来源公众号：云原生技术应用 （ID：sreguide）
根据多年和运维打交道的经历，我发现，运维常常让监控变得。。。 

1.我的监控故事 

我做过两年多的运维工作，后面就转做运维平台开发了，也一步步看着监控系统越来越没用。 

1.1 有用的监控 

当我做运维要负责oncall时，我一直认为监控系统做的还可以，并不是因为做了太多事情，而是因为运维的业务还是单体应用，也没有太多的监控需要加。 记得那会公司还是用Nagios(估计新人已经没多少人知道了)，不过监控的维护工作着实费劲。后面我就开始研究zabbix，大的好处就是它可以discovery&自动添加监控。后面我又搭了一套ELK，把业务日志都收集到一起，监控就齐活了。 由于没有添加太多告警，那会的每个告警基本都得处理，常见的问题就是百度来爬数据，我有一套屡试不爽的处理流程： 1.看指标：如果是xx业务的负载高, 有90%的概率是爬虫导致的 2.看日志：在kibana上看访问记录，找出topx的IP段 3.封访问：用iptables封掉 
这就是我一段的运维监控经历。由于业务简单、监控原始反而让我感觉告警是有用的。 

1.2 无用的仪表盘 

1.2.1 疯狂自动化 

当我转运维开发后，我发现运维对监控的需求也变了。因为自动化能力的提升，各种开源的监控系统逐步完善，运维就开始在平台里面拼命的加各种自动化的需求，对于监控系统就是自动的给业务绑定各种监控模板、告警模板、grafana仪表盘 结果也可想而知，由于告警实在太多，运维直接屏蔽了公司的告警短信。大部分情况下都是靠业务侧发现问题，运维再介入排查。 

1.2.2 好看而没用的仪表盘 

由于收集的指标数据实在太多，为了可以给业务侧输出，运维就搞起了grafana仪表盘。不过由于grafana仪表盘上的指标实在太多，页面还会经常卡住，业务研发看着一个页面上几十个指标，也不知道哪个有用，终还是得来找运维。 为了方便研发查看日志，运维也搞了ELK，将各种日志全部收集进去，然后将kibana丢给了业务研发。结果也可想而知，除了少数几个爱折腾的，kibana上的dashboard也没有太多人看。 
我一直相信运维的初衷都是好的，但从结果上来看，嗨的只有运维，毕竟运维很少看自己做的仪表盘。。 

1.3 没有质变 

随着google sre概念的兴起，运维似乎是找到了后一根稻草，毕竟这是google的运维方法论。于是，运维又开始同研发制定各种SLO、SLI指标，依据4个黄金指标(延迟、流量、错误和饱和度)来继续自丰富自己的告警库，并制定P0、P1、P2等各种告警分级，试图改变当前困境。 但是由于业务架构微服务化，并且采用敏捷开发的模式，实际上业务的迭代速度非常快。大部分sre本身并不是做开发出身，同时严重的配比不足(研发和运维比例)，导致各种指标随着时间快速失效。其结果就是告警依旧没用，每次复盘就是再加一条告警，当然这条告警也几乎不会被触发。 

这就是我经历的监控故事，你有哪些故事呢？ 

2.对监控的偏见 

在对这些失败的监控经验的总结过程中，我发现两个本质的问题： 

一直试图通过归纳过去发生的单个问题，来预测未来可能发生的普遍问题，并忽略未来在时空上复杂的变化一直专注于优化传统的探针模型(使用脚本测试,检查恢复并且报警)、图形化趋势展示、报警模型, 并不断提升相关流程的自动化

上述问题只代表我当前对监控的认知，并不知道对错，也没有答案。下面则是我对监控系统当前建设的一些偏见。

2.1 人工智能还是人机交互 

喝着咖啡做运维 

前同事令我印象深刻的就是这句话了。说完这句话的半年后，他就开始研究AIOPS了，又过了半年他就离职了，组里也再没人提AIOPS了。大部分运维对AIOPS大的需求可能就是根因分析了，不过这就像是一座大山立在AIOPS的门外，大部分运维团队连爬的勇气也没有。 我一直没想明白一个问题： 

