一、什么是數(shù)據(jù)可觀測(cè)性？

數(shù)據(jù)可觀測(cè)性是一種數(shù)據(jù)操作的方法和解決方案，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控、檢測(cè)、預(yù)測(cè)、預(yù)防和解決基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序?qū)又械膯?wèn)題。

企業(yè)應(yīng)用程序的可觀察性越高，就越容易確定影響其問(wèn)題的根本原因。隨著問(wèn)題的確定和修復(fù)，應(yīng)用程序變得更加可靠和高效。

二、什么是APM？

APM就是應(yīng)用性能監(jiān)測(cè)，APM工具是一種萬(wàn)能的解決方案，用于監(jiān)控企業(yè)基礎(chǔ)架構(gòu)中的應(yīng)用層。APM通過(guò)輸出日志和跟蹤應(yīng)用程序的運(yùn)行狀況，并向數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)發(fā)出有關(guān)問(wèn)題、瓶頸和停機(jī)問(wèn)題的警報(bào)。APM有兩個(gè)顯著特點(diǎn)：?

• APM工具首先采用了可觀察性原則，使應(yīng)用層的輸出更加可觀察。

• APM可以識(shí)別哪個(gè) API 服務(wù)請(qǐng)求失敗，并且可以突出顯示計(jì)算資源被鎖定的位置。

除了上述功能外，APM也有顯著的缺點(diǎn)：

• APM 僅限于應(yīng)用層，APM 工具不具備監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施層所需的功能。

• APM 工具無(wú)法驗(yàn)證數(shù)據(jù)管道的質(zhì)量。由于 APM 通常僅限于跟蹤采樣，因此它們無(wú)法分析完整的數(shù)據(jù)集，難以避免數(shù)據(jù)傾斜并分析原因，因此數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)難以通過(guò)APM識(shí)別和修復(fù)數(shù)據(jù)的根本問(wèn)題。

三、企業(yè)為什么需要數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)？

對(duì)于企業(yè)而言，即便有APM 工具，也應(yīng)該選擇數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)。與僅監(jiān)控應(yīng)用層的 APM 工具不同，數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)將監(jiān)控功能一直延伸到數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施層。數(shù)據(jù)可觀測(cè)性改進(jìn)了對(duì)數(shù)據(jù)管道的控制，創(chuàng)建了更好的SLA，并為數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)提供了更好的業(yè)務(wù)決策洞察力。數(shù)據(jù)可觀測(cè)性解決方案在以下方面比?APM 工具更具優(yōu)勢(shì)：

• 提供更好的數(shù)據(jù)層可觀察性，使DataOps團(tuán)隊(duì)可以更好地控制數(shù)據(jù)管道。

• 提供改進(jìn)的基礎(chǔ)設(shè)施層可觀察性，使ITOps團(tuán)隊(duì)可以更好地控制基礎(chǔ)設(shè)施資源。

數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)對(duì)企業(yè)的作用：

• ITOps團(tuán)隊(duì)可以在APM無(wú)法提供的粒度級(jí)別上監(jiān)控關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施層指標(biāo)，例如內(nèi)存可用性、CPU存儲(chǔ)消耗和集群節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)可以比其他解決方案更快地排除和解決數(shù)據(jù)擁塞和中斷問(wèn)題。

• DataOps團(tuán)隊(duì)可以通過(guò)自動(dòng)檢查功能來(lái)檢查數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏?zhǔn)確性、完整性和一致性來(lái)確保高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，從而建立更健康的數(shù)據(jù)管道。

• 數(shù)據(jù)工程師可以自動(dòng)收集數(shù)千個(gè)管道事件，將它們關(guān)聯(lián)起來(lái)以識(shí)別異?；蚍逯?，并使用這些結(jié)果來(lái)預(yù)測(cè)、預(yù)防、排除故障和修復(fù)數(shù)據(jù)問(wèn)題。

• 業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者可以與BI分析師合作，創(chuàng)建準(zhǔn)確的容量估計(jì)以及更明智的SLA，以滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的需求。

總體而言，數(shù)據(jù)可觀測(cè)性有助于企業(yè)的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)問(wèn)題發(fā)生之前進(jìn)行預(yù)防、識(shí)別和修復(fù)，這對(duì)于無(wú)法承受數(shù)據(jù)中斷或停機(jī)時(shí)間的企業(yè)而言非常關(guān)鍵。

