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可观测体系
监控到可观测性的演变
可观测性是一套理念系统，没有对技术实现的具体要求，重点是通过引入该理念，将理念应用到我们的业务迭代和问题洞察中。传统的运维可能只能给我们带来最顶层的告警和异常的概况，当需要更深层次的错误信息定位的时候，往往会通过建群拉人，然后先通过人肉找寻问题的特征，甚至是某个模块的开发承担起分析各个模块的依赖关系等的工作，问题处理基本涉及3个角色以上（业务、测试、开发、架构、平台等）。
相比传统的监控，可观测性能够通过结合数据，并且将数据有机联系在一起，产生更好的连接，帮助我们更好的观察系统的运行状况，快速定位和解决问题。「监控告诉我们系统的哪些部分是工作的，而可观测性告诉我们那里为什么不工作了」，下图2说明了两者之间的关系，监控侧重宏观大盘展现，而可观测性包含了传统监控的范畴。
(图2 监控和可观测的关系)
从上图来看，核心还是观察各个模块以及关键调用和依赖等的输出，基于这些输出来判断整体的工作状态，业界通常会把这些关键点总结为Traces、Loggings、Metrics。
可观测性关键数据
(图3 可观测性关键数据)
结合Traces、Loggings、Metrics的定义和淘宝现有情况，做了一些解读：
Loggings（日志）：基于现有TLOG（无线端到端日志系统）日志通道，展现的是App运行时产生的事件或者程 序在执行的过程中间产生的一些日志，可以详细解释系统的运行状态，如页面跳转、请求日志、全局CPU、内存 使用等信息，多数日志是没有实现串联的，现在引入结构化的调用链路日志后，日志在调用链场景结构化后其实可以转变为Trace，支撑单机排查。
Metrics（指标）：是聚合后的数值，偏宏观大盘使用，对于问题定位缺乏细节展示，一般有各种维度、指标， Metrics数据量一般很大，需要针对场景做一些采样控制。
Traces（追踪）：是最标准的调用日志，除了定义了调用的父子关系外（一般通过TraceID、SpanID），一般 还会定义操作的服务、方法、属性、状态、耗时等详细信息，通过Trace能够代替一部分Logs的功能，长期看通过Trace的聚合也能得到每个模块、方法的Metrics度量指标，但日志存储大，成本高。
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