来监控与评估高度复杂的环境。为上一代应用程序基础设施设计的 APM 工具已无法为整个应用环境的健康状态与可用性提供快速、自动化且情境化的可视性。当前软件以众多小型组件形式快速部署，传统 APM 工具难以跟上节奏。

于是，可观测性闪亮登场。可观测性基于应用程序性能监控工具的数据采集方法，更好地应对云原生应用程序与服务部署的分布式与动态特性。可观测性解决方案采用整体性方法处理日志记录与监控，帮助团队深入理解服务间交互方式（例如依赖关系图）及其在整体架构中的定位。

监控与可观测性的区别通常在于：前者识别已知问题，后者探索预判潜在问题的方法。本质上，监控是被动响应，而可观测性是主动预防。但二者均使用同类遥测数据，即所谓可观测性三大支柱。

这三大支柱是：

• 日志：记录网络与软件系统内部活动的数据。日志提供事件内容、发生时间及网络位置等详细信息。

• 指标：对系统性能与资源使用情况进行数值化评估。指标通过捕获特定数据类型及关键性能指标 (KPI)（如延迟、丢包率、带宽可用性与设备 CPU 利用率），展现系统健康状态的高层概览。

• 追踪：记录用户请求在网络中端到端流转路径的全链路数据。追踪揭示数据包跨越多设备与系统时的路径及行为特征，是理解分布式系统的关键要素。

监控中，团队利用此类遥测数据定义阈值与基准，并创建预配置仪表板与通知机制。 他们还能利用遥测识别并记录依赖关系——揭示每个应用程序组件如何与其他组件、应用程序及 IT 资源协同运作。

可观测性平台将监控提升至新层级。可观测性平台同样使用遥测数据，但采用主动方式运用。

DevOps、站点可靠性工程师 (SRE)、运营团队与 IT 人员借助可观测性工具实时关联遥测数据，获取系统健康状况的完整情境化视图。这使得团队能够深入理解系统各元素及其相互关系。

通过提供包含依赖关系的 IT 环境全景视图，可观测性解决方案可以向团队展示任何系统事件的“内容”、“位置”、“成因”及其对整体环境性能的潜在影响。它们还能自动发现系统中可能出现的遥测新来源（例如对软件应用程序发起的新  API 调用）。

这些功能常决定 DevOps 团队如何实施应用程序插装、调试流程与问题解决。许多可观测性解决方案还集成机器学习 机器学习 (ML) 和  AIOps  功能，帮助从现代 IT 环境产生的海量原始数据中提取洞察分析，并根据严重程度对问题进行分类。

监控与可观测性对网络与应用程序管理均至关重要。但二者在关键维度存在差异：

监控通过 KPI 持续追踪系统性能，预测潜在问题并实时向 IT 团队发出数据偏差告警。其主要聚焦于发现系统异常并向相关方通报。因此最适用于静态且业务模式可预测的成熟网络环境。

可观测性整合网络中所有设备与组件的遥测数据（含分布式追踪功能），构建更清晰、更完整的整体网络性能全景图。可观测性工具能在复杂动态 IT 环境中执行实时根因分析。它们可以识别运行缓慢或故障的网络组件，并提供预防性修复告警，帮助团队明确监控目标与主动应对策略。

监控工具依赖特定指标与日志检测系统错误、资源使用模式及特定故障类型。它们能协助团队识别“已知的已知”问题——即 IT 团队预先设想到的潜在风险。例如，应用程序性能监控软件可以判断应用程序是否在线、离线或存在延迟问题。 

监控作为确保系统正常运作的关键流程虽不可或缺，但其工具无法提供深度故障检测与事件响应所需的上下文信息。

可观测性助力团队实现架构全景可视化：存储设备配置、整合跨网络异构数据源，并支持无缝数据分析。可观测性工具通过补充网络环境信息（如拓扑结构、设备角色与应用程序依赖关系）增强遥测数据价值，并关联网络数据以揭示“未知的未知”问题。 

凭借提升的可见性与深层洞察分析，IT 团队能主动采取探索式方法管理网络与应用程序。

监控系统收集使用趋势与性能数据，并据此揭示正在发生的状况。但未必能解释异常事件成因。

可观测性工具结合表层数据、CI/CD 流水线数据与历史数据提供上下文，关联看似无关的系统事件。此类关联功能帮助开发人员精准定位问题根源，支持实时与追溯分析。

监控受限于 IT 团队预设的数据集。它无法识别编程范围外的问题，因此常不足以管理动态环境。

仅依赖监控工具意味着受制于孤立数据，迫使团队耗费额外资源进行数据关联与人工根本原因分析。手动流程延缓问题解决速度，并增加服务中断风险。

可观测性工具能映射来自云环境（如混合云与多云环境）、本地基础设施及第三方应用程序的动态异构数据源交互关系。 其天生具备适应性，恰好满足现代 IT 基础设施对问题解决的复杂需求。

借助自动化与 AIOps 功能，可观测性平台可以随生态系统扩展，使团队在基础设施扩张时仍能有效管理。

监控工具通常通过仪表板可视化系统数据，供 IT 人员在集中界面查看关键指标。但无法展示系统错误根源。而监控工具则将预测性任务与根本原因分析留待人工处理。

然而，可观测性工具则能创建包含系统错误及其根源的可追溯路径图，自动化根因分析工作流，简化 IT 团队故障排查步骤。

监控与可观测性相辅相成，构建管理 IT 系统、优化网络连接与最大化架构扩展性的综合框架。

监控工具通过追踪遥测数据及其他关键指标、向团队告警性能偏差，为可观测性奠定基础。例如，当应用程序超出预设响应时间阈值时，监控方案会生成告警。

随后可观测性工具分析遥测数据与相关数据关联（如近期部署记录），补充上下文信息并整合数据层以确定告警成因。其追踪应用程序与其他服务的交互，判断运行缓慢是因数据库漏洞还是网络拥塞所致。

可观测性产生的洞察分析可进一步完善监控功能，形成持续优化的反馈闭环。当可观测工具检测到数据模式变化时，可以同步更新监控警报以匹配新模式，实现监控与可观测功能的动态协同。

此外，可观测性工具借助人工智能 (AI) 与 ML 充分释放监控数据的价值。 AI 驱动的可观测性功能可以通过预测性分析预判瓶颈或故障（例如，根据内存使用趋势预测服务器资源耗尽）。而使用 ML 算法的可观测性则能优化告警机制，精准区分关键警报与干扰信息。

例如，当 CPU 使用率出现短暂但符合预期的突增时，可观测性解决方案可自动屏蔽监控工具生成的警报。但如果 CPU 使用率出现持续性异常突增，该解决方案能确保告警信息第一时间触达相关 IT 人员。

监控与可观测性作为互补性技术，共同优化应用性能管理 (APM) 和 ITOps 实践。二者相辅相成，支持跨用例的主动与被动问题处理机制，助力企业为用户提供符合预期的高效、高可用性 IT 服务。