构建弹性可观测性技术栈：2025年实战步骤
平台整合是2025年的重要议题，工具泛滥和平台碎片化正在消耗工程团队的时间、金钱和注意力。一些可观测性从业者的调查显示，80%的团队正在努力减少供应商数量并整合其可观测性和监控工具。
可观测性应被视为一门学科，而不仅仅是工具链。可观测性的覆盖范围现在包括性能优化、真实用户监控、安全合规以及维持大规模协作的团队仪式。主要目标是将技术和人员围绕业务成果而非噪音对齐。
本清单旨在提供一个实用的、面向从业者的指南，帮助读者构建厂商中立、OpenTelemetry优先的技术栈并减少工具泛滥。
理解工具泛滥的真实成本
工具泛滥常常隐藏在许可费用、重复基础设施、未使用的集成以及切换仪表板的开销背后。要制定明智的整合计划，您需要从评估总拥有成本开始，这可以分为获取成本、运营成本和隐藏成本。之后，您需要揭示工具泛滥对人类的影响，因为工具碎片化会导致认知超载、培训开销和集成噩梦。
要开始评估总拥有成本，请遵循以下步骤：
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创建每个工具的清单：名称、版本、所有者、覆盖的可观测性支柱和许可详情
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计算每个工具的获取和运营成本
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记录隐藏成本，如平均解决时间、功能重复和上下文切换所花费的时间
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调查工程师当前痛点和在切换工具间损失的时间
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识别影响事件解决的重复仪表板和冗余警报
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量化新团队成员入职所需的培训工作
构建OTel优先、厂商中立的基础
拥抱开放标准是解决厂商锁定的良方。OpenTelemetry是一组API、SDK和工具，使您能够跨指标、追踪和日志来检测、生成、收集和导出可观测性数据。OpenTelemetry正朝着成为可观测性事实标准的方向发展。
要开始构建厂商中立的基础，请查看以下步骤：
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使用您语言的OTel SDK检测所有服务
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使用标准的语义约定来简化集成
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将可观测性数据导出到您选择的后端，以将检测与分析解耦
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在评估供应商时验证与OTel的兼容性
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避免使用无法替换或扩展的专有代理
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使用开放格式集中可观测性管道以简化未来迁移
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采用可摄取所有可观测性类型并用上下文丰富它们的可观测性管道
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确保跨服务的身份传播，以便可以连接来自不同支柱的数据
整合云平台和供应商格局
云蔓延常常反映工具蔓延：太多供应商具有重叠功能和不断上升的成本。云整合不一定意味着将所有内容集中在一个提供商下；它侧重于有意识地减少碎片化。
SAP的CIO报告指出，供应商整合是2025年CIO的主要优先事项，以减少复杂性、控制成本并最大化AI潜力。以下是一些您可以采取的行动来加入这一趋势：
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进行供应商审计以列出所有SaaS、云和可观测性提供商
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使供应商合同与战略优先事项保持一致
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标记重复服务或未充分利用的许可证
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通过测量连接每个工具所需的时间和专业知识来评估集成复杂性
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考虑供应商生存能力，考虑服务中断或价格变化的风险
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评估所有供应商的安全状况
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优先考虑统一数据和AI管道的平台
集成持续性能分析和真实用户监控
将持续性能分析与真实用户监控集成，弥合后端和前端性能与最终用户体验之间的差距。
持续性能分析用于代码级洞察
持续性能分析器帮助您准确定位应用程序的哪些部分是瓶颈，以最小化延迟和基础设施成本。要利用持续性能分析，请从实现此列表中的项目开始：
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在关键服务的生产环境中启用性能分析
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随时间可视化和比较性能分析以检测回归
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将性能分析数据与追踪链接，以便找到导致问题的确切代码行
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使用标签过滤性能分析并隔离性能变化
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保留性能分析数据和派生指标足够长的时间以支持分析和趋势
真实用户监控用于数字体验
RUM跟踪客户端性能，如页面加载时间、错误和请求/响应持续时间，以更好地理解用户体验。RUM至关重要，因为它帮助团队理解用户在遇到摩擦后放弃网站的原因，以便他们能够快速反应。
为了给用户最佳的数字体验，以下是一些可操作步骤：
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在Web和移动应用中实施RUM检测
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捕获核心Web指标和其他关键指标
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按设备、浏览器、位置和用户群细分数据以发现模式
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将RUM与后端追踪集成，以将前端问题与服务瓶颈关联
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使用会话回放查看用户所见并理解上下文
结果驱动监控和关键用户旅程
有效的可观测性必须连接前端、后端和业务上下文。行业所有主要参与者都强调关键用户旅程作为直接影响转化、留存和支持工单的工作流。
使用此列表，您可以加入拥有整合可观测性栈的好处：
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识别您的关键用户旅程
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通过设置以用户为中心的指标定义"良好"
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部署数字体验监控以验证用户旅程
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通过在组织中共享CUJ指标来打破孤岛
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使用全旅程关联从用户点击到后端服务跟踪问题
实施AI/LLM监控和AI辅助操作
随着AI代理和LLM更多地嵌入生产系统，我们需要思考如何用开放标准检测这些工具，以便组织可以利用自动化的速度而不损害可靠性、合规性或信任。
观察AI代理和LLM
OpenTelemetry内的生成式AI可观测性项目正在为AI代理定义语义约定，以帮助确保可观测性在框架间一致表示。以下是一些步骤帮助您捕获AI模型的洞察：
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使用OTel的草案语义约定检测AI代理
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捕获提示/响应数据、模型推理时间、模型使用情况和错误率
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将评估指标发出到同一可观测性管道中
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监控外部依赖，如工具API和连接器
人工介入自动化和AI辅助操作
在部署AI和自动化时，决定人类在该循环中的位置很重要。有效的系统需要人与机器之间的持续协作。遵循这些简单步骤以成功实现人机关系：
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定义自动化循环中的人类责任
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通过扩展人类能力确保AI增强用户而非取代他们
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避免将人类变成被动监视器
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教育团队了解AI限制和上下文差距
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维护人类输入优化AI行为的反馈循环
加强安全控制和合规性
可观测性不仅服务于性能；它还支撑安全和监管证据。此列表包含您需要做出的必要改进以加强安全和合规性：
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在应用、用户和网络层实施审计追踪
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选择支持结构化输出的日志工具
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使日志保留与GDPR、HIPAA和PCI DSS等法规对齐
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分类可观测性数据并应用适当的加密和掩码
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实施数据丢失防护控制
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使用零信任原则
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记录AI模型更新和配置更改
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跟踪用户与AI系统的交互以追究责任
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审查与新兴AI法规的合规性并相应调整检测
采用团队仪式和结果驱动实践
整合关乎工具、文化和流程。使不同团队围绕业务成果和持续学习对齐。以下是您可以开始处理此问题的方法：
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主办CUJ仪表板的跨职能审查
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定义每个可观测性支柱的明确所有权并确保知识共享
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基于用户反馈和业务优先级持续优化服务级别目标
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将无责事后分析纳入团队仪式
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自动化繁琐工作以释放工程师进行更高价值的工作
结论
平台整合是一门持续学科。要减少工具泛滥并构建厂商中立的技术栈，团队必须：
- 暴露工具泛滥的隐藏成本
- 通过采用OpenTelemetry承诺开放标准
- 有意识地整合供应商
- 集成性能和体验监控
- 实施AI可观测性和人工介入实践
- 将安全和合规性嵌入可观测性系统
- 培养共享的可观测性文化