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isno committed Sep 4, 2024
1 parent d1db94a commit 172f530
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10 changes: 4 additions & 6 deletions Observability/summary.md
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—— by Linus Torvalds
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云原生、微服务、大型分布式等新技术给企业带来竞
争力的同时,也带来了全新的挑战,“云深不可见”难题突显。这些高度动态化、分布式的云原生技术与以
往截然不同,这导致复杂性变得一发不可收拾。这些复杂性已经超出了现代 IT 团队的管理能力极限,并且
还在不断扩大。。若想解决这些复杂的挑战、并随时了解瞬息万变的环境中所发生的一切,需要全新的技术出
现,“可观测性(Observability)” 应运而生。
随着云原生、微服务、分布式等新技术引入,这些新技术在释放生产力的同时,也带来了全新的挑战。特别是“云深不可见”难题日益凸显。这些高度动态化、分布式的云原生技术与以往截然不同,这导致系统的复杂性变得一发不可收拾,超出了现代 IT 团队的管理能力极限,并且还在不断扩大。

可观测性(Observability)一词已有着几十年的历史,最早出现在控制理论领域,是指可由系统外部输出推断其内部状态,广泛应用于电气、机械工程等工业领域。随着云原生时代的到来,2018 年,CNCF 率先将可观测性的概念引入 IT 领域,并称可观测性是云原生时代必须具备的能力。从生产所需到概念发声,加之包括 Google 在内的众多大厂一拥而上。至此,“可观测性”逐渐取代“监控”,成为云原生技术领域最热门的话题之一。
类似复杂性失控的问题也曾在工业领域发生过。电气工程从 19 世纪末开始,在各个细分领域发展迅速,尤其是 20 世纪 50 年代航空领域,对系统的复杂程度、多部门协同开发、系统运行环境和研发效率等都产生了巨大的挑战,同时,也对系统的稳定性要求更高。在这个背景下,匈牙利裔工程师鲁道夫·卡尔曼(Rudolf Emil Kálmán)提出了可观测概念,其核心理念是通过系统外部输出判断出工作状态并定位缺陷的根因。

随着计算机技术以及软件工程的发展,大型复杂系统的工作状态也需要从系统外部进行度量。通过仿照电气系统输出信号进行观测的方式,我们可以利用系统输出的各类运行信息来实现软件的可观测性。2018 年,CNCF 率先将可观测性的概念引入 IT 领域,并称可观测性是云原生时代必须具备的能力。从生产所需到概念发声,加之包括 Google 在内的众多大厂一拥而上。至此,“可观测性”逐渐取代“监控”,成为云原生技术领域最热门的话题之一。

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![](../assets/observability.png)<br/>
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第七章《容器编排技术》
第八章《服务网格》 done
第九章《可观测
第九章《可观测技术
第十章《gitops 》

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