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可观测性不是一个新鲜的名词，但是近年来随着云原生技术的发展，在带来效率、可用性提升的同时也增加了复杂度，而可观测性成为降低这种复杂度的唯一手段，因此被推到了前所未有的重要地位。
Gartner将应用可观测性（Applied Observability）列为“2023年十大战略技术趋势”之一，并指出，到2026年，70%成功实现可观测性的企业机构，将能够降低决策延迟，帮助目标业务或IT流程建立竞争优势。
那么，云原生时代的可观测性有哪些新挑战和新趋势？
云原生带来可观测性变革
可观测性，是指通过分析系统的Metrics（指标）、Traces（链路）、Logs（日志）等数据，构建完整的观测模型，从而实现故障诊断、根因分析和快速恢复。
对此，谷歌有一个很简单的表述，快速排障（troubleshooting），即可观测性的核心价值。
尽管近年来可观测性颇有一点“网红”气质，但可观测性也是由传统监控演进而来的。
传统监控是面向运维视角的，从系统外部视角去观察系统的运行状态，应用规模普遍较小且服务之间没有互相依赖，更多是通过阈值来监控单体主机的日志和性能指标。
随着云原生技术的发展，基于容器和微服务化的应用规模更加庞大，服务之间依赖呈现为网状结构，复杂的云上环境以及分布式系统的复杂性、动态性，使得故障定界、调用追踪非常不明朗。
例如，虽然很多容器化应用上线有着开箱即用、快速发布的这些好处，但也有很多的网络流量抓取不到。
在这种情况下，其实很难通过传统的方式进行网络流量抓包分析，云环境网络流量监控“黑盒”的短板也逐步暴露了出来。
以往的日志、性能指标监控能力，就需要补充面向云网络的流量日志与性能指标，同时结合动态的全链路追踪能力，实现多维数据的关联分析，提供整体应用的可靠性保障。
因此，云原生可观测性被提出来了，要求从系统内部出发，基于“白盒化”的思路去监测系统内部的运行情况，不仅发现问题，更对于问题现象背后本质给出明晰解释。
而可观测性背后的指标、日志、事件、链路数据，以及诊断工具的结合使用，就为事前预防、事中处理、事后复盘提供了重要决策依据。
可以说，可观测性是基础设施自动化的基石，优秀的可观测性是确保云原生红利高效释放的前提条件。
可观测性的三大维度
云原生计算基金会CNCF将可观测性分解为三个更具体方向进行研究，分别是：事件日志、链路追踪和聚合度量。
日志（Logging）日志的职责是记录离散事件，通过这些记录事后分析出程序的行为，譬如曾经调用过什么方法，曾经操作过哪些数据等等。
输出日志的确很容易，但收集和分析日志却可能会很复杂。面对成千上万的集群节点，迅速滚动的事件信息，数以TB计算的文本，传输与归集都并不简单。
目前，事件日志可观测产品已经是一片红海。
日志管理方案大都包含日志收集、日志聚合、日志存储与分析几个模块，具体过程是日志收集工具与应用程序容器一起运行，并直接从应用程序收集消息，然后将消息转发到中央日志存储以进行汇总和分析。
常见的日志管理工具包括ELK Stack、Fluentd、Loki等。其中，Elastic Stack日志解决方案几乎覆盖了日志管理的全流程。
度量（Metrics）度量是指对系统中某一类信息的统计聚合，主要目的是监控和预警，如某些度量指标达到风险阈值时触发事件，以便自动处理或者提醒管理员介入。
度量常用的工具包括：Zabbix、Nagios、Prometheus，及相关高可用部署方案如Prometheus-operator、Thanos。
追踪（Tracing）追踪的主要目的是排查故障如：分析调用链的哪一部分、哪个方法出现错误或阻塞，输入输出是否符合预期等等。
云原生时代，追踪不只局限于调用栈了，一个外部请求需要内部若干服务的联动响应，这时候完整的调用轨迹将跨越多个服务，同时包括服务间的网络传输信息与各个服务内部的调用堆栈信息。因此，分布式系统中的追踪常被称为“全链路追踪”。
同时，追踪方面的情况与日志、度量也有所不同。
追踪是与具体网络协议、程序语言密切相关的，各个服务之间是使用HTTP还是gRPC来进行通信，会直接影响追踪的实现，各个服务是使用Java、Golang还是Node.js来编写，也会直接影响到进程内调用栈的追踪方式。
这决定了追踪工具本身有较强的侵入性，通常是以插件式的探针来实现，也决定了追踪领域很难出现一家独大的情况，通常要有多种产品来针对不同的语言和网络。
