در سال 2025 سیستم‌های نرم‌افزاری پیچیده‌تر از همیشه شده‌اند. دیگر استفاده از مانیتورینگ سنتی برای بررسی معماری‌های توزیع‌شده، میکروسرویس‌ها، محیط‌های چندابری (Multi-cloud) کافی نیست. به همین دلیل Observability توزیع شد!
در این مطلب Observability را بررسی می‌کنیم، تفاوت آن را با مانیتورینگ و APM توضیح می‌دهیم، ابزارها و مزایای آن را معرفی می‌کنیم و نگاهی به آینده آن خواهیم داشت.
Observability چیست؟
به زبان ساده Observability (مشاهده‌پذیری) توانایی درک وضعیت داخلی یک سیستم از طریق داده‌های خارجی آن است. این داده‌ها شامل لاگ‌ها (Logs)، متریک‌ها (Metrics) و ردهای توزیع‌شده (Traces) هستند که به ما کمک می‌کنند رفتار یک اپلیکیشن را در محیط‌های مختلف ارزیابی کنیم.
در معماری‌های مدرن Observability خیلی بهتر از مانیتورینگ سنتی عمل می‌کند و یک دید جامع از سیستم فراهم می‌آورد. قابلیت‌های پیشرفته با استفاده از هوش مصنوعی (AIOps)، ویژوال‌سازی داده‌ها و تحلیل پیشرفته، امکان شناسایی مشکلات را در لحظه فراهم می‌کنند.
چرا Observability برای فناوری مدرن ضروری است؟
سیستم‌های امروزی چالش‌های متعددی دارند. برای مثال یک درخواست ممکن است از ده‌ها سرویس عبور کند. یا در خیلی مواقع دیده شده است که تیم‌ها نیاز دارند داده‌های تلِمتری را از سرویس‌های مختلف یکپارچه کنند. اما راه حلی برای این مشکلات وجود نداشت!
حالا Observability مزایایی دارد که می‌توانید این مشکلات را حل کند:
🔹 کاهش زمان تشخیص و حل مشکلات (MTTD و MTTR):
با داشتن یک دید جامع زمان شناسایی مشکل کاهش می‌یابد. طبق آمار سازمان‌هایی که از Observability استفاده می‌کنند، 35.7% کاهش در MTTD و MTTR داشته‌اند.
🔹 افزایش امنیت و بهینه‌سازی منابع:
شناسایی رفتارهای غیرعادی در سیستم، به تیم‌های امنیتی و DevOps کمک می‌کند تا قبل از وقوع بحران، مشکلات را رفع کنند.
🔹 افزایش همکاری بین تیم‌ها:
Observability باعث از بین رفتن “سیلوهای داده” شده و تیم‌های مختلف را به یک دید مشترک می‌رساند.
Observability در مقابل Monitoring و APM؛ کدام برایتان مناسب است؟
بسیاری تصور می‌کنند که Observability همان مانیتورینگ (Monitoring) است، اما تفاوت‌های مهمی بین این دو وجود دارد:
| ویژگی‌ها | Monitoring | APM | Observability |
| تمرکز اصلی | بررسی متریک‌های ثابت | ردیابی عملکرد اپلیکیشن | مشاهده‌پذیری همه‌جانبه |
| نوع داده‌ها | متریک‌های از پیش تعریف‌شده | ردهای تراکنشی و کد اپلیکیشن | لاگ‌ها، متریک‌ها و ردها |
| انعطاف‌پذیری | مناسب برای سیستم‌های سنتی | مناسب برای بررسی کد | مناسب برای محیