6、构建可观测性的数据收集指南

构建可观测性的数据收集指南

1. 可观测性与数据收集规划

可观测性依赖数据而存在。数据能提供深入见解，助力分析、做出有意义的决策，及时采取行动防止服务降级，在很多情况下还能维护与客户的良好关系。因此，在可观测性实践中，要精心规划收集哪些数据、从何处收集以及收集的频率。

在应用架构中，通常有四个数据收集层，分别是基础设施层、应用层、业务服务层和组织层。这些层适用于大多数应用架构，但具体情况可能因架构而异。

2. 数据收集层一：基础设施

2.1 理解基础设施

在现代复杂的应用架构中，基础设施组件包括物理服务器、虚拟机、数据库、容器、网络设备、存储设备等后端组件。数据收集接口常见的有 API 调用，可直接对数据库操作或基于代理实现，使用的工具包括专有和开源工具。虽然部分组件有关联，如虚拟机运行在物理主机上，但它们在操作上相对独立，这简化了数据收集。

基础设施共同支持应用需求，一个组件出现故障会影响其他组件、支持团队和客户，甚至导致资源利用率低下。

2.2 收集基础设施监控数据

基础设施监控主要针对硬件和操作系统的性能与健康状况。常见的基础设施健康数据包括 CPU、内存、磁盘和网络利用率，还可扩展到交换空间、打开的文件描述符、每秒输入/输出操作数（IOPS）、电力使用、硬盘状态、风扇温度等。

基础设施数据是时间序列数据，可采用日志或指标形式，但不采用跟踪形式，指标是更优选择，因为其结构标准，可按固定频率收集。

收集基础设施数据的典型方法是在基础设施组件上安装代理，代理按固定频率收集所需数据，并将其发送到监控平台进行分析、可视化和存储。部分