当下 BAT、美团、字节跳动等一线大厂都在加速推进业务的容器化、云原生化。打开这篇文章的你，应该或多或少跟云计算、容器、Kubernetes、云原生应用有过接触。
在这样的背景之下，很多问题成了开发、测试、运维同学的家常便饭：
- 某个新版本发布上线之后，发现主机的 CPU 使用率持续飙高，但不知道根本原因在哪，只能根据过往的经验一一排查；
- 新版本上线之后，很难判断功能是不是完全正常，只能等着用户找客服投诉之后，才知道哪个模块出现了报错；
- 基础设施方面，通过监控搞了一大堆稀奇古怪的仪表盘，看着花花绿绿一大片，可是又不能反映出业务的真实情况，也不能跟随业务的变化而灵活调整。
局面混乱，效率又不高。可以说，监控，被架到了一个不得不革自己命的位置。而可观测性（Observability）就是解决这些问题的关键。
甚至，Gartner 在 2022 年度的基础设施和运维自动化技术成熟度周期图里，把“可观测性”放在膨胀期波峰最顶端位置，可以说是风头正盛。
可观测性适用于任何关心代码在生产环境中的运行质量的人。它可以监测和解决生产系统中复杂而新颖的问题。具体到岗位上：
可观测性能够架起开发人员和运维人员构建合作的桥梁：运维人员使用它来发现问题，给故障现场提供足够的数据让开发人员进行分析，而开发人员可以使用它来指导运维人员定位问题，并使用工具来质疑和验证假设。
此外，测试、DevOps 工程师、SRE 工程师等角色都可以了解和学习可观测性，以此提高产品质量和服务可靠性。
如何学习可观测性？
虽说，可观测性是云原生一个绕不开的话题，但是可观测性到底指的是什么？效果又是否真的能达到预期？到底是自建可观测性平台还是直接购买比较好？如何搭建可观测平台？……
网上关于上面的疑惑的解答很多，但资料非常驳杂，没有真正成体系化的知识。繁杂的数据中快速提炼有用的数据，高效解决可观测性的问题，是非常难的。在这里给大家推荐观测云的产品技术总监翁一磊总结的「可观测性学习路径」：
上图内容来自，他在极客时间开设的新专栏《深入浅出可观测性》。专栏系统性地梳理可观测性的知识点，讲解了时下最热门的可观测性规范、产品和话题。而且，课程不止步于理论，而是从理论到实践，带领大家从 0 到 1 搭建起可观测平台。
我一直对可观测性很感兴趣，所以专栏一上线就入手了。原价 ¥68，现在上新特惠 ￥59！如果你是新人，只需要 ￥29，就可以入手专栏。所以知道活动的消息后，我马上推荐给你。看下面
