云原生监控的未来

下图Peter Bourgon在 2017 Distributed Tracing Summit后发表的一篇博文，简洁扼要地介绍了Metrics、Tracing、Logging三者的定义和关系。这三种数据在可观察性中都有各自的发挥空间，每种数据都没办法完全被其他数据代替。

Tracing：提供了一个请求从接收到处理完毕整个生命周期的跟踪路径，通常请求都是在分布式的系统中处理，所以也叫做分布式链路追踪。
Metrics：提供量化的系统内/外部各个维度的指标，一般包括Counter、Gauge、Histogram等。
Logging：提供系统/进程最精细化的信息，例如某个关键变量、事件、访问记录等。

OpenTelemetry的终态就是实现Metrics、Tracing、Logging的融合，作为CNCF可观察性的终极解决方案。

这三者在可观察性上缺一不可：基于Metrics的告警发现异常，通过Tracing定位问题（可疑）模块，根据模块具体的日志详情定位到错误根源，最后再基于这次问题调查经验调整Metrics（增加或者调整报警阈值等）以便下次可以更早发现/预防此类问题。

常规的故障定位如下所示，先是收到告警，然后查看监控大屏，发现某些指标异常，查看对应的日志，最后查看调用链，最终解决问题。

整个链路非常冗长，需要童鞋们登录到多个平台，综合各种信息才能解决问题。为此OpenTelemetry 这个项目的目标就是将这三种监控数据关联整合到一起。

这里的核心就是这个 OpenTelemetry collector，它能够将多种指标进行关联，比如我们可以将 日志和 监控 都打上相同的标签label，然后通过label 去关联查询。不过OpenTelemetry目前还处于发展的初期。目前Promethues、Loki等项目已经积极参与，未来还会有更多的项目支持OpenTelemetry。