云计算可观察性的五个关键和新兴趋势

在当今高度抽象、虚拟化、通常短暂且始终动态的云计算资源的世界中，实现持续可观察性的需求至关重要。可观察性是衡量系统状态的能力，使企业能够主动识别和解决问题，最大程度地减少对最终用户的影响并确保业务连续性。然而，一些企业在创建云计算服务时并没有考虑到内部系统的可观察性。 Red Hat公司首席软件工程师Bart在最近一篇博文中指出：“可观察性并非事后才想到的东西，而应该从一开始就纳入云计算架构中。”

虽然云计算可观察性的基本原则仍然适用于云原生环境，但云计算的可观察性正在随着新技术的出现而不断发展，这些新技术旨在提高可观察性实践的效率和有效性。本文将探讨云计算可观察性的五个关键和新兴趋势，以及组织如何利用这些趋势来改善其系统和应用程序的整体健康状况。

1. 日志、指标和追踪的融合

日志、指标和追踪是云计算可观察性的三个基本支柱。日志记录事件和消息，指标提供有关系统性能的数字测量，而追踪则跟踪请求和事务在系统中移动的情况。虽然这三个组件传统上是独立管理的，但现在正朝着融合的方向发展。这种融合使组织能够更全面地了解其系统，并从日志、指标和追踪数据中获得更深入的见解。

2. 错误和警报的自动化

错误和警报是云计算可观察性的关键组成部分，它们使组织能够主动识别和解决问题。然而，手动管理错误和警报会非常耗时且容易出错。自动化错误和警报管理可以显着减少平均修复时间 (MTTR)，并使组织能够更有效地利用其资源。

3. 人工智能和机器学习在可观察性中的应用

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在云计算可观察性领域引起重大影响。 AI 和 ML 算法可以帮助组织从大量可观察性数据中识别模式和异常情况，并自动执行许多以前需要手动完成的任务。这可以显着提高可观察性实践的效率和准确性。

4. 云原生的可观察性工具

云原生技术，例如微服务和容器，正在改变云计算应用程序的构建和部署方式。为了充分利用云原生技术，组织需要采用为云原生环境设计的可观察性工具。这些工具通常是轻量级的、可扩展的，并且针对云原生环境的独特需求而设计。

5. 可观察性与 DevOps 的集成

DevOps 是一种软件开发方法，它强调开发和运维团队之间的协作。可观察性对于 DevOps 至关重要，因为它使团队能够快速识别和解决问题，从而缩短开发周期并提高软件质量。可观察性工具和实践与 DevOps 工具链的集成正在日益普及，这使团队能够在整个软件开发生命周期中无缝地协作。

结论

云计算可观察性对于确保系统稳定性和避免中断至关重要。云计算的可观察性正在随着云原生技术和 AI/ML 算法的兴起而不断发展。组织通过采用这些新趋势，可以显着提高其可观察性实践的效率和有效性，从而改善其系统和应用程序的整体健康状况。