隨著組織擁抱雲原生技術，系統架構的複雜度與規模急遽攀升。客戶體驗的重要性空前提升，IT團隊因此面臨日益嚴峻的壓力，必須更迅速地追蹤並回應問題。為應對這些挑戰，團隊正轉向可觀測性解決方案，藉此在高度分散且複雜的運算環境中主動識別與解決問題，並實現工作流程自動化。但何謂可觀測性？團隊又該如何正確實踐？
何謂可觀測性？
在IT與雲端運算領域，可觀測性指透過系統產生的日誌、指標與追蹤資料，精準衡量系統當前狀態的能力：
- 日誌記錄事件的詳細過程
- 指標捕捉量化服務效能與健康狀態的數值測量
- 追蹤監控服務端到端響應請求的連接路徑
隨著雲原生環境日益複雜，故障或異常的潛在根源更難定位，可觀測性在近年變得至關重要。
由於雲端服務依賴分散式動態架構，可觀測性亦可指企業用於解讀雲端效能數據的特定軟體工具與實踐方法。
可觀測性運作原理
可觀測性依賴於多雲環境終端點與服務所產生的儀器化遙測數據。在現代環境中，每個硬體、軟體及雲端基礎架構元件，以及每個容器、開源工具與微服務，都會產生所有活動的記錄。可觀測性的目標在於理解跨環境與跨技術的運作動態，從而偵測並解決問題，確保系統高效可靠，維持客戶滿意度。
實現可觀測性
企業通常透過多種儀器化方法組合來實現可觀測性，包括採用OpenTelemetry等開源儀器化工具。
許多組織同時導入可觀測性解決方案，協助偵測並分析事件對營運、軟體開發生命週期、應用程式安全及終端使用者體驗的影響。
隨著團隊開始收集並運用可觀測性數據，他們逐漸體認到其效益不僅限於IT部門，更涵蓋整個企業。
儘管有人將可觀測性視為應用程式效能監控（APM）的時髦術語，但比較可觀測性與監控時需留意幾項關鍵差異。
監控與可觀測性：兩者有何區別？
可觀測性是否只是監控的換名說法？簡言之，並非如此。雖然可觀測性與監控相關且可互補，但實為不同概念。
監控
在監控情境中，通常需預先配置儀表板以警示預期可能出現的效能問題。然而，此類儀表板仰賴關鍵假設：您必須能在問題發生前預測其類型。
雲原生環境因其動態且複雜的特性，難以適應此類監控模式——這意味著您無法預先預測可能發生的問題。
可觀測性
在可觀測性情境中，團隊會全面佈署監控工具以獲取完整可觀測性數據，使您能靈活探索系統狀態，並快速釐清那些難以預見的問題根源。
傳統上，業界將可觀測性定義為日誌、指標與追蹤。然而在更複雜的雲端環境中，可觀測性必須涵蓋更多面向，包括詮釋資料、使用者行為、拓撲與網路映射，以及存取程式碼層級的細節。
為何可觀測性至關重要？
在企業環境中，可觀測性協助跨職能團隊理解並解答高度分散式系統運作的具體問題。它能讓您掌握系統中哪些環節緩慢或故障，以及如何提升效能。透過可觀測性解決方案，團隊可即時接收問題警示，並在影響用戶前主動解決。
理解「未知未知數」
由於現代雲端環境規模與複雜度不斷動態變化，團隊既無法預知也無法監控多數問題。可觀測性正能解決此「未知未知數」的常見困境，讓您持續自動化掌握新興問題類型。
自動化AIOps與DevSecOps
可觀測性同時是人工智慧驅動IT 營運（AIOps）的核心能力。隨著越來越多組織採用雲原生架構，他們同時也在尋求實施AIOps的方法，利用人工智慧在整個DevSecOps生命週期中自動化更多流程。透過將人工智慧應用於所有環節——從收集遙測數據到分析整個技術堆疊的運作狀況——您的組織將獲得可靠解答，這些解答對於自動化應用程式監控、測試、衡量服務層級目標(SLOs)、持續交付、應用程式安全及事件回應至關重要。
