拥抱AI、ML和可观测性管理日益增长的基础设施
现代基础设施的复杂性和规模需要同样智能的可观测性工具进行有效监控。
无妥协的存储与搜索
随着系统日益复杂，生成的遥测数据量急剧增加。若缺乏有效管理手段，可观测性成本将与基础设施规模同步增长，给组织带来沉重财务负担。
现有技术如指标降采样、追踪采样和日志去重虽在特定场景有效，但需谨慎使用。丢弃数据源或剔除上下文元数据的策略通常不可取，因为机器学习和人工智能技术高度依赖高保真数据。
最佳解决方案是通过大幅降低存储成本来实现全量数据存储而不影响检索能力。具体方法包括：
- 采用元数据与数据分离的摄入方式
- 应用先进的数据组织与压缩技术
- 结合缓存层使用高性价比对象存储
OpenTelemetry：全民APM时代
OpenTelemetry（OTel）作为现代可观测性领域的重大变革，提供采集应用和基础设施日志、指标及追踪的标准化方案。其价值体现在：
- 消除供应商锁定需求
- 鼓励开发人员添加应用特定属性
- 促进第三方服务植入检测功能
- 支持遥测数据无缝路由到兼容解决方案
通过OTel Kubernetes Operator，可在运行时自动注入检测功能，无需改变开发运维流程。
关联性：实现数据统一
收集日志、指标和追踪只是第一步，真正的价值在于通过通用元数据实现信号关联。缺乏关联性将导致：
- 调试过程变得高摩擦
- 需要人工跨系统关联数据
- 阻碍ML/AI工具的有效运作
OTel通过统一元数据应用解决了一半问题，另一半需通过将各类信号集成到支持关联的后端平台来实现。这使得运维人员能够：
- 在秒级时间内从警报跳转到相关追踪
- 深入查看关联日志
- 为ML/AI工具提供多角度分析能力
ML与AI：用智能应对复杂挑战
随着基础设施和应用广泛采用ML/AI，可观测性解决方案也必须集成智能技术。成功的关键在于确保平均解决时间（MTTR）不随基础设施复杂度线性增长。
ML/AI在可观测性中的三大核心应用：
- 保持高信噪比：从海量遥测数据中识别有效警报
- 知识民主化：通过AI助手使所有运维人员获得统一工具访问和领域知识
- 根因分析：通过多信号关联和领域知识咨询加速问题定位
总结
现代分布式应用和云基础设施日趋复杂，解决方案不是消除复杂性，而是实现可靠监控。这需要四大核心能力：
- 经济高效的存储方案
- 通过OpenTelemetry实现标准化数据采集
- 基于统一元数据的信号关联
- 知识民主化且可操作的ML/AI驱动工具
随着OpenTelemetry和AI技术的成熟，厂商差异化将不再体现在数据摄入技术或静态仪表板，而是聚焦存储创新（速度与成本）和基于AI的工作流自动化（警报与动态仪表板）。这不仅关乎监控，更是让系统及其管理人员能够在以往难以想象的规模下高效运作。