现代软件系统会产生海量的运营数据，包括日志、追踪、指标及事件，这些数据跨越多个应用程序层、平台层和基础设施层。AIOps（智能运维）旨在将这一持续的数据转化为业务洞察，助力团队更快检测、修复问题，减少停机时间，保障系统平稳运行。

但有一个基本问题往往被忽视：我们真的了解自己输入到这些系统中的数据吗？

在许多情况下，AIOps效果不佳甚至失灵，根源并非AI本身，而是底层数据不可靠、不完整或难以被准确理解。这时，数据可观测性就显得非常重要了。

一、AIOps中，数据可观测性是什么？

广义上，数据可观测性指的是了解数据在系统传输过程中的状态和行为。落地到AIOps场景，它能解答关于数据的一系列实际问题：

• 数据是否按时抵达系统？
• 是否存在数据缺失情况？
• 数据结构是否发生变化？
• 数据能否真实反映系统实际运行状态？

需要注意的是，数据可观测性极易与传统可观测性混淆。传统可观测性侧重通过延迟、错误率、可用性等指标来衡量系统性能，而数据可观测性则聚焦描述这些系统的数据本身。它把数据视作一种需要持续监控的数据资产，而不仅仅是在发生问题时才进行存储和查询的数据。

二、为什么数据的可靠性至关重要？

AIOps是通过分析历史数据模式来运作的。一旦数据不准确或不完整，那么这些模式就会失去参考价值，进而导致警报、异常检测以及自动化建议的可靠性下降。久而久之，团队会逐渐失去对AIOps的信任。

举个典型场景：某服务在部署完成后就不再输出某些日志。仅从数据来看，系统仍处于健康状态，但用于支持AIOps的数据已无法反映完整业务链路，最终引发告警杂乱、错过重要警告、根因分析延迟等问题。

出现这类问题时，各团队往往会把责任归咎于人工智能，实则问题根源早在数据层面就已埋下。

三、数据需重点观测的核心维度

落地数据可观测性无需搭建过于复杂的框架，建议从数据的四大基础特征入手。

• 时效性：延迟抵达的数据会干扰实时分析，且在系统快速变化的情况下，即使是微小的延迟也会产生影响。
• 结构：数据的格式会随着应用程序的发展而演变。开发人员会新增、重命名或删减数据字段。若这类结构变更未被及时感知，会导致下游监控故障。
• 数量和独特性：日志、指标数量骤降或异常激增往往是工具问题，而非系统真实运行状态变化。若团队只关注性能指标，就很容易忽略这些信号。
• 数据的分布情况：数据通常会呈现稳定的分布规律，一旦规律突变，需深入溯源：是系统的运行方式发生了变化？还是数据采集的方式有了改变？当数据的分布发生变化，需重新训练现有的机器学习模型，避免出现模型偏差。

四、提升AIOps数据可观测性的最佳实践

提升数据可观测性并不需要彻底的改革，通过落地精细化、常态化的基础规范，即可大幅提升数据的可解读性与可信度，为AIOps高效运转提供保障。

• 统一数据规范。对服务、运行环境、组件采用清晰统一的命名方式，便于更轻松地理解各种数据。让日志、指标、追踪使用相同的标识符，各种数据之间的关联关系也就更易于理解。
• 监控处理流程。及时发现数据接入失败、数据在传输过程中丢失等问题，避免将数据异常误判为系统故障。
• 设定基准标准。明确正常运行状态下数据的基准，当数据出现偏离基准的异常时，可快速识别、溯源问题根源，及时完成优化调整。
• 重视数据变化。即便未收到用户故障反馈，数据发生变动也需重点关注。随着推理技术的不断发展，通过理解这些信号背后的上下文，可精准识别系统中出现的语义变化。

综上，AIOps的高效落地，离不开高质量数据的支撑，唯有将数据视作核心资产，实现数据可观测性，AIOps才能发挥最佳效果。

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