什麼是 IT 運營中的可觀測性？

OpenText™ 可觀測性與傳統監控的不同之處在於，可觀測性不僅收集數據，還分析數據以提供可操作的見解。這些額外的步驟可以更全面地了解系統/應用程式行為，並有助於識別原本難以檢測到的問題。

可觀測性並不新鮮;“可觀察性”一詞是在 1960 年與控制理論一起創造的。可觀測性已經進入其他學科，包括IT。由於混合雲的複雜性，「雲可觀測性」一詞現在也很流行。

監控和可觀測性有什麼區別？

可觀測性經常與監控相混淆，但兩者是完全不同的。

監控是指觀察系統隨時間推移的性能。監視工具通常從特定源（如日誌檔或性能計數器）收集數據。例如，監視可以告訴系統上有多少使用者，但不會主動告訴你何時達到容量限制。監視是解決問題的一種被動方法，因為監視要求您提前知道監視的重要內容。監控的局限性在於，它專注於在特定時間點捕獲指標。

可觀測性的功能比監視更廣泛。可觀測性工具從所有可用源（如日誌、性能計數器和應用程式代碼）收集數據。然後，這些工具會分析這些數據，以了解系統的內部工作原理並瞭解其行為。這些數據可用於通過識別趨勢並深入瞭解如何改進系統，在問題導致問題之前發現問題。

可觀察性是監測和分析的結果，就像視覺是眼睛和大腦視覺處理的結果一樣。AIOps 或人工智慧OpenText™ IT 運營工具旨在提供可觀察性等。除了提供可觀測性外，AIOps 還使用其分析來確定可以採取哪些糾正措施，然後自動進行修正。

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可觀測性和 IT 運營

流暢的環境需要可觀測性，尤其是當您擁有跨職能團隊和高度分散式計算環境時。事實上，可觀測性增強了關鍵的日常IT運營，包括：

• 精準調試：使用來自事件、指標、日誌、跟蹤和其他可用來源的數據來快速識別和解決問題。
• 主動檢測：通過識別趨勢和了解系統行為，在問題導致問題之前發現問題。
• 提高效率：深入瞭解如何改進系統並做出相應的更改。
• 更廣泛地覆蓋多種雲原生架構：跨多個雲原生架構獲得整體視圖。

可觀測性具有廣泛的應用，從優化 Web 事務到確保 IT 性能滿足客戶期望。下面是一個突出其價值的用例：

假設您是一名開發人員，試圖確定系統崩潰的原因。通過監控，您必須確保所有相關系統都已受到監控，從中手動收集數據，然後嘗試將發生的事情拼湊在一起。此過程既困難又耗時，因為您的數據將來自崩潰發生后。

借助可觀測性，您將可以自動存取來自所有可用來源的數據。您還可以藉助分析來查找異常，這些異常可能會在系統崩潰之前將問題指向問題。

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可觀測性有什麼好處？

組織可以利用以下主要優勢並獲得完整的IT可觀測性。這些好處包括：

• 提高品質：您觀察得越多，您能找到的關鍵問題就越多，從而產生更好的產品，滿足利益相關者和客戶的期望。
• 提高效率：通過可觀測性，公司可以快速調試系統和軟體。
• 降低成本：延長調試週期會花費大量時間和金錢，從長遠來看，可觀測性會降低。
• 縮短上市時間：有了可觀測性，您可以按計劃交付應用程式和軟體以及產品/服務。
• 應用程式性能監控：全面的可觀測性使組織能夠立即診斷關鍵軟體問題並改進性能指標。
• 有用的業務分析：由於可觀測性是一個數據密集型過程，因此您可以詳細瞭解關鍵績效指標 （KPI），例如投資回報率 （ROI） 和底線。
• 卓越的用戶體驗：在問題出現之前發現問題會帶來卓越的用戶體驗，從而提高組織的聲譽和盈利能力。
• 基礎架構、雲和 Kubernetes 監控： 可觀測性可以幫助檢測基礎架構和運營 （I&O） 團隊、Kubernetes 環境和雲中的軟體問題。其結果是增強了成功應用的所有元件的覆蓋範圍。

如果實施得當，可觀測性可以成為獲得完整IT可見性的強大工具，從而對組織的IT性能品質、效率、上市時間和盈利能力產生積極影響。

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AIOps 如何提供可觀測性？

AIOps 超越了可觀測性，並將其轉化為行動。可觀測性可以為開發人員提供洞察力，例如應用程式對代碼特定部分的行為。AIOps 可以幫助運營團隊自動響應中斷和速度變慢，同時花費更少的精力。當您的組織使用這些工具時，團隊可以獲得最大的可見性，並深入了解問題及其影響。

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底線：更好地瞭解您的IT資產

可觀測性是了解整個基礎架構整體狀態的重要因素。出於善意實施的工具的湧入使您的IT資產變得一團糟，並導致您的系統比以往任何時候都更加複雜。

這使得故障排除和管理這些系統充滿了困難。更多的工具會導致更多的問題，尤其是當嚴重依賴工具停止工作時，它們更難檢測和修復。

有效的可觀測性工具提供了一種主動的補救方法，以説明更快地發現問題。

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