随着可观测性的要求逐步提高,面向业务目标可度量SLO要求越来越高,如何整合云平台、云产品、日志、tracing等各种数据,不同数据进行统一汇聚、存储,进行关联分析和根因定位?
收起以微服务体系结构为主要特征的云原生软件系统通过细粒度的服务拆分以及服务的独立开发、交付、部署和伸缩能力极大地降低了单个服务开发的复杂性以及整体系统的可用性和可伸缩性。然而, 复杂性并没有消失而是从单个服务上升到了服务间交互层面上。此外,云原生软件系统的运行环境具有高度的动态性、复杂性和不确定性。这些都使得云原生软件系统运维管理成为巨大的挑战,而可观测性正是与之密切相关的一种技术趋势,特别是对于所谓的智能化运维(AIOps)而言。