01.引言
在当今数字化转型的浪潮中，企业面临着日益复杂的IT环境和业务需求。传统的监控系统虽然在资源层面的状态警告方面发挥了重要作用，但在分布式、云原生架构下，其局限性逐渐显现。为了应对这些挑战，可观测性理念应运而生，为企业提供了一种全新的运维视角。本文将探讨传统监控系统与可观测性理念如何融合，发挥各自优势，为智能运维提供更全面、高效的服务。
1）传统监控系统的局限性
传统监控系统主要聚焦在资源层面的状态警告，如CPU使用率、内存使用率等。虽然这些数据对于基础的运维工作是必要的，但在分布式、云原生架构下，传统监控系统无法提供分布式应用故障诊断所需的更多有效信息。例如，当一个微服务的调用链出现问题时，传统监控系统难以提供全面的故障诊断支持。
2）可观测性理念的兴起
可观测性理念强调对系统的全栈监控，通过指标（Metrics）、日志（Logs）、链路追踪（Traces）和拓扑（Topology）四大支柱数据，实现对系统运行状态的全面感知和故障诊断。可观测性不仅关注资源层面的状态，更注重系统内部的运行情况和故障诊断。例如，通过链路追踪可以清晰地了解一个请求在系统中的传递路径和各个服务的响应时间。
3）监控系统与可观测性的融合
传统监控系统与可观测性理念的融合，可以充分发挥各自的优势。传统监控系统提供的基础资源监控数据可以作为可观测性数据的补充，而可观测性提供的全栈监控能力则可以弥补传统监控系统的不足。例如，嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心·鲸眼就是一个典型的融合了传统监控与可观测性理念的产品。
全栈智能可观测中心通过指标监控、日志管理、链路追踪，为企业提供开箱即用的观测能力。同时，鲸眼与蓝鲸生态的CMDB、流程管理、自动化执行能力无缝联动，助力企业运维生态的全面演进。鲸眼的监控中心、日志中心、应用性能监控、业务监控、告警中心五个产品模块，通过指标（Metrics）、追踪（Traces）、日志（Logs）作为观测支柱数据，数据采集能力覆盖网页Web、后端应用、软件与操作系统、容器和虚拟化、主流硬件等。
4）智能运维的实现
监控系统与可观测性的融合为智能运维提供了坚实的基础。通过智能算法和机器学习技术，可以对海量的监控数据进行实时分析和处理，实现故障的自动检测和预测。例如，鲸眼支持通过AI算法实现动态阈值、告警聚类、离群检测、容量预测、智能扩缩容、算力调度能力，大大提升了运维的智能化水平。
02.总结
传统监控系统与可观测性理念的融合，为智能运维提供了更全面、高效的服务。通过结合传统监控系统的基础资源监控能力和可观测性的全栈监控能力，企业可以实现更高效、更智能的运维管理。如嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心·鲸眼，其融合了传统监控与可观测性理念，为企业提供了一个强大的智能运维平台，助力企业在数字化转型的道路上稳步前行。
通过这种融合，企业不仅可以更好地应对复杂的IT环境和业务需求，还能在智能运维领域取得更大的突破和创新。
