反馈循环是我们开发人员工作的关键。它们为我们提供信息，并让我们从用户过去和现在的行为中学习。这意味着我们可以根据过去的反应进行主动开发。

TestComplete 是一款自动化UI测试工具，这款工具目前在全球范围内被广泛应用于进行桌面、移动和Web应用的自动化测试。

TestComplete 集成了一种精心设计的自动化引擎，可以自动记录和回放用户的操作，方便用户进行UI（用户界面）测试，该工具提供了脚本和图形化界面操作支持。

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主动编程与反应编程

主动编程推动了隔离可能容易缓解的变量的概念。这个想法是在问题变成问题之前将其消除。话虽如此，我们谈论的并不是某种奇怪的通灵能力，可以在事情发生之前确定需要做什么。如果有人能做到这一点，我们都不需要工作了。这是关于使用 APM 和测试套件等工具，以及真实用户监控和直接用户质量保证来使事情变得可预测。

反应式编程更为常见。我们在大多数现代非编译编程语言（如 Ruby、PHP、Python 和各种 JavaScript 变体）中都看到过这种编程方式。在反应式编程中，我们希望操纵或交互的数据控制着程序的流程。在这两种情况下，质量反馈循环都很重要。

人们使用的现代工具包括监控、持续集成和持续交付。QA 工具也随着混沌工程等技术和对 DevOps 实践的关注而不断发展。

工具和可观察性

可观察性是主动编程的一个关键特性。这是来自应用程序、基础设施和所有其他系统的直接反馈。这让您能够看到沙盒、测试和生产环境中一切的运行情况。

例如，使用 BugSnag，用户可以获得改进应用程序和性能所需的见解。所有这些都有助于完成循环。

如今，监控方法和工具更加复杂，应用范围也更加广泛，可以处理日益分散和复杂的系统。虽然现在更容易观察代码和测试，并推断出行为，但一旦代码进入现实世界，一切都将不复存在。

重新定义现代需求

对于现代科技界，我们已经看到了重新定义可观察性的必要性。可观察性是指团队查看信息并调查给定系统实时运行情况的能力。这为调整留出了空间，以创建更好的系统并识别任何复杂计算环境中的威胁。

在应用程序开发和监控方面，可观察性提供的实时洞察至关重要。大多数工具专注于消化信息并在一段时间后将其反馈回来。对于许多团队来说，这可能并不理想，尤其是那些每周甚至每天部署多次的团队。无论是沙盒环境还是生产集群，系统都需要以简洁的时间间隔进行近乎即时的监控。

如果不将我们试图观察的所有方面都随时可用，我们就无法看到全貌。现代基础设施会产生大量非结构化数据，但由于硬件限制或高昂的许可费用，通常只能对一小部分进行采样。查询速度慢，从采集到搜索之间的延迟长，使得数据无法“快速”提供，无法进行快速分析。难以使用、查询、部署或管理的复杂解决方案导致使用受限，满意度降低。

这导致系统部分内容的可观察性过时。消除这些障碍可让用户和团队快速查询、分析和可视化所有数据。借助 OpenTelemetry 等开源解决方案，我们可以减少获得丰富反馈所需的时间和精力。

数据驱动的决策

数据驱动的可观察性意味着您可以利用日志数据并使用实时流式传输功能进行查询和仪表板。这为所有工程师（而不仅仅是运营或具有运营意识的 DevOps 人员）提供了实时系统可见性。

可观察性的目标是让系统变得更好。我们知道得越多，我们就能改进和调整得越多。人们常说，软件开发永远不会“完成”。能够观察和监控外面发生的事情，让我们的团队能够构建得更好、更聪明，并更接近我们不断推进的目标。

实时系统可观察性是关于团队的数据驱动、迭代过程，可改善系统的整体健康和弹性。

结论

对于每个开发应用程序的现代公司或组织来说，缓解实时系统可观察性问题是首要任务，无论是网络还是移动、金融科技还是娱乐科技。

成功的工具必须为开发人员、DevOps 从业者、安全运营、系统管理员等提供实时系统洞察。而且，它们必须能够线性扩展并高效存储数据，这样用户才不会浪费计算资源。