传统监控的问题排查方法
传统的监控系统主要用于收集和汇总一定时间间隔内的性能指标，运维同学需要依靠这些指标的变化趋势来分析系统的性能，基于过往的经验判断系统是否正常，哪里可能有问题；或者通过设定监控指标的阈值进行告警。
将这些指标以图表形式展现出来，各种各样图表的组合以及自定义的视图便构成了一个个仪表盘。我们通常会为每一个系统服务设置一个静态的仪表盘，通过它了解系统的运行状态。
当我们想使用仪表盘来进一步分析问题的时候，会受制于这些仪表盘的预设条件，只能查看预设的维度；如果想分析其他的维度，可能就进行不下去了。因为这个维度的标签很可能并没有提前被添加进来，也就不能提供数据的聚合了。
使用传统监控排查故障的局限性
随着容器化的趋势、容器编排平台（例如 Kubernetes）的兴起、系统架构向微服务的转变、混合持久化（多种数据库，消息队列）的普遍使用，同时服务网格的引入、自动弹性伸缩实例的流行，甚至是无服务器（Serverless）的出现以及无数相关的 SaaS 服务的涌现，要将这些不同的工具串在一起形成一个现代系统体系结构，可能意味着一个请求在到达你控制的代码时，已经执行了多次跳转。
在云原生系统中，进行调试最困难的不再是理解代码的运行方式，而是找到有问题的代码在系统中的位置。这时候，通过仪表盘来查看哪个节点或服务速度较慢是不太可能的，因为这些系统中的分布式请求经常在不同的节点中循环，要在这些系统中找到性能瓶颈非常具有挑战性。当某个组件或者服务变慢了，一切都变慢了。
云原生系统通常作为平台运行，代码可能存在于你甚至无法控制的系统中（比如云上的云原生服务或是 PaaS 资源）。
每个请求都有可能跨越任意数量的服务和机器，这让与这些请求相关的几十个指标产生分裂，如果我们想推断在这个过程中各种请求跳转发生了什么，就必须将这些相关的指标都连接起来。而如果继续通过传统的设定阈值的方式进行故障定位，除非你能提前了解可能会在哪些节点出现问题，否则你将完全不知道故障是如何发生的，甚至都没法设定相关的阈值。
传统监控只能解决 Known-Unknowns 的问题
由于业务架构微服务化，加上日益普及的敏捷开发模式，业务的迭代速度变得非常快，这会导致仪表盘中配置的各种指标随着时间快速失效。结果就是，以往的告警和经验模式逐渐失去作用。每次出现故障，复盘的结果就是再增加一些指标或是一些告警，然而这些告警将来可能再也不会被触发。
依赖传统的监控系统，解决的是 Known-Unknowns 的问题（即你能够感知、但是不理解的问题）。比如说 CPU 使用率达到 90% 触发了告警，但却不清楚是什么原因导致了 CPU 的使用率如此之高。对于越来越多第一次发生的事情，你不可能知道这些本来你就不知道的情况，即 Unknown-Unknowns（即你既不理解、也没有感知的问题）。
随着系统复杂性的不断增加，系统性能问题的背后，涉及越来越繁多的相关性和可能性，很多问题超出了任何个人或团队能够直观理解的范畴，所以是时候引入突破这种被动和限制性的工具和方法了。
可观测性与传统监控的区别
通过查看和分析高维度和高基数数据，发现埋藏在复杂系统架构中的隐藏问题，而且不需要事先预测问题可能发生在哪里，以及问题发生的模式，这是可观测性和监控的第一个区别。
可观测性和监控的第二个区别是，关注的维度不一样。监控更加关注基础设施的资源情况。将一切整合起来的可观测性就和原来的监控不同了：可观测平台瞄准的恰恰是应用软件本身。可观测性的目标是保障应用软件的可靠性和稳定性，解决的是应用软件在运行时的调试问题。
对于应用程序代码，最重要的指标是用户的体验。底层系统可能基本上是健康的，但用户请求仍然可能因为多种原因而失败。
可观测性和监控的第三个区别，体现在数据收集的全面性（不仅仅是指标数据）和关联性上。
构建自身系统完整的可观测性需要的能力非常广泛，一般情况下，对于大部分企业来说，这是一个包括数据收集、集成、展示在内的综合性系统工程。它可能涵盖的技术从底层操作系统，到各种语言环境网络协议，甚至还涉及前端用户访问数据，eBPF，Profiling 等等，这是一个非常庞大的知识结构。而且，仅仅收集数据也是不够的，利用数据所提供的可视化、交互性来真正意义上让可观测性落地才是核心。
可观测性强调的是从应用和业务维度，用各种数据垂直且实时地描述这个应用的全貌，它采用的不是传统的分层逻辑，不是用不同的独立的监控系统分开关注每一层的情况（例如基础设施、中间件、数据库、应用服务端代码、客户端等等）。
可观测性提供了一种不同的诊断方法，它能够帮助你研究任何系统，无论这个系统多么复杂，不需要依靠经验或“直觉”。有了可观测性工具，我们不再只能依赖团队中最有经验的工程师，而是可以全面收集和关联数据，通过探索性的问题来询问系统和应用，通过数据分析和发现来进一步开放式地查询和下钻，直到找到问题或故障的根本原因。
