芯片|阿里可观测性数据引擎的技术实践

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一 前言 可观测性这个概念最早出现于20世纪70年代的电气工程 , 核心的定义是:
A system is said to be observable if for any possible evolution of state and control vectors the current state can be estimated using only the information from outputs.

相比传统的告警、监控 , 可观测性能够以更加“白盒”的方式看透整个复杂的系统 , 帮助我们更好的观察系统的运行状况 , 快速定位和解决问题 。 就像发动机而言 , 告警只是告诉你发动机是否有问题 , 而一些包含转速、温度、压力的仪表盘能够帮我们大致确定是哪个部分可能有问题 , 而真正定位细节问题还需要观察每个部件的传感器数据才行 。
二 IT系统的可观测性 电气化时代起源于第二次工业革命(Second Industrial Revolution)起于19世纪七十年代 , 主要标志是:电力、内燃机的广泛应用 。 而可观测性这一概念为何在近100年后才会被提出?难道在此之前就不需要依赖各类传感器的输出定位和排查故障和问题?显然不是 , 排查故障的方式一直都在 , 只是整个系统和情况更加复杂 , 所以才需要更加体系化、系统化的方式来支持这一过程 , 因此演化出来可观测性这个概念 。 所以核心点在于:
系统更加的复杂:以前的汽车只需要一个发动机、传送带、车辆、刹车就可以跑起来 , 现在随便一个汽车上至少有上百个部件和系统 , 故障的定位难度变的更大 。开发涉及更多的人:随着全球化时代的到来 , 公司、部分的分工也越来越细 , 也就意味着系统的开发和维护需要更多的部门和人来共同完成 , 协调的代价也越来越大 。运行环境多种多样:不同的运行环境下 , 每个系统的工作情况是变化的 , 我们需要在任何阶段都能有效记录好系统的状态 , 便于我们分析问题、优化产品 。
而IT系统经过几十年的飞速发展 , 整个开发模式、系统架构、部署模式、基础设施等也都经过了好几轮的优化 , 优化带来了更快的开发、部署效率 , 但随之而来整个的系统也更加的复杂、开发依赖更多的人和部门、部署模式和运行环境也更加动态和不确定 , 因此IT行业也已经到了需要更加系统化、体系化进行观测的这一过程 。