可观察性多方发问！日志易作出如下回应

日志易基于可观察性的一些Q&A

Q：Skywalking已经有界面了，为什么要使用观察易呢？

A：两者关注的重点不同。

Skywalking是开源的分布式应用性能监控产品，用于收集、分析、聚合、可视化来自不同服务和本地基础服务的数据，具备链路追踪和APM的能力，更像一个现代的性能管理系统。它功能丰富，具备对Tracing以及Metric的管理能力、性能分析能力，其关注的重点只是“可观察性”，但是从日志、运维监控以及扩展性方面来看，存在一些不足。

观察易是日志易基于自研高性能数据搜索分析引擎Beaver和低代码编程语言SPL（Search Processing Language）自主研发的针对单体应用架构、分布式应用架构的可观察性平台，用于收集、分析、聚合、可视化来自于各类应用运维数据，具备链路追踪、性能分析、日志关联、指标探索以及扩展化运维场景的定制能力。它功能强大，具备对Tracing、Metric以及Logging的统一管理以及关联分析等，无论从应用的观测、监控还是运维排障方面来看，皆具备较强的能力，观察易关注的重点是“可观察性、监控能力以及故障排查效率”。

Q：使用观察易，需要根据观察易的格式来修改日志格式么？

A：大部分是不需要修改日志格式的。

日志易分析了数家企业的链路追踪日志（包括Zipkin、Jaeger和一些银行链路）构建出观察易数据模型，用户只需要接入链路日志，然后在数据工厂进行重命名和聚合等操作，即可完成数据接入。

我们推荐使用数据工厂进行数据接入，一是因为数据工厂支持很多span相关的算子，能够帮助用户梳理链路；二是数据工厂可以实现大数据量的实时处理，以便快速进行聚合得出指标。

Q：某个时段内统计性的链路概况是如何梳理的呢？

A：在实际的运维工作中，通常我们是看一段时间内的系统概况，是由粗到细来观察。通过数据工厂对链路进行梳理，聚合生成指标（聚合窗口是1分钟），这些时序数据分析结果会自动存入索引，用于后续的可视化和分析流程。

Q：使用观察易进行链路分析是否对日志有特殊要求，比如全局流水号之类的？

A：链路分析是需要日志满足一定要求的。

以现有客户反馈来看，银行的链路追踪较为复杂，日志易的数据工厂能够提供多种算子，帮助梳理链路关系，包括全局流水号、指纹等，具体要求仍需视实际部署而定。

Q：集群节点或微服务节点，在聚合时的呈现状态是怎样的？展示能细化到哪一层面呢？

A：可以细化到节点级别。

集群或微服务往往都是分布部署的，用户需要观察一段时间内分布部署的服务与所承载业务的聚合关系。观察易拓扑图显示3层，每层展示的颗粒度，都是可配置的。例如，第一层是业务系统，第二层是各模块集群，第三层就是模块节点，可以设置层次，不断放大。

Q：日志需要埋点改造才能追踪链路么？

A：观察易只接收客户输出的追踪日志，客户可以根据需要选择使用某一种方式生成链路追踪，比如使用插码、旁路镜像抓包、开源工具等，都可以实现对接。

Q：观察易中系统的健康度是如何计算出来的呢？

A：观察易将请求量、错误数、延迟等数个黄金指标作为参数，基于机器学习算法计算得出健康度。

Q：如果已经确定某个微服务异常导致故障，故障发生前15分钟内的相关日志是否可提取并深度钻取呢？

A：这是观察易很基础的功能，可以实现。

在故障发生的时候，如果已经确定某个微服务异常，业务这边可能提供了关键字如error、exception等，观察易能够把这些相关信息快速提取出来展示，并以此关键信息去钻取当前异常的上下文。

不需要客户手动去单独搜索。假如不确定是哪个微服务导致故障，或者涉及多个微服务时，观察易同样可以实现相关信息的快速提取展示，并以此关键信息去钻取当前异常的上下文，且能够以节点变色等方式实时提示异常情况，链路绘制清晰明确，充分实现系统可观察性。

Q：观察易是自研的么？如果发现有故障，是否有对应的处置功能？还是有对应的告警机制，再由运维人员或研发人员进行处理呢？

A：观察易是日志易基于自研高性能数据搜索分析引擎Beaver和低代码编程语言SPL（Search Processing Language）自主研发的可观察性平台。

观察易接收链路追踪日志，不产生trace，可以直接对接Zipkin、Jaeger、Skywalking。观察易搭配日志易的告警和事件处理功能，有运维或研发人员进行监控和处理。

Q：观察易是否可以作为日志易平台搭配的一个模块，也可以单独部署么？

A：观察易平台可以单独部署，也可以搭配已有的日志易平台来实现IT可观察。