可观测性中的指标数据治理：指标分级、模型定义与消费体系让系统运行更透明！

直达原文：可观测性中的指标数据治理：指标分级、模型定义与消费体系让系统运行更透明！

01.引言

在当今数字化转型的浪潮中，可观测性（Observability）已成为企业运维管理的重要手段。通过收集和分析系统的各种可观测数据（涉及指标、日志、Traces、事件、告警等数据），构建一个全方位监控与分析体系，让运维团队能够在复杂多变的 IT 环境中实时了解系统内部的健康状况、性能表现以及故障原因。本文将以嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心·鲸眼为例，探讨可观测性中的指标数据治理，包括指标分级、模型定义与消费体系。

1）指标分级

指标分级是可观测性指标数据治理中的重要环节。嘉为蓝鲸全栈智能观测中心将指标分为核心指标（生死指标）、关键指标（告警指标）和常规指标（分析指标）。核心指标一般不会定太多，主要反映监控对象是活着还是死了，1 到 2 个即可。关键指标是看核心性能是否正常，参考谷歌定义的 SRE 四大黄金指标。常规指标可以根据实际的业务场景去考虑，主要用于告警分析时的数据参考。核心指标一定要配置告警基线，关键指标建议配置，而常规指标可以按业务场景考虑是否配置。后续通过不同指标的分级、权重，便可以很容易地建设起企业内的应用健康评估模型，衡量整个应用的健康情况。

2）模型定义

模型定义是可观测性指标数据治理中的基础。嘉为蓝鲸全栈智能观测中心引入监控对象模型作为指标管理的载体，连接对象和指标。承载对象模型的分层体系，利用监控对象模型的树形分层设计，对应运维对象的分层体系，实现对象模型的建模和分层设计。例如对于组件服务层下的数据库，我们可以抽象出 MySQL、MSSQL、Oracle 等一系列监控对象，从而构建 3 层乃至 4 层的对象模型设计，灵活设配企业内的分层管理诉求。同时，监控对象模型通过与 CMDB 模型关联，将 CMDB 模型下的资源实例，纳管为监控对象模型实例，实现监控对象模型与资源实例的关联。关联插件采集，落地指标体系。监控对象模型通过关联插件或指标上报任务等方式关联指标，并以此作为指标数据的获取方式，确保这批指标都是真实可采集、可获取、可度量的指标，从而建设属于该对象的指标体系。

3）消费体系

消费体系是可观测性指标数据治理的价值转化核心，嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心通过构建分层、多元的指标消费场景，将原始数据激活为驱动业务发展与系统优化的 “数字引擎”。

• 面向业务管理者，消费体系打造业务全景看板，以可视化 IT 资产网络拓扑实时呈现系统健康态势。管理者可据此快速锁定业务瓶颈与风险，为战略决策提供精准依据；支持拓扑下钻功能，能一键追溯故障对业务的影响范围，助力动态调整业务策略。
• 技术运维层面，消费体系构建 “监测 - 诊断 - 优化” 全流程场景。运维人员可实时获取设备指标与告警信息，结合日志检索功能，分钟级定位故障根源，保障系统高可用。同时，通过历史指标数据的趋势分析，提前预判性能拐点，实现资源配置的智能规划，提升系统运行效率。
• 在分布式系统场景下，全链路监控与故障辅助定位成为关键价值点。全链路监控串联分散指标，完整复现业务请求路径，精准识别性能损耗节点；故障辅助定位则通过多维度数据关联分析，快速厘清故障传播路径，让复杂故障排查有迹可循。

这些场景的构建，不仅提升了系统监控管理效能，更推动企业从被动排障向主动优化转型。通过深度挖掘指标数据价值，消费体系让系统运行透明化，为企业数字化转型筑牢数据驱动根基。

02.结语

综上所述，嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心在可观测性中的指标数据治理方面，通过指标分级、模型定义与消费体系的建设，为企业提供了全面、高效的可观测性解决方案。这不仅有助于企业实时了解系统内部的健康状况、性能表现以及故障原因，还能提升运维效率和系统稳定性，为企业的长远发展奠定坚实基础。