9.2 可观测性与传统监控

认识可观测性之后,引来第一个问题:“可观测性与传统监控区别是什么?”。

业内专家 Baron Schwartz 曾用非常简洁的话总结了两者的关系,先看看他的解释。

可观测与监控的关系

监控告诉我们系统哪些部分是工作的,可观测性告诉我们那里为什么不工作了。

——by《高性能 MySQL》作者 Baron Schwartz

如图 9-1,我们把系统的理解程度和可收集信息之间的关系进行象限化分析,进一步理解可观测与传统监控的区别。


图 9-1 可观测性帮助工程师解决未知的未知(Unknown Unknowns)

X 轴的右侧(Known Knows 和 Known Unknowns)表示确定性的已知和未知,图中给出了相应的例子。这类信息通常是系统上线前就能预见,并能够监控的基础性、普适性事实(如 CPU Load、内存、TPS、QPS 等指标)。过去的大多数运维监控都是围绕这些确定的因素展开的。

然而,很多情况下,这些基础信息很难全面描述和衡量系统的状态。例如,坐标的左上角:Unknown Knowns(未知的已知,通俗理解为假设)。举个例子,为保证服务可用性,通常会引入限流或熔断等容错手段。假设请求量突然异常暴增,容错机制生效,保障服务最大程度上的可用性。但注意的是,这里的“假设”(如请求量突然暴增)并未实际发生。因此,日常情况下,基础监控可能看不出任何异常。

但当系统接受真正的考验时,那些未经过验证的“假设”(如限流逻辑写错了)会导致我们碰见最不愿见到的情况 —— Unknown Unknowns(未知的未知,毫无征兆且难以理解)。

经验丰富(翻了无数次车)的工程师通过不断总结经验,逐步缩小 Unknown Unknowns 的排查范围,从而缩短故障修复时间。但更合理的做法是,通过系统的细微输出(如 metrics、logs、traces,也就是遥测数据),然后以低门槛且直观的方式(如监控大盘、链路追踪拓扑、聚合的离散事件日志等)描绘出系统的全面状态。当发生 Unknown Unkowns 情况时,才能具象化的一步步定位到问题的根因。

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Contributors: isno