可觀測性這個名詞最早用於控制系統領域，由工程師 Rudolf Emil Kálmán 所提出。他主張可觀測性(observability)是指外部可以透過輸出訊號，來去判斷系統內部目前的狀態。若我們無法透過系統所發出的信號來判斷狀態，就代表這個系統是不可觀測的。

這個原本來自控制理論的概念，後來被軟體工程社群借用，用來描述我們如何透過外部訊號理解系統的內部狀態。

所以可以說，監控是收集單一個系統所輸出的訊號（如CPU、Memory），來判斷該系統是否健康；而可觀測性則是去串連所有系統所輸出的訊號，透過不同維度的資料來了解系統。當未知的故障出現時，我們也可以透過這些資料進行判斷並處理。

圖註：Observability v.s. Monitoring

比如說，以監控的角度來看，我們可以得知API 的 Error Rate 上升了 5%。但是，只能從這個資訊得知 API 出了問題，但不知道出了什麼問題。

但以可觀測性的角度來看，我們可以進一步追蹤是 API 的下游服務發生 timeout，觸發系統的 retry 機制，導致請求數暴增。簡單來說，監控告訴你「何時出了問題」，可觀測性則幫你解釋「為什麼會出問題」。

隨著時代變化，可觀測性學說不斷地隨著需求而演進，接下來就讓我們來看看可觀測性最一開始的主張是什麼，以及它在後續做了哪些調整呢？

Observability 1.0: 資料各自為政

1.0 採用大家熟知的三大支柱：metrics, logs, traces，但每種資料類型都儲存在不同的系統中。

這種模式會導致以下問題：

• 資料孤島：各種資料分散存放，難以關聯分析
• 成本結構有問題：主要成本驅動因素是工具數量、資料的基數(cardinality)和維度性，這意味著你必須刪除最有價值的部分（上下文和細節）來控制成本
• 查詢限制：無法進行跨資料類型的複雜查詢

Observability 2.0: single source of truth

於是，Observability 2.0 試圖解決 1.0 在資料孤島、成本與查詢上的限制，讓資料能真正被探索與使用。2.0 強調把資料視為資料本身，而不是受限於工具定義，當故障發生時，可觀測性系統要能提供使用者不同維度的資料。

2.0 根據以下面向進行調整，來做到這樣的精神：

• 單一的資料儲存: 不管是 Metrics, Logs, Traces，都統一儲存在同個資料庫中
• 資料聚合(aggregation): 不在寫入時預先聚合資料，而是儲存原始的寬泛結構化事件，在查詢時進行即時聚合分析
• 資料採樣(sampling): 不因為成本來刪除有價值的上下文(Context)，而是刪除最不重要的資料

再者，2.0 更專注於開發，強調觀測是整個軟體開發生命週期的基礎，當開發過程中遇到問題，就能透過這些不同維度的觀測資料做出假設，從中進行驗證。

Observability 3.0: 不只是技術，更是文化上的革命

Observability 3.0 開始在社群中有一番激烈的討論與辯證。如果說 1.0 和 2.0 強調可觀測性「工具」，那 3.0 則是想要主張可觀測性「文化」。

3.0 想要將可觀測性還政於民，從 SRE/DevOps 手中交還給開發者，負責確保自己程式的可觀測性（shift-left observability）。而 SRE 團隊的角色會更像資料治理團隊。

而在技術層面，3.0 也主張統一的 data lake，將系統、產品、商業層面的資料做統合，一樣扣合 2.0 的主張，同時也鼓勵 AI 驅動的採樣、分析及預測。

也就是說，Observability 3.0 將不會只收集工程相關的資料，將會更注重於商業價值及其貢獻，包含收集產品相關的分析、業務預測等。讓可觀測性系統不只是發現問題，更能協助進行決策。

雖然 3.0 的主張還沒有個定論，但已經可以看到可觀測性在未來的趨勢。

圖註：Observability 1.0 到 3.0 的演進

結語

從 1.0 到 3.0 的演進，我們可以看到可觀測性從收集資料逐步走向資料探索，再到文化與商業價值的追求。
1.0 時代讓系統能夠暴露訊號，使我們得以判斷並處理已知問題；
2.0 讓我們能夠跨維度地探索、串聯資料，回答「為什麼會故障」；
而 3.0 則進一步把可觀測性提升到組織文化與決策支援的高度。

而回到我的經驗，過去接觸到的多半還停留在 Observability 1.0 的思維，資料孤島與問題追蹤不易經常是最大的挑戰。這也讓我開始思考，能否把 Observability 2.0 的概念引入團隊，來改善現況。

OpenTelemetry 正是 2.0 思想的具體實踐，它統一了資料的收集與輸出，幫助團隊更容易踏出可觀測性的第一步。

下一篇，讓我們延續 Observability 2.0 的主張，深入探討它所收集的資料與 1.0 有何不同，再進一步談談 OpenTelemetry 在可觀測性工程上的實踐。

參考資料

Charity Majors, Liz Fong-Jones, George Miranda 著. 可觀測性工程｜達成卓越營運. 呂健誠譯. 歐萊禮, 2023.

CNCF - Observability Whitepaper

Charity Majors - Another observability 3.0 appears on the horizon

Charity Majors - Observability is due for a version change: are you ready for it?

Matt Klein - Observability 3.0

Hazel Weakly - The future of observability is observability 3.0

SigNoz Blog- Observability vs Monitoring - The difference explained with an example

Mongkol Thongkraikaew - Let's Get to Know Observability 3.0