四、APM工具 VS數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)

DataOps團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)選擇滿足其業(yè)務(wù)范圍、規(guī)模、預(yù)算、可用性、可靠性和自動(dòng)化需求的解決方案。本文選擇了六個(gè)參數(shù)來(lái)對(duì)比常見(jiàn)的APM工具和數(shù)據(jù)可觀測(cè)性解決方案，為企業(yè)選擇APM還是數(shù)據(jù)可觀測(cè)方案提供參考：

從上述對(duì)比看，使用數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)具有如下優(yōu)點(diǎn)：

• 監(jiān)控范圍更廣：數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)使企業(yè)的基礎(chǔ)架構(gòu)層、數(shù)據(jù)層和應(yīng)用程序?qū)痈子谟^察。可以幫助企業(yè)優(yōu)化資源、維護(hù)有效的數(shù)據(jù)管道并做出更好的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型業(yè)務(wù)決策。還可以幫助企業(yè)觀察應(yīng)用程序使用的所有服務(wù)、API和SDK。

• 可擴(kuò)展性高：通過(guò)數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)可以使用微服務(wù)為分布式企業(yè)應(yīng)用程序提供服務(wù)，即便每天具有2000億次展示的規(guī)模也可以做到。

• 高復(fù)雜性：數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)可以為在云原生和混合基礎(chǔ)架構(gòu)上運(yùn)行的企業(yè)應(yīng)用程序提供服務(wù)，幫助企業(yè)深入了解其基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)層和應(yīng)用程序?qū)印?/span>

• 可靠性高：數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)可以提高數(shù)據(jù)管道的質(zhì)量和可靠性，允許分析完整的數(shù)據(jù)集，而不會(huì)出現(xiàn)任何數(shù)據(jù)偏差，從而識(shí)別和修復(fù)根本原因問(wèn)題。

• 可用性高：與企業(yè)APM類似，像HK-Acceldata等高端數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)還可以為企業(yè)提供一流的客戶支持服務(wù)，幫助企業(yè)的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)充分利用數(shù)據(jù)管道。

• 提供AI自動(dòng)化：數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)支持AI自動(dòng)化，可以過(guò)濾掉數(shù)TB的噪音，還可以在問(wèn)題發(fā)生之前就預(yù)防問(wèn)題，而不是在問(wèn)題出現(xiàn)時(shí)才想如何解決問(wèn)題。這樣企業(yè)的團(tuán)隊(duì)就可以將更多的時(shí)間花在優(yōu)化和擴(kuò)展應(yīng)用程序上。

五、選擇數(shù)據(jù)可觀測(cè)性平臺(tái)比APM工具更好

如果企業(yè)運(yùn)行使用了Spark、Kafka或Kubernetes的關(guān)鍵任務(wù)云原生或混合企業(yè)應(yīng)用程序，則企業(yè)將無(wú)法承受任何數(shù)據(jù)中斷或停機(jī)時(shí)間。此外，數(shù)據(jù)分析需要更健康的數(shù)據(jù)管道，如果讓垃圾數(shù)據(jù)進(jìn)入，企業(yè)只會(huì)得到垃圾分析。為了解決這兩個(gè)問(wèn)題，企業(yè)需要一個(gè)完整的數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)（例如HK-Acceldata）來(lái)分析完整的數(shù)據(jù)集、避免數(shù)據(jù)傾斜、深入挖掘必要的信息以識(shí)別根本原因問(wèn)題并改善數(shù)據(jù)管道的健康狀況。使用像HK-Acceldata這樣的數(shù)據(jù)可觀測(cè)平臺(tái)，企業(yè)可以擴(kuò)展數(shù)據(jù)功能：

• 更好地控制數(shù)據(jù)管道。

• 提高數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和健康度。

• 分析完整的數(shù)據(jù)，避免偏差。

同時(shí)，還將擴(kuò)展企業(yè)的業(yè)務(wù)能力：

• 利用AI自動(dòng)化構(gòu)建模型，幫助消除噪音。

• 識(shí)別根本原因問(wèn)題，獲得實(shí)時(shí)洞察，并做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

• 通過(guò)優(yōu)化資源使用和避免手動(dòng)編碼/配置更改來(lái)降低成本。

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