在當今信息技術迅猛發(fā)展的浪潮中，企業(yè)正置身于一個日益復雜化的 IT 環(huán)境，并面臨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長。智能運維（AIOps），作為 IT 運維管理領域的革新者，融合了大數(shù)據(jù)和機器學習技術，致力于對 IT 運維流程進行深度優(yōu)化和智能化自動化管理。在這一變革的背景下，構建一個高效的監(jiān)控觀測平臺——觀測云，已成為智能運維成功不可或缺的基石。本文將深入探討為何構建觀測云是實現(xiàn)智能運維的必備條件，并分析其三大核心原因。
觀測云是構建智能運維體系的基石，包含三大核心要素
· 數(shù)據(jù)采集與治理的規(guī)范化
首先，觀測云的誕生，為數(shù)據(jù)采集領域帶來了一場革命。它通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集行為，徹底規(guī)范了數(shù)據(jù)治理的流程。在傳統(tǒng) IT 運維中，數(shù)據(jù)采集的分散化和復雜性常常導致數(shù)據(jù)一致性和質(zhì)量難以保障。觀測云的集中化和標準化采集機制，不僅簡化了運維過程，更確保了數(shù)據(jù)的完整性和準確性。
這種規(guī)范化的數(shù)據(jù)采集，不僅提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量，更為數(shù)據(jù)分析和決策提供了可靠的基礎。運維團隊現(xiàn)在可以更加自信地依賴數(shù)據(jù)的準確性，做出更加精準和高效的運維決策。
· 簡化數(shù)據(jù)查詢方式
其次，觀測云的另一大優(yōu)勢在于它統(tǒng)一了數(shù)據(jù)查詢的方法。在缺乏集中化平臺的舊模式下，運維團隊不得不在多個數(shù)據(jù)源之間穿梭，進行繁瑣的數(shù)據(jù)檢索和整合工作，這不僅效率極低，而且極易引發(fā)錯誤。觀測云通過提供一個集中的數(shù)據(jù)查詢接口，讓運維團隊能夠在單一的平臺上輕松查詢和分析所有相關數(shù)據(jù)。
這種統(tǒng)一的數(shù)據(jù)查詢機制，極大地提升了運維的效率和便捷性。算法工程師現(xiàn)在可以將寶貴的時間從繁瑣的數(shù)據(jù)整合和查詢?nèi)蝿罩薪夥懦鰜?，轉(zhuǎn)而投入到算法的深入優(yōu)化和創(chuàng)新之中。這不僅提高了工程師的工作價值，也使他們能夠避免陷入「SQL 工程師」的尷尬局面，專注于更高層次的技術挑戰(zhàn)和創(chuàng)新。
例如，通過以下語句，可統(tǒng)計 Nginx 日志中狀態(tài)碼為 400 的日志數(shù)。
· 提供全面的數(shù)據(jù)視角
最后，觀測云以其統(tǒng)一而全面的視角，為智能運維提供了數(shù)據(jù)的深度洞察。在智能運維的領域，算法的效能與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和廣度緊密相連。觀測云通過融合各類數(shù)據(jù)源，構建了一個全方位的數(shù)據(jù)視圖，這使得算法能夠基于更加豐富和多元的數(shù)據(jù)進行深入的分析和學習。
結(jié)合先進的大數(shù)據(jù)分析技術，觀測云賦予了運維團隊深入洞察系統(tǒng)運行狀態(tài)的能力，能夠預測潛在的問題，并實現(xiàn)故障排除與系統(tǒng)優(yōu)化的自動化。這種全面的數(shù)據(jù)視角和強大的分析能力，正是智能運維釋放其真正價值的關鍵所在。
數(shù)據(jù)存儲及分析能力是關鍵
