在當今信息技術迅猛發(fā)展的浪潮中，企業(yè)正置身于一個日益復雜化的 IT 環(huán)境，并面臨著數據量的爆炸性增長。智能運維（AIOps），作為 IT 運維管理領域的革新者，融合了大數據和機器學習技術，致力于對 IT 運維流程進行深度優(yōu)化和智能化自動化管理。在這一變革的背景下，構建一個高效的監(jiān)控觀測平臺——觀測云，已成為智能運維成功不可或缺的基石。本文將深入探討為何構建觀測云是實現智能運維的必備條件，并分析其三大核心原因。

觀測云是構建智能運維體系的基石，包含三大核心要素

·數據采集與治理的規(guī)范化

首先，觀測云的誕生，為數據采集領域帶來了一場革命。它通過統(tǒng)一的數據采集行為，徹底規(guī)范了數據治理的流程。在傳統(tǒng) IT 運維中，數據采集的分散化和復雜性常常導致數據一致性和質量難以保障。觀測云的集中化和標準化采集機制，不僅簡化了運維過程，更確保了數據的完整性和準確性。

這種規(guī)范化的數據采集，不僅提升了數據質量，更為數據分析和決策提供了可靠的基礎。運維團隊現在可以更加自信地依賴數據的準確性，做出更加精準和高效的運維決策。

·簡化數據查詢方式

其次，觀測云的另一大優(yōu)勢在于它統(tǒng)一了數據查詢的方法。在缺乏集中化平臺的舊模式下，運維團隊不得不在多個數據源之間穿梭，進行繁瑣的數據檢索和整合工作，這不僅效率極低，而且極易引發(fā)錯誤。觀測云通過提供一個集中的數據查詢接口，讓運維團隊能夠在單一的平臺上輕松查詢和分析所有相關數據。

這種統(tǒng)一的數據查詢機制，極大地提升了運維的效率和便捷性。算法工程師現在可以將寶貴的時間從繁瑣的數據整合和查詢任務中解放出來，轉而投入到算法的深入優(yōu)化和創(chuàng)新之中。這不僅提高了工程師的工作價值，也使他們能夠避免陷入「SQL 工程師」的尷尬局面，專注于更高層次的技術挑戰(zhàn)和創(chuàng)新。

例如，通過以下語句，可統(tǒng)計 Nginx 日志中狀態(tài)碼為 400 的日志數。

·提供全面的數據視角

最后，觀測云以其統(tǒng)一而全面的視角，為智能運維提供了數據的深度洞察。在智能運維的領域，算法的效能與數據的質量和廣度緊密相連。觀測云通過融合各類數據源，構建了一個全方位的數據視圖，這使得算法能夠基于更加豐富和多元的數據進行深入的分析和學習。

結合先進的大數據分析技術，觀測云賦予了運維團隊深入洞察系統(tǒng)運行狀態(tài)的能力，能夠預測潛在的問題，并實現故障排除與系統(tǒng)優(yōu)化的自動化。這種全面的數據視角和強大的分析能力，正是智能運維釋放其真正價值的關鍵所在。

數據存儲及分析能力是關鍵

在智能運維的廣闊天地中，監(jiān)控觀測平臺承載著處理龐大數據量的重任，特別是在云原生的生態(tài)下，服務的激增帶來了指標、日志和追蹤數據的海量累積。面對這一挑戰(zhàn)，觀測云的底層數倉展現出其卓越的能力，不僅能夠高效地存儲、索引和查詢龐大的數據集，更在成本控制上展現出深思熟慮的策略。通過實施冷溫熱數據的分層存儲機制，觀測云在保障查詢性能的同時，也大幅度降低了數據存儲的經濟負擔，為企業(yè)的智能運維之路鋪就了堅實的基石。

在監(jiān)控觀測平臺的構建中，數據源的多樣性是其核心特點之一。面對來自不同服務、應用程序和系統(tǒng)的多樣化數據，觀測云的底層數據倉庫采用了創(chuàng)新的 Schemaless 特性，以實現對各種結構數據的包容性接納。這種無模式的特性賦予了平臺無與倫比的靈活性，使得在監(jiān)控數據源發(fā)生變動時，觀測云能夠輕松地進行適應，無需進行耗時的開發(fā)和維護工作。更重要的是，Schemaless 特性簡化了新數據源或數據類型的集成流程，無需進行復雜的模式設計和更新，從而顯著提升了平臺的靈活性和適應性。觀測云的這一特性，為處理和分析來自不同源且具有不同結構的數據提供了強大的支持，確保了智能運維的高效性和前瞻性。

如圖所示，Schemaless 特性可以允許用戶隨意自定義擴展字段，而不需要預先定義數據模型，可以減少大量的配置維護工作。數據之間的關聯(lián)通過“字段廣播”的模式實現，例如根據日志中的 host 字段和主機的監(jiān)控指標關聯(lián)，可以將 MySQL 的鏈路同 MySQL 監(jiān)控指標關聯(lián)，這種靈活和可擴展的模式貫徹至觀測云整個可觀測性數據體系中，能夠動態(tài)的建立可觀測性數據之間的關系，從而達到全域可觀測性數據動態(tài)關聯(lián)的效果。

讓智能運維真正為業(yè)務及研發(fā)運維過程賦能

觀測云通過其對可觀測性數據的集中管理和統(tǒng)一查詢機制，為企業(yè)打造了一個全面的智能運維環(huán)境。這一環(huán)境不僅提供了深入的數據視角，并且讓技術本質回歸，為企業(yè)用戶提供實質性的價值。例如，它能夠通過分析日志數據來監(jiān)測并預警用戶領券行為的異常激增，預防潛在的業(yè)務風險；通過監(jiān)控主機內存使用趨勢來預測和診斷內存泄漏問題；以及通過識別在 Kubernetes 環(huán)境中頻繁重啟的 Pod 來提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。此外，利用觀測云 DataFlux Func 可編程平臺，用戶能夠定制化智能巡檢流程，將算法應用于業(yè)務研發(fā)的各個環(huán)節(jié)，從而實現運維工作的智能化和自動化，進一步提升業(yè)務研發(fā)的效率和質量。

如果想對觀測云的智能監(jiān)控原理進一步了解，可參考《深度解析觀測云智能監(jiān)控的核心設計原理》。

總結

總結而言，觀測云的構建不僅是智能運維不可或缺的基石，更是其核心驅動力。它通過規(guī)范化的數據采集策略、簡化的數據查詢機制，以及全面的數據分析視角，為智能運維的順暢實施提供了堅實的支撐。隨著技術的飛速發(fā)展和企業(yè)需求的持續(xù)增長，監(jiān)控觀測平臺在IT運維的未來將扮演著越來越核心的角色，其影響力和價值將不斷增強。