您是否曾经等待过那件显示“已发货”的昂贵包裹，但却不知道它在哪里？跟踪历史记录在五天前停止更新，您几乎失去了希望。但等一下， 天后，您就收到了包裹。您希望可追溯性可以更好，以减轻您所有焦虑的等待。这就是“可观察性”发挥作用的地方。
从技术领域来看，你会希望避免这种情况发生在你的软件或数据系统上。因此，你会采用监控工具，收集系统的日志和指标并告知你系统的内部状态。当你希望系统告知你错误是什么、在哪里以及何时发生，但不告诉你如何解决错误时，监控效果最好。
十多年前，监控工具缺乏对底层系统 波斯尼亚和黑塞哥维那手机号码数据 问题的背景和预见性，团队只能调试日常操作错误。今天，我们工作和生活在一个由微服务和 数据管道；即使使用多种监控工具也无法帮助您回答业务问题，例如“为什么我的应用程序总是很慢？”或“问题发生在哪个阶段，它在堆栈中有多深？”或“我如何改善环境的整体性能？” 有必要主动做出这些决策，并全面了解您的系统、应用程序和数据。
这 博客文章 由 于十年前发布的，其第二段陈述了一个事实：
“应用指标通常是三者中最难但也是最重要的。它们非常具体地针对您的业务，并且会随着您的应用程序的变化而变化（而 变化很大）。”
那么，我们如何衡量一切事物呢？我们从可观察性开始。
什么是可观察性？
“可观察性”一词创造鲁道夫·埃米尔·卡尔曼于 年在他的工程论文中提出了数学控制系统的概念。他将其定义为衡量系统内部状态能够从外部输出信息中推断出来的程度。但这听起来不像是监控吗？基本上，是的，这就是监控。