優化使用者體驗
可觀測性的價值不僅限於IT應用場景。當開始收集分析可觀測性數據後，您將獲得洞察數位服務商業影響力的珍貴窗口。此可視性使您能優化轉換率、驗證軟體發布是否達成商業目標，並依據關鍵要素優先排序商業決策。
當可觀測性解決方案結合合成監控與真實用戶監控分析使用者體驗數據時，您將能搶先發現問題，並依據即時真實反饋設計更優質的使用者體驗。
可觀測性的效益
可觀測性為IT團隊、企業組織及終端使用者帶來強大效益。以下列舉其促成的應用場景：
1 應用程式效能監控
完整的端到端可觀測性使組織能更快速釐清應用程式效能問題，包括雲原生與微服務環境衍生的問題。團隊亦可運用進階可觀測性解決方案自動化更多流程，從而提升運維與應用團隊的效率與創新能力。
2 DevSecOps 與 SRE
可觀測性不僅是部署進階工具的成果，更是應用程式及其基礎架構的本質屬性。軟體開發者與架構師必須在設計階段即納入可觀測性考量，如此DevSecOps與SRE團隊才能在軟體交付生命週期中運用並解讀可觀測數據，打造更優質、更安全且更具韌性的應用程式。
3 基礎架構、雲端與 Kubernetes 環境監控
基礎架構與營運團隊可運用可觀測性解決方案提供的增強情境，監控本地與雲端基礎架構及Kubernetes環境。此統一的可觀測性方法能提升應用程式正常運行時間與效能、縮短問題定位與解決時間、偵測雲端延遲問題、優化雲端資源利用率，並強化其Kubernetes環境與現代雲端架構的管理效能。
4 終端使用者體驗
優質的使用者體驗能提升企業聲譽並增加收入，為競爭對手創造難以企及的優勢。透過在終端使用者察覺問題前預先發現並解決，甚至在需求提出前即主動優化，組織可有效提升客戶滿意度與忠誠度。透過即時重播技術，更能直接窺見終端用戶所見的真實體驗，使全體人員迅速達成共識，鎖定優化方向。
5 商業分析
商業分析使組織能結合商業脈絡與全堆疊應用程式分析及效能數據，即時掌握業務影響、優化轉換率、確保軟體發布符合預期商業目標，並驗證組織是否遵守內外部服務水準協議。
6 DevOps 與 DevSecOps 自動化
DevSecOps 團隊可運用可觀測性技術深入解析開發應用程式，並自動化測試與CI/CD 流程，從而加速發布更高品質的程式碼。這意味著組織能減少在戰情室和相互指責上浪費的時間。此舉不僅提升生產力，更強化了有效協作不可或缺的良性工作關係。
這些組織優化為進一步創新與數位轉型開啟大門。更重要的是，終端使用者最終將透過高品質的使用體驗獲益。
如何實現系統的可觀測性？
若您曾接觸可觀測性相關知識，應知收集日誌、指標與分散式追蹤這三項核心數據是成功的關鍵支柱。然而，僅觀察後端應用程式的原始遙測數據，無法完整呈現系統運作全貌。
若忽略前端視角，可能導致應用程式與基礎架構在真實用戶環境中的實際表現被扭曲甚至誤判。為完善三大支柱架構，IT團隊必須透過使用者體驗數據強化遙測收集，以消除監測盲點：
- 日誌：記錄特定時間點發生的離散事件，可為結構化或非結構化文字紀錄。
- 指標：以計數或量度形式呈現的數值，通常經時間段計算或彙總。指標來源多元，涵蓋基礎架構、主機、服務、雲端平台及外部來源。
- 分散式追蹤：追蹤機制能沿著交易或請求在應用程式中的流動路徑，呈現服務連結方式，包含程式碼層級細節。
- 使用者體驗：使用者體驗數據透過加入「由外而內」的用戶視角，延伸傳統可觀測性遙測範圍，即使在預生產環境中，也能完整呈現應用程式特定數位體驗。
