随着系统复杂度的提升,“可观测性”(Observability)成为架构建设的重要原则之一。那么构建一个可观测的系统架构需要做哪些工作呢?本文将从以下5个方面介绍构建可观测架构的主要考虑:
- 定义指标和度量，明确关键业务指标需求
首先要确定核心业务指标,比如请求响应时间、错误率、吞吐量等。这些指标直接关联到用户体验与业务结果,必须实时监控。明确指标后,就可以设计如何采集和展示这些观测数据。通过定义指标和度量，可以帮助我们了解系统的运行情况，并及时发现和解决问题。
- 收集和存储数据，收集和存储多维度监测数据
要从不同维度广泛地收集遥测数据,包括请求日志、异常日志、性能指标等。并采用统一格式,具有唯一标识,记录上下文信息。通过多维遥测数据,可以更全面地观察系统运行状态。
- 构建统一的日志和指标平台
不同系统组件生成的检测数据,要集中到统一的日志和指标后台,提供统一的分析接口。这样可以查询关联信息,进行根因分析。常用的解决方案有ELK、Prometheus等。
- 分析和可视化数据，展示关键的实时和历史分析视图
收集和存储数据后，需要对数据进行分析和可视化。在可视化系统中构建实时和历史的关键业务和性能视图,直观显示系统健康状态。启用预警策略,出现异常时及时通知。Dashboards要针对不同用户角色定制。数据分析可以帮助我们了解系统的运行情况、发现异常和问题，并及时采取措施进行解决。数据可视化可以将数据以图表等形式展示出来，使得数据更加直观和易于理解。例如，可以使用数据分析和可视化工具来进行数据分析和可视化，如Grafana、Prometheus等。
- 实现告警和监控
构建可观测架构的最后一步是实现告警和监控。通过设置告警规则和监控项，可以帮助我们及时发现和解决系统中的问题。例如，可以使用监控工具来实现系统的实时监控和告警，如Zabbix、Nagios等。
构建一个可靠、安全、高效的可观测系统是每个架构师必备的技能。需要全面考量从遥测数据采集、处理到展示的多个环节。通过构建可观测架构，可以帮助我们更好地了解系统的运行情况，及时发现问题，更快定位问题根因,实施故障排除并解决问题，从而提高系统的可用性和性能。
