題：未來可觀測性技術將深度融合AI達成體系訓練

作者 鄭立 中國信通院云計算與大數據研究所副主任、云計算部副主任

可觀測性技術最早源起于硬件，目的就是了解黑盒系統(tǒng)運行情況。現(xiàn)在可觀測性是指通過系統(tǒng)外部輸出度量系統(tǒng)內部運行狀態(tài)的能力，它并不是一種工具，也不是一種流程，而是洞察自身的能力。

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當前的IT技術持續(xù)發(fā)展給系統(tǒng)穩(wěn)定性帶來一個巨大的挑戰(zhàn)：伴隨架構的復雜性以及一系列操作難度，給監(jiān)測帶來了問題，系統(tǒng)更加復雜，環(huán)境動態(tài)性也越來越強，系統(tǒng)部署的場景更加多樣，服務的依賴增加得比較多，對系統(tǒng)洞察以及對問題的定位會更難。另外，因為在可信云的大量測評中積累起很多真實的數據，所以很多時候會用開源的工具針對不同的業(yè)務模塊搭建，或者是進行觀測服務，從而會造成整個觀測過程的割裂。

可觀測性在當前的階段要保證系統(tǒng)穩(wěn)定性的基礎能力，首先要有一個完善的可觀測平臺。除了日志指標、Matrix(矩陣)和鏈路追蹤之外，還需要有更多的數據類型幫助我們去做更多的洞察信息，可觀測性需要對這些數據有一個統(tǒng)一的采集能力。

此外，要有一個統(tǒng)一構建的方式，能夠將這些不同的鏈路統(tǒng)一收集，并且建立多維度的直接關系。統(tǒng)一的數據模型是統(tǒng)一的數據處理，并且相互建立聯(lián)系和轉化的基礎，也是能夠挖掘這些大數據之間價值能力根本的方法。有了統(tǒng)一的數據模型，就可以做統(tǒng)一的信息處理、產品分析、內容分析。

當前的可觀測性可能集中于某個環(huán)節(jié)，但事實上整個應用開發(fā)的系統(tǒng)是需要全生命周期覆蓋開發(fā)測試、部署運維，實現(xiàn)端到端全生命周期的管理。這對可觀測性提出了實時性和動態(tài)性的要求，需要系統(tǒng)更加實時、更加精確地提供健康狀態(tài)，或者是健康趨勢。最后就是安全性和隱私性的保護，如果具備這樣的能力，我們完全可以在安全和隱私保護方面做更多的工作。

可觀測性、平臺能力作為整個穩(wěn)定性保障的技術能力非常重要的一部分，提供整個洞察能力，在可觀測性領域中已經是行標中完整的標準，后續(xù)也會推動更多可觀測性標準。

未來，可觀測性會融合更多人工智能和機器學習的能力，通過可觀測性平臺的進一步規(guī)范和完整，能夠拿到成體系的觀測數據，然后基于這些數據進行模型的訓練，幫助去做更多的預測，從而提供性能的穩(wěn)定性和可靠性。(中新經緯APP)

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責任編輯：孫慶陽 實習生 饒奎