随着云原生相关技术的快速发展，应用架构、基础设施、软件生命周期都发生了巨大变化。应用架构从单体应用向微服务过渡，成为为松耦合系统。Kubernetes 成为运行容器的默认平台，IaaS、PaaS 和 CaaS 平台底层来承载 Kubernetes 平台。服务通过 DevOps 流水线持续部署，服务变更更低成本、更低风险、更高频率。
云原生带来大量开发、运维便利的同时，也使监测变得更加复杂：微服务的规模性与动态性使得数据收集成本大幅提高。大规模体量服务出现问题后，难以快速定位到问题根因。对于可视化与关联分析，传统运维监测缺乏对应手段。
传统监测更多是基于外部视角去监测整个系统，关注部分系统行为，从运维视角规划整个系统的失败模型。随着云原生普及，这个概念从监测扩展到可观测，开始尝试从系统白盒化的思路去观测系统内部运行状况，同时结合多种观测手段，进行深入分析，了解整个系统运行状态的根因。
越来越多团队意识到应该从技术架构设计与建设之初，去主动规划相关可观测能力，这其中包括：支撑业务快速迭代、支持复杂的调用拓扑、为用户体验优化提供支持、高效的运维协同。面对挑战与需求，企业该如何更好的在实践云原生同时，打造自身可观测能力？
为了解决上述问题，阿里云云原生应用平台打造 12 月可观测月，并上线为期 4 期的「阿里云可观测系列公开课」。每周邀请 1 位产品及技术专家，从多个维度全面解读可观测场景实践与解决方案，帮助企业全面强化自身可观测能力。
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