可觀察性在云計算復雜性中成功的五個技巧

IT運營中的可觀察性概念在2020年得到了人們的關注，這是因為IT領導者正在尋找新的方法來控制隨著云計算和快速數(shù)字化而得到增長的復雜性。

可觀察性與IT監(jiān)控的不同之處在于其側重于應用程序和豐富工具的開發(fā)，以便運營人員可以就軟件如何工作或在生產(chǎn)中工作提出有意義的問題。提出新問題的能力使IT部門可以對應用程序行為獲得不同的見解，從而優(yōu)化和改進客戶的結果。

考慮可觀察性的另一種方法是，它完全以用戶角度為基礎，這需要以用戶為中心的心態(tài)和方法。傳統(tǒng)的(黑盒)監(jiān)視提供的指標可以指示系統(tǒng)是否已啟動并正在運行，而可觀察性則通過顯示系統(tǒng)是否真正滿足業(yè)務和用戶要求來進一步提高這一能力。

行動中的可觀察性

可觀察性通過解決以下問題，與基礎設施監(jiān)視的業(yè)務價值建立了更緊密的聯(lián)系：

服務器在線且可用，但是它支持的應用程序出現(xiàn)故障。

網(wǎng)絡連接正常，但用戶的交易可能無法通過，或者網(wǎng)站的行為異常。

在一種瀏覽器中可以正常訪問網(wǎng)站，但在另一種瀏覽器中訪問不正常。

在用戶開始抱怨或離開企業(yè)的網(wǎng)站/應用以獲得更好的服務之前，企業(yè)的IT組織需要了解這類問題。這些對于客戶和員工來說是很糟糕的體驗，可能會帶來成本高昂并且不安全的影子IT。

無論哪種方式，缺乏可觀察性都意味著企業(yè)更容易出現(xiàn)用戶滿意度低和支持成本高的情況。可觀察性要求采用現(xiàn)代化的監(jiān)視方法，而開發(fā)人員接受并參與監(jiān)視活動則更加成功。

以下是一些在2021年加強可觀察性實踐的想法：

1. 擴展數(shù)據(jù)

超越傳統(tǒng)的資源監(jiān)控指標，如CPU利用率和網(wǎng)絡延遲。包括來自每個基礎設施組件的日志、跟蹤、度量和警報，以便對應用程序有新的了解。

團隊應該有適當?shù)穆酚珊蜏贤ㄇ?，并能夠快速獲得對系統(tǒng)進行好補救或提供更多環(huán)境的訪問權限。

2. 將可觀察性作為開發(fā)原則

可觀察性遲早會成為開發(fā)人員工作的一部分。開發(fā)人員現(xiàn)在不能在編程之后而讓運營人員來解決它。應用程序運行狀況長期以來一直為IT運營部門所擁有，但從邏輯上來說，真正了解應用程序運行狀況的人是開發(fā)人員，因為他們構建了應用程序運行狀況，并且知道代碼應該如何在生產(chǎn)環(huán)境中工作。通常，在Sprint周期的后期，有人會提出這樣一個問題：“我們?nèi)绾卧谏a(chǎn)中監(jiān)控這項服務?”

開發(fā)團隊急于尋求可行的解決方案，最后，有人最終在應用服務器上運行了一個開源監(jiān)視工具實例。通過將可觀察性作為持續(xù)集成(CI)/持續(xù)交付(CD)管道中的關鍵步驟，而不是事后思考的事項，可以避免這種情況。

3. 采購用于觀察的監(jiān)控工具

APM工具或越來越多的開放源代碼監(jiān)視工具(例如Prometheus)可以幫助衡量操作標準，例如在應用程序正常運行期間可能發(fā)生的應用程序、客戶端和服務器端錯誤。綜合或數(shù)字體驗管理工具提供了另一種理解系統(tǒng)輸出的方法。這有助于回答以下問題：我的用戶是否可以訪問這個應用程序，并且在經(jīng)歷過程中是否存在交易失敗?有一些強大的利基可觀察性工具，但它們可能難以使用，并且需要許多開發(fā)人員不具備的原生監(jiān)視專業(yè)知識。組織面要忽略供應商的宣傳，在技能水平、資源等方面采用適合組織的工具。它應該易于部署和管理。

4. 簡化工具

跨越ITOps和DevOps組織的一個常見陷阱是復制工具的泛濫。這些工具之間的數(shù)據(jù)通常不是聯(lián)合的，這使得簡單而全面地實現(xiàn)可觀察性策略的工作成為一個真正的難題。這就是為什么它是如此難以實現(xiàn)單一控制的原因。大多數(shù)情況下，都需要監(jiān)視和可觀察性工具，并將其用于解決緊迫的問題(例如準備發(fā)布，對特定的客戶端錯誤進行故障排除等)。隨著時間的推移，很容易看到一個組織最終可以使用20多種解決重疊用例的監(jiān)控工具。組織需要整合保留的內(nèi)容，并考慮使用平臺解決方案來管理和統(tǒng)一所有數(shù)據(jù)，從而為開發(fā)人員和運營商節(jié)省時間。

5. 改善最終用戶體驗

可觀察性及其解決的問題不僅對開發(fā)人員、工程師和管理員有意義。可觀察性工具產(chǎn)生的許多見解可以為可能從事銷售、市場營銷、支持或專業(yè)服務的技術含量較低的同事提供豐富的背景信息。

一些示例包括：

在網(wǎng)站的哪一天或一年中的哪個時間看到最多的流量?

是否存在用戶最常訪問的某個網(wǎng)頁?

啟動或更改網(wǎng)頁后，是否看到交易量增加?

網(wǎng)頁加載緩慢嗎?如果是，造成的原因是什么?

回答這些問題通?？梢詷蚪臃羌夹g團隊可以使用的工具，并且需要對應用程序本身有更深入的了解。DevOps和ITOps團隊應該與非技術利益相關者合作，以了解可觀察性工具可以解決哪些業(yè)務問題，以及解決這些問題的好方法。

新聞標題：可觀察性在云計算復雜性中成功的五個技巧
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