探索云原生可观测性：技术与团队协作的深度结合

TheNewStack 出品的电子书《Cloud Native Observability for DevOps Teams》读后感，老书新读，还是另有一番领悟。

阅读原文请转到：https://jimmysong.io/blog/cloud-native-observability-devops/

最近读了 TheNewStack 发布的电子书《Cloud Native Observability for DevOps Teams[1]》，虽然这本书是 2022 年出品的，但给我了很大的启发。它不仅讨论了技术工具，还深入探讨了团队协作、文化建设和未来趋势的结合点。在这本书里，“观察”不仅仅是看到数据，而是看清背后的意义。可以说，它从根本上改变了我对可观测性的理解。

核心内容

本书从基础定义到实际操作，系统地阐述了云原生可观测性的重要性及其实现方式。通过具体的工具和策略，它帮助读者理解如何整合指标、日志、追踪和混沌工程等维度，全面掌控分布式系统的健康状况，为 DevOps 团队提供高效的决策支持。

可观测性的定义与价值

书中开篇就点明：可观测性是通过系统的外部信号推断内部状态的能力。不仅是传统的指标（Metrics）、日志（Logs）、追踪（Tracing）三根支柱的组合，而是一种综合性、全局化的分析方法。正如作者所说：

"Observability isn’t just the ability to see each piece at a time; it’s also the ability to understand the broader picture and how these pieces combine."

云原生环境的挑战

书中特别强调了 Kubernetes 环境中日志和监控的复杂性。Kubernetes 没有内置的完整可观测性解决方案，只提供了基础功能，比如 kubectl 查看对象状态，而更高级的功能需要依赖第三方工具如 Fluentd 和 Prometheus。

实践指南

书中在实践部分提到了多种实现可观测性的具体策略和工具：

• 应用日志：通过 Fluentd 或类似工具采集容器内的标准输出日志，帮助开发者定位应用问题。
• 集群日志：收集 Kubernetes 核心组件如 kube-apiserver 和 etcd 的日志，适合排查系统级别的故障。
• 事件日志：利用 kubectl get events 快速了解集群中资源的状态变化。
• 审计日志：记录 API 请求，便于安全审查和权限问题的定位。
• 混沌工程：利用工具如 Chaos Mesh 和 Litmus Chaos，验证系统在高压或异常情况下的表现。

这些实践指南强调了工具与策略的结合，从而实现全面的可观测性。

我的思考与观点

超越数据本身的“观察力”

书中强调，单纯收集数据并不能解决问题，关键在于跨维度数据的整合与分析。例如，在性能问题排查时，指标和追踪往往无法直接关联，而这正是现有工具的短板。未来，统一数据存储和分析视角的工具，比如 OpenTelemetry 提倡的标准化方法，可能是突破口。

AI 与可观测性的结合

随着 AI 技术的发展，可观测性工具也可以更智能化。例如，通过机器学习预测异常，或是自动推荐优化策略。这不仅能减少人为干预，还能提升故障响应速度。正如作者在混沌工程部分提到的：

"Instead of waiting for something to happen and finding out how your application fares, you put it through duress under controlled conditions to identify weaknesses and fix them."