随着数字化体验成为客户忠诚度的主要战场，统一的智能而非碎片化的监控将使市场领导者脱颖而出。
译自：Unified Telemetry + Observability: The Future of Data Management
作者：Lori Bertelli
在当今的数字经济中，数字体验的质量直接影响业务成果。然而，许多组织仍然通过分散的视角来处理遥测数据管理和可观测性，使用不连接的工具来创建信息孤岛，而不是有凝聚力的情报。
随着具有前瞻性的组织拥抱从分散的监控到统一的可观测性情报的根本转变，这种方法正迅速变得过时。
开创性的组织正在超越分散的监控工具，拥抱统一的可观测性情报。他们已经发现并接受了以下几点：
- 分散的可观测性会创建技术孤岛，减慢事件解决速度并增加运营开销。
- 统一的可观测性情报从成本中心转变为战略优势。
- 拥抱这种转变的组织报告称，平均修复时间 (MTTR) 更快，成本降低，开发速度提高，客户体验更好。
- 前进的道路需要审计您当前的状况，定义结果，创建融合路线图，促进协作并衡量业务影响。
拥抱统一的可观测性情报的组织报告了具体的好处：
- 通过消除工具之间的上下文切换来减少 MTTR
- 通过整合降低可观测性许可成本
- 通过减少警报噪音并提供清晰的上下文来提高开发人员的生产力
如今，典型的企业使用许多不同的监控和可观测性工具，这些工具的功能通常存在显着重叠。随着团队采用专门的解决方案来满足特定需求，这种方法有机地出现：用于应用程序性能的应用程序性能管理 (APM)、用于用户体验的综合监控、用于故障排除的日志分析以及用于资源利用率的基础设施监控。
虽然每个工具都有其用途，但它在监控中造成的碎片化带来了重大挑战。这些挑战包括阻碍协作的信息孤岛、浪费时间的上下文切换、导致警报疲劳的不良信噪比、延迟的根本原因分析以及增加的管理开销。
- 信息孤岛：不同的团队在不同的工具中查看不同的数据，从而阻碍了协作，并创建了减慢事件解决速度的“盲目转移”交接。
- 上下文切换：在关键事件期间，工程师会浪费宝贵的时间在仪表板之间切换并在手动关联信息。
- 信噪比：如果没有跨域关联，将有意义的信号与背景噪声区分开来变得很困难，从而导致警报疲劳。
- 延迟的根本原因分析：当数据存在于单独的系统中时，确定问题的原因变得非常困难且耗时。
- 管理开销：每个额外的工具都需要维护、集成工作和专业知识，从而产生大量的运营开销。
最具创新性的组织现在正在拥抱一种根本不同的方法。他们没有添加更多专门的工具，而是整合到统一的平台，将所有可观测性数据（指标、日志、跟踪、用户体验数据和综合测试）整合到一个有凝聚力的情报层中。
这种转变不仅仅是技术上的整合；这是组织理解和优化数字体验方式的转变。
OpenTelemetry (OTel) 的迅速采用在技术上推动了向统一可观测性的转变，OpenTelemetry (OTel) 已成为数据收集的行业标准。通过为收集指标、日志和跟踪提供与供应商无关的开源框架，OpenTelemetry 正在打破那些使可观测性工作变得分散的工具孤岛。
拥抱统一可观测性情报的组织越来越多地使用 OpenTelemetry 作为其战略的基础，从而使他们能够：
- 在整个数字资产中标准化遥测数据收集
- 通过将数据收集与分析分离来减少供应商锁定
- 简化新服务和应用程序集成到其可观测性战略中
- 创建一个一致的、从开发环境到生产环境的可观测性方法
根据 Gartner 的数据，随着企业越来越依赖可观测性来提高生产力、增加收入和转变组织文化，预计可观测性市场将从 2022 年到 2027 年增长 15%。
1. 从以工具为中心到以结果为中心
传统的监控会问：“我的基础设施是否在工作？” 统一的可观测性情报会问：“我的客户是否获得了他们期望的体验？”
这种以结果为导向的方法将技术指标直接与业务关键绩效指标 (KPI) 联系起来，使可观测性不仅与 IT 团队相关，而且与业务领导层的对话相关。
2. 从被动到主动的情报
零散的工具擅长告诉你什么时候出了问题。 另一方面，统一的情报通过关联跨领域的模式来实现预测和预防，否则这些模式将仍然不可见。 这种向主动情报的转变是统一可观测性的一个显着优势。
进行这种转变的组织报告说，通过跨领域情报触发的早期干预，重大事件显着减少。
人工智能和机器学习能力正在加速向主动情报的转变。 虽然仍在发展中，但人工智能驱动的可观测性使团队能够：
- 自动检测复杂、多域环境中的异常
- 在事件期间更快地发现潜在的根本原因
- 在潜在问题影响客户之前预测它们