為何可觀測性三大支柱仍顯不足
顯然，數據收集僅是起點。單純取得正確日誌、指標與追蹤記錄，尚不足以實現環境的真正可觀測性。唯有當您能運用這些遙測數據達成終極目標——提升終端使用者體驗與業務成果時，方能真正宣稱已實現可觀測性的核心價值。
開源解決方案的重要性
企業可運用其他可觀測性能力來監控環境。諸如OpenTelemetry等開源解決方案，為雲端環境中的遙測數據收集提供了事實標準。這些開源方案強化了雲原生應用的可觀測性，使開發者與運維團隊能更輕鬆地在多環境中達成對應用程式健康狀態的統一認知。
真實用戶監測（RUM）與合成測試的角色
組織亦可運用真實用戶監控即時掌握用戶體驗，追蹤單一請求路徑並解析其與沿途各項服務的互動細節。團隊可透過合成監控觀察此體驗，甚至檢視實際會話的錄影紀錄。這些功能透過納入API數據、第三方服務資訊、瀏覽器錯誤、用戶人口統計及應用程式性能等用戶視角數據，擴展了遙測的涵蓋範圍。
透過真實用戶監控，IT、DevSecOps與SRE團隊不僅能完整掌握請求的端到端旅程，更能即時洞察系統健康狀態。據此，他們能在系統健康惡化影響應用程式效能前主動排除潛在問題，同時更輕鬆地從故障中恢復，並對用戶體驗獲得更細緻的理解。
切勿忽視團隊負荷過重問題
儘管IT組織懷抱最佳意圖與策略，卻常高估本已超負荷的團隊能力——期望他們能持續監測、理解並處理海量數據與洞察。儘管可觀測性伴隨諸多複雜挑戰，但克服這些挑戰的組織終將發現其價值。
可觀測性面臨哪些挑戰？
可觀測性向來是項挑戰，但雲端複雜性與快速變遷使其成為迫切課題。雲端環境產生的遙測數據量遠超以往，尤其在微服務與容器化應用環境中。其產生的遙測數據類型也遠比團隊過往需解讀的更為多元。最後，海量數據的湧入速度更使團隊難以跟上資訊流，遑論及時精準解讀數據以排除效能問題。
企業在可觀測性實踐中還常面臨以下挑戰：
1 資料孤島
多重監控代理程式、分散式資料來源及各自為政的監控工具，導致難以掌握跨應用程式、多雲環境及數位管道（如網頁、行動裝置與物聯網）的相互依存關係。
2 數據量、速度、多樣性與複雜性
在不斷變化的現代雲端環境（如 AWS、Azure 和 Google Cloud Platform (GCP)）中，從每個元件收集的海量原始數據幾乎無法提供有效解答。此現象同樣適用於可秒級啟動與關閉的 Kubernetes 與容器環境。
3 手動儀器化與配置
當IT人員被迫為每種新型元件或代理程式手動配置儀器並修改程式碼時，他們耗費大量時間在建置可觀測性上，而非基於可觀測性數據的洞察進行創新。
4 缺乏預生產環境
即使在預生產階段進行負載測試，開發者仍無法在將程式碼推送至生產環境前，觀察或理解真實用戶對應用程式與基礎架構的影響。
5 耗時故障排除
應用程式、運維、基礎設施、開發及數位體驗團隊被迫投入故障排查，試圖找出問題根源，卻在猜測、解讀遙測數據及構思解決方案上浪費寶貴時間。
6 多重工具與供應商
單一工具雖能提供應用架構特定領域的可觀測性，卻無法涵蓋所有可能影響應用效能的系統與應用程式，導致可觀測性不完整。
7 無法釐清根本原因
此外，並非所有遙測數據類型對判定問題根源或理解其對使用者體驗的影響都同等有效。結果導致團隊耗費時間在多種解決方案間挖掘答案，並費力解讀遙測數據，而這些精力本可立即投入問題修復。
然而，透過單一可信數據源，團隊能更快獲得解答並排除故障。
單一真相來源的重要性