在智能運維的廣闊天地中，監(jiān)控觀測平臺承載著處理龐大數(shù)據(jù)量的重任，特別是在云原生的生態(tài)下，服務的激增帶來了指標、日志和追蹤數(shù)據(jù)的海量累積。面對這一挑戰(zhàn)，觀測云的底層數(shù)倉展現(xiàn)出其卓越的能力，不僅能夠高效地存儲、索引和查詢龐大的數(shù)據(jù)集，更在成本控制上展現(xiàn)出深思熟慮的策略。通過實施冷溫熱數(shù)據(jù)的分層存儲機制，觀測云在保障查詢性能的同時，也大幅度降低了數(shù)據(jù)存儲的經(jīng)濟負擔，為企業(yè)的智能運維之路鋪就了堅實的基石。
在監(jiān)控觀測平臺的構建中，數(shù)據(jù)源的多樣性是其核心特點之一。面對來自不同服務、應用程序和系統(tǒng)的多樣化數(shù)據(jù)，觀測云的底層數(shù)據(jù)倉庫采用了創(chuàng)新的 Schemaless 特性，以實現(xiàn)對各種結(jié)構數(shù)據(jù)的包容性接納。這種無模式的特性賦予了平臺無與倫比的靈活性，使得在監(jiān)控數(shù)據(jù)源發(fā)生變動時，觀測云能夠輕松地進行適應，無需進行耗時的開發(fā)和維護工作。更重要的是，Schemaless 特性簡化了新數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)類型的集成流程，無需進行復雜的模式設計和更新，從而顯著提升了平臺的靈活性和適應性。觀測云的這一特性，為處理和分析來自不同源且具有不同結(jié)構的數(shù)據(jù)提供了強大的支持，確保了智能運維的高效性和前瞻性。
如圖所示，Schemaless 特性可以允許用戶隨意自定義擴展字段，而不需要預先定義數(shù)據(jù)模型，可以減少大量的配置維護工作。數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)通過“字段廣播”的模式實現(xiàn)，例如根據(jù)日志中的 host 字段和主機的監(jiān)控指標關聯(lián)，可以將 MySQL 的鏈路同 MySQL 監(jiān)控指標關聯(lián)，這種靈活和可擴展的模式貫徹至觀測云整個可觀測性數(shù)據(jù)體系中，能夠動態(tài)的建立可觀測性數(shù)據(jù)之間的關系，從而達到全域可觀測性數(shù)據(jù)動態(tài)關聯(lián)的效果。
讓智能運維真正為業(yè)務及研發(fā)運維過程賦能
觀測云通過其對可觀測性數(shù)據(jù)的集中管理和統(tǒng)一查詢機制，為企業(yè)打造了一個全面的智能運維環(huán)境。這一環(huán)境不僅提供了深入的數(shù)據(jù)視角，并且讓技術本質(zhì)回歸，為企業(yè)用戶提供實質(zhì)性的價值。例如，它能夠通過分析日志數(shù)據(jù)來監(jiān)測并預警用戶領券行為的異常激增，預防潛在的業(yè)務風險；通過監(jiān)控主機內(nèi)存使用趨勢來預測和診斷內(nèi)存泄漏問題；以及通過識別在 Kubernetes 環(huán)境中頻繁重啟的 Pod 來提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。此外，利用觀測云 DataFlux Func 可編程平臺，用戶能夠定制化智能巡檢流程，將算法應用于業(yè)務研發(fā)的各個環(huán)節(jié)，從而實現(xiàn)運維工作的智能化和自動化，進一步提升業(yè)務研發(fā)的效率和質(zhì)量。
如果想對觀測云的智能監(jiān)控原理進一步了解，可參考《深度解析觀測云智能監(jiān)控的核心設計原理》 。
總結(jié)
總結(jié)而言，觀測云的構建不僅是智能運維不可或缺的基石，更是其核心驅(qū)動力。它通過規(guī)范化的數(shù)據(jù)采集策略、簡化的數(shù)據(jù)查詢機制，以及全面的數(shù)據(jù)分析視角，為智能運維的順暢實施提供了堅實的支撐。隨著技術的飛速發(fā)展和企業(yè)需求的持續(xù)增長，監(jiān)控觀測平臺在IT運維的未來將扮演著越來越核心的角色，其影響力和價值將不斷增強。
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