近年来各种链路追踪产品层出不穷，市面上主流的工具既有像Datadog这样的一揽子商业方案，也有AWS X-Ray和Google Stackdriver Trace这样的云计算厂商产品，还有像SkyWalking、Zipkin、Jaeger这样来自开源社区的优秀产品。
总的来说，日志、度量、追踪三者打通，最大的价值是能做到全链路错误寻根，即从发现请求Metric指标异常，通过指标关联分析，并逐层下钻到明细Trace追踪和具体Error Log，全流程自动化从宏观到明细的错误发现和根因定位。
可观测性将走向何方？
不难发现，可观测性问题相对复杂，没有开箱即用的最佳方案。
为了应对云原生场景下复杂的可观测性问题，各大厂商采用了不同的策略。
有的采用多种产品组合的方式，针对不同场景，为客户提供不同的解决方案，比如AWS有CloudWatch、AMP、AMG等产品组合，阿里云有ARMS、链路追踪、日志服务SLS等；
有的厂商则提供了统一的解决方案，比如Azure monitor,Vmware Tanzu Wavefront,华为云CIE等。
随着各大厂商和开源项目的发展和推进，在可预见的未来，可观测领域正在呈现新的趋势：
趋势一：形成可观测性行业标准首先是指标，Prometheus作为云原生时代指标数据标准已经形成共识。
链路标准也随着OpenTracing和OpenTelemetry的推行而逐渐占据主流。
OpenTelemetry作为一套由CNCF主导的云原生可观测性的标准协议，目前已经是海外企业在该领域的实践标准。
反观国内，虽未形成类似的标准，却也涌现了诸如 CAT 和 SkyWalking 等一系列国产开源的 APM 系统。得益于对业务代码无侵入，性能表现优秀，社区活跃，中文文档齐全等众多优秀特性，SkyWalking在国内异常火爆。
在日志领域，虽然其数据结构化程度较低难以形成数据标准，但采集存储分析侧涌现出Fluentd、Loki等开源新秀；另一方面，Grafana作为可观测数据展示标准也愈加明朗。
趋势二：构建以应用为中心的观测视角可观测性比较好的观测视角是应用视角，以应用为单位关联指标、链路与日志，利用逐渐成熟的eBPF探针技术快速实现全局应用可观测，无侵入应用探针为主，OpenTelemetry为辅实现代码级可观测能力。
趋势三：聚焦业务成败在“业务至上”的时代，技术工程师们保障的核心其实并不是这套IT系统或软件，核心其实是业务。
一笔业务可能会涉及到多个微服务系统，需要追踪到整个API关联的订单、用户甚至具体到哪一笔交易，这也是可观测性和业务结合的一个重要发展趋势。
趋势四：加大IT投入“可观测性”被定义为是一个降本增效的好工具，这让许多开发者认为安装了可观测性平台，就可以降低成本、为业务创造价值。
事实上，可观测性工具从来不是一个“便宜”的东西，可观测性平台除了基本的工具投入，还需要有一套完整的数据存储方案，企业自研一套优秀的可观测性解决方案投入成本并不低。
以美国企业的可观测性相关投入为例，其占企业整体IT支出的5%-10%。
因此，可观测性产品的“降本增效”不是短时间内就可以显现出来的，而是通过长时间的应用产生价值，企业将做好加大投入的准备。
趋势五：可观测性与安全融合安全和可观测性的合并，已在全球范围内形成一种趋势。
摩根士丹利《安全分析和可观测性》一文中提到，在国外，以DataDog为代表的公司在上市之后发布的新增功能中有70%都是安全相关的。
这其中的道理非常简单，可观测性是通过检查其输出来衡量系统内部状态的能力，它收集了系统的方方面面，通过这些数据可以分析出系统的故障，自然也就能够分析出系统有没有被入侵。
比如DataDog就提供了通过分析当前访问请求，区分哪些可能是黑客在嗅探，或者准备未来做DDoS攻击的接口的功能。
也就是说，采集的数据在安全方面也能够发挥作用，而不像传统安全工具那样，需要针对安全场景再进行一次数据采集。
所以，安全和可观测性的合并在全球范围内已经成为一种趋势。
针对攻击现场的追踪，比如国内的态势感知、SIEM这些安全产品都选择了和可观测性进行融合。
结语
总体来说，真正的可观测性平台应该是，能够将各种各样对于系统的形态、实时的状态进行有结构性的收集并提供一系列的观察、测量手段的平台。
就像传感器一样，能够让开发者们的开发、测试、运维过程变的更容易，能够即时了解系统的运行状态，而并不是简简单单的“监控”。
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