# 在可观察性时代，如何有效利用运维大数据

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“全面可观测性时代，如何有效运用运维大数据”这一主题，深入分析在运维领域中，如何通过充分利用大数据来增强系统的可观测性，进而实现对IT系统的更高效管理和优化。文章内容共分为四个部分，依次阐述了可观测性的定义、所面临的挑战、具体的技术解决方案以及最终的总结。

可观测性概念

可观测性这一概念源自控制理论，它指的是通过分析系统的外部输出来推断其内部状态的能力。它并非仅限于指标、日志和调用链的简单堆砌，而是涵盖了对未知问题的深入探究，即所谓的“未知的未知”。实现系统的可观测性，需要正确地收集数据并进行深入的数据分析。

可观测性与监控的关系

监控是提升系统可观测性所采取的措施，而可观测性本身则是衡量系统属性（例如健壮性、性能、扩展性等）的一个重要指标。监控是实现高可观测性的必要手段，但并非唯一条件。

已有的技术基础

在运维领域，目前已有一定的技术基础，包括数据采集（指标、日志、调用链）、数据统一标准（OpenTelemetry）、数据管理系统（TSDB、ES、GraphDB、数仓等）、算法（异常检测、日志聚类/异常检测、根因分析、异构数据融合）以及可视化工具（Grafana、Kibana、GraphVis）。

面临的挑战

尽管已有一定的技术基础，但仍然存在一些挑战，包括数据深度关联、数据灵活探索和数据统一管理。数据深度关联需解决标签压力和浅层融合问题，目标是实现指标、日志、调用链、告警的语义关联。数据统一管理需解决异构数据的关系代数和查询优化问题，目标是构建高效的异构数据管理系统。数据灵活探索需融合查询和算法，目标是增强对复杂对象的查询能力。

技术解决方案

为应对上述挑战，提出了多种技术解决方案。在数据深度关联方面，通过实体提取、实体图和时序元数据融合以及文本特征和时序特征的融合，实现异构数据的深度关联。在异构数据查询系统方面，支持时间序列、文本、图、键值等异构数据的统一管理和查询。面向关联的查询系统则通过基于时间、属性值和类型的关联查询，以及基于bitmap的数据分块和查询处理，实现指标、日志、调用链的关联查询。基于自然语言的数据探索通过自然语言到SQL的转化引擎，降低学习门槛，提高表达能力和扩展性。交互式数据分析引擎则融合了多种算法，支持不同语言开发的算法和输入数据格式的智能学习。

可观测性的核心在于解决“未知的未知”问题，所面临的三个主要挑战是数据的深度关联、统一查询和灵活探索。通过整合异构数据、查询和算法，可以提升运维过程中数据探索的能力，从而更有效地应对系统中的未知问题。

IT运维管理：ITIL先锋论坛—全面可观测性时代，如何用好运维大数据.pdf

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