企業需要單一真相來源，才能全面掌握應用程式基礎架構的可觀測性，並精準定位效能問題的根本原因。當企業擁有能駕馭雲端複雜性、擷取所有相關數據並透過人工智慧分析的單一平台時，團隊便能即時識別任何問題的根源——無論問題源自應用程式本身或支援架構。
單一真相來源使團隊能夠：
- 將數兆位元的遙測數據轉化為實際解答，而非要求IT團隊從分散來源的零散數據片段拼湊事件全貌
- 獲取基礎架構關鍵區域的上下文洞察，這些資訊在缺乏單一真相來源時往往難以掌握
- 協作提升並進一步加速故障排除流程，透過強化感知能力，使組織能比使用傳統監控工具時更快採取行動
讓可觀測性成為IT團隊可操作且可擴充的實踐
資源有限的團隊要實現可觀測性，必須能即時收集海量遙測數據並採取行動。即時應對有助於防止影響業務的問題進一步擴散，甚至從源頭杜絕。以下是團隊實現可觀測性可操作性與可擴充性的具體途徑：
1 理解環境脈絡與拓撲結構
掌握IT環境脈絡與拓撲結構，需透過儀器化應用程式與基礎架構，識別各實體間的關聯性，以及數十億個互聯元件的潛在依存關係。豐富的脈絡詮釋資料可生成即時拓撲圖，協助理解垂直貫穿技術堆疊的因果依存關係，以及橫跨服務、流程與主機的水平依存關係。
2 實現持續自動化
透過持續自動化發現、儀表化及基準化所有系統元件，可將IT人力從手動配置工作轉移至高價值創新專案，優先理解關鍵要素。可觀測性由此實現「常態化」與可擴充性，使資源有限的團隊能以更少投入達成更多成果。
3 建立真正的 AIOps
透過人工智慧驅動的完整故障樹分析結合程式碼層級可視性，團隊能自動鎖定異常根源，無需耗時的人工試錯。此外，基於因果關係的人工智慧可自動偵測異常變更點，發掘團隊未察覺或未監控的「未知未知數」。這些可執行的洞察驅動著 DevOps 與 SRE 團隊所需的更快速、更精準的應對能力。
4 培育開放生態系
開放生態系將可觀測性延伸至外部數據源，例如由Dynatrace、Google及Microsoft等廠商主導的開源專案OpenTelemetry。OpenTelemetry擴展了遙測數據的收集與整合能力，為提供拓撲映射、自動化發現與儀器化功能的平台，以及大規模可觀測性所需的可操作解答奠定基礎。
5 運用人工智慧
人工智慧驅動的解決方案化方法，透過化解雲端複雜性挑戰，使可觀測性真正轉化為行動力。可觀測性解決方案能更輕鬆解讀來自多源、以日益加速湧現的龐大遙測數據流。憑藉單一可信數據源，團隊可迅速精準定位問題根源，避免應用程式效能衰退；若故障已發生，則能加速復原時程。
進階可觀測性透過橫跨無伺服器平台、Kubernetes環境、微服務及開源解決方案的端到端分布式追蹤，進一步提升應用程式可用性。當團隊能完整掌握請求從起始到終結的完整路徑，便能主動識別應用程式效能問題，並深入洞察終端使用者體驗。如此一來，即使組織為支援未來成長而擴展應用程式基礎架構，IT團隊仍能迅速處理關鍵問題。
實現全面可觀測性
您不該耗費數月甚至數年自建工具，或測試僅能解決可觀測性拼圖局部問題的多家供應商方案。您真正需要的是能讓所有系統與應用程式皆可觀測、提供可執行動態解答，並以最快速度創造技術與商業價值的解決方案。
Dynatrace 的進階可觀測性解決方案，透過單一平台整合所有功能，賦能企業駕馭現代雲端複雜性並加速轉型。此刻比任何時候都更關鍵——將全面可觀測性納入每項雲端遷移計畫。Dynatrace 稱此為雲端正道。
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