- 扩展人类智能而不是取代它，使工程师能够专注于创新而不是故障排除
当这种人工智能驱动的情报建立在统一的数据基础上（如数据湖）时，它会变得更加强大，从而可以对所有遥测源进行全面分析。
3. 从专家知识到民主化的见解
当可观测性数据统一时，它变得可访问且对更广泛的受众有意义。 这种民主化意味着产品经理无需工程帮助即可了解性能影响，并且客户成功团队可以在客户报告问题之前主动解决问题。
4. 从成本中心到战略优势
最重要的是，统一的可观测性从必要的成本转变为战略优势。 进行这种转变的组织报告：
- 平均修复时间显着加快
- 工具许可、管理成本和遥测数据费用有意义的降低
- 通过选择性收集和智能保留策略提高数据管理效率
- 开发速度显着提高
- 客户满意度和保留率的可衡量改进
随着组织拥抱统一的可观测性情报，他们同时在两个关键方向上扩展其范围：
左移：可观测性驱动的开发
具有前瞻性的组织正在将可观测性引入开发过程本身。 开发人员不是等到生产环境才获得可见性，而是在开发过程中使用可观测性来：
- 在软件生命周期的早期检测并解决问题
- 了解部署前代码更改的性能影响
- 通过设计创建更具弹性的应用程序
右移：用户体验和边缘智能
与此同时，统一的可观测性正在超越传统的基础设施和应用程序，涵盖：
- 跨 Web 和移动界面的实时用户体验监控
- 来自物联网和分布式系统的边缘设备遥测
- 技术性能和客户体验指标之间的直接关联
这种不断扩展的可观测性视野——从代码创建到客户体验——代表着从孤立的监控到全面的数字体验智能的深刻转变。
组织通常在实现统一的可观测性智能的道路上经历几个阶段：
- 监控孤岛：用于基础设施、应用程序和用户体验的独立工具，几乎没有集成
- 连接的监控：工具之间的基本集成，但仍需要大量手动关联
- 基本可观测性：将指标、日志和跟踪结合在一起但缺乏业务上下文的整合平台
- 统一的可观测性智能：一种将技术遥测连接到业务成果并实现主动优化的有凝聚力的方法
了解您目前在此旅程中的位置是规划您的转型路径的第一步。
- 遥测数据量: 遥测数据量的爆炸式增长威胁着成本控制和信号清晰度。
- 复杂、分布式系统: 跨越云、本地和边缘环境的现代架构需要全面的可见性。
- 人才缺口: 寻找在不同可观测性领域具有专业知识的工程师仍然很困难。
- 业务对齐: 将技术指标与业务成果联系起来需要文化和技术的演变。
统一的可观测性智能提供了一个框架，用于系统地解决这些挑战，而不是孤立地解决。
对于希望进行这种转变的组织，以下几个基本步骤可以提供帮助：
1. 审核您当前的可观测性情况
首先记录您当前所有的监控和可观测性工具，谁在使用它们，它们收集什么数据以及它们回答什么问题。 确定重叠、差距和集成点。
2. 定义您的可观测性结果
与其关注工具，不如定义您需要的结果：必须回答哪些问题？ 需要做出哪些决定？ 需要保护哪些用户体验？
3. 创建融合路线图
构建一个务实的整合路线图，在满足当前需求与长期战略之间取得平衡。 首先关注跨域可见性能够带来直接好处的最高价值集成点。
4. 培养跨职能协作
统一的可观测性打破了技术孤岛，但也需要文化转型。 创建跨职能的可观测性团队，包括来自基础设施、应用程序、安全、产品和客户成功的代表。
5. 衡量的不仅仅是技术指标
在统一可观测性方法时，扩展您的指标以包括业务成果。 将技术性能与客户体验、转化率和收入影响联系起来，以展示这种转变的全部价值。
6. 考虑统一的数据基础
随着组织整合其可观测性方法，许多组织正在采用数据湖作为其统一遥测数据的基础。 这种方法允许无限扩展、更好的治理、改进的成本控制，并通过创建用于训练和分析的综合数据集来实现高级 AI/机器学习 (ML) 功能。
今天建立统一可观测性智能的组织能够更好地整合未来的新兴技术。 这种基础能够实现：
- 针对 AI 驱动的应用程序和服务的无缝可观测性
- 更好地了解复杂的事件驱动架构
- 为边缘日益增长的分布式计算做好准备
- 适应快速发展的技术领域中即将发生的一切
最具创新性的组织认识到，统一的可观测性不仅仅是为了解决今天的问题，而是为明天的创新奠定基础。
引领这一转变的组织已经通过更快的创新、卓越的客户体验和更高效的运营看到了竞争优势。 随着数字体验成为客户忠诚度的主要战场，拥有统一智能而非分散监控的能力将使市场领导者与落后者区分开来。
这不仅仅是一项技术转型，对于任何数字体验至关重要的组织来说，这都是一项战略要务。 那些进行这种转变的人不仅会拥有更好的监控，而且还会从根本上改变他们交付、优化和发展其数字产品和服务的方式。