运维自己都不一定能排查出问题原因，为什么会指望机器能实现这个事情。 

人和机器相比，机器更擅长于做海量数据的分析，而人则更擅长做决策。所以相比aiops我认为人机交互可能更靠谱一些： 

机器对海量数据进行全面分析，由运维对分析结果进行人脑决策 

不过感觉这事也并不容易，因为现在的sre痴迷开发的程度已经顾不上做这些事情了。决策本身也需要对数据有一定的敏感性。

2.2 监控要专注能力建设 

在过去的监控系统建设中，大家一般喜欢按照架构做垂直切分，可能长这个样子： 我认为产生这种分层的主要原因是：组织架构(康威定律)和职责分离。在这种分层下，运维通常就只负责下面两层，对于上层问题的处理，可能定位到某个具体的URL就结束了，剩下的就是研发的事情了。 
如果要解决当前这个困境，我认为应该摒弃过去按照职责进行系统建设的方式，比如做个基础监控系统、网络监控系统、业务监控系统，而是转向围绕业务价值分阶段进行能力建设，比如基础的数据采集、传输、分析、存储、展示等能力。转型成为提供海量数据收集和中央化规则计算、统一分析和报警能力的现代化监控系统【google sre】在能力建设过程中，平台团队应该以真实需求为目标，搭建小可用平台(Thinnesr Viable Platform, TVP)，并在团队中分享佳实践和主动赋能用户，逐步成就卓越用户。同时要避免分享的都是没落地的方法论，毕竟大家都很忙。 

2.3 尝试变的有效 

当处理问题时，就会发现公司的监控系统比知道的多，运维、研发、DBA、redis等每个部门都有自己的监控系统和仪表盘，出问题时，每个人看的都是自己部门搞的监控。为了能够建立统一的视角，有能力的公司又会倒腾出统一监控这种东西：从不同的系统里面获取各种数据，统一进行汇总分析存储，终统一监控又会带来数据实时性、准确性、存储成本、海量数据处理等新的问题，而且这事一时半会也搞不定。 不过这事真的有意义嘛？对于这种基础的数据的采集、分析和存储其实已经有很多商业化的方案，为什么会觉得自己几个人的小团队，配合一堆开源软件，可以做的比一个几十人的专业团队做的更好呢，而且这事离业务那么远，除了能让自己的kpi更好看，可能也并没有带来什么别的改变。 
随着造的轮子越多，也慢慢发现自己变的越，一直在基础问题上徘徊。通常越基础的问题，解决方案也越通用，同时解决这类问题的ROI也越低，所做的工作也越。也不要过分强调自己场景的特殊性，除非只是想搞一些虚荣指标，而不解决本质问题。 那什么是有效的呢？我认为核心就是： 

关注用户、关注业务，放弃过去通过经验的归纳来解决普遍问题，尝试利用数据分析的人机交互聚焦于核心业务，并通过AI/自动化处理支撑业务和通用业务 

不过这事很难，好在我不做监控。。。

3.展望 

去年有一个跟监控相关的很火的方向：可观测性。我对可观测性并没有太多的实践，不过在跟朋友聊可观测性时发现一些问题，这里更多的是想写下自己的困惑： 

1.可观测性解决什么问题 

每当聊可观测性时，我就发现大家一致认为可观测性可以解决所有的问题，就好比一把屠龙刀，所过之处寸草不生。可你要是详细问问用可观测性做了什么的时候，就会有点时光倒流的感觉，又回到各种仪表盘，满屏指标的时代。你有可观测性的故事嘛？ 

2.数据收集全面开花 

可观测性技术发展速度感觉非常快，相关开源项目也越来越多，不过在数据收集上有个令我诧异的问题：有一天别人跟我说，可以在生产环境收集profiling做可观测性定位业务代码问题。诧异的点并不是技术实现，而是在于什么样的业务需要这种级别的可观测性，这种可观测性面向的用户又是谁，要解决的问题是什么？你有答案嘛?

3.新瓶装旧酒 

如果你跟同事介绍可观测性由metric、log、tracing三部分组成的时候，很容易被老运维diss，他会告诉你我们现在都已经有了，只是不太好用，丰富下就可以了，这没什么新技术，不过是新瓶装旧酒而已。这时候我通常就会提出google之前发的关于<<有意义的可用性>>里面提到的问题，如何衡量用户级别的有意义的可用性，虽然我也没有答案，不过我只想启发下对问题的思考。你是怎么理解这个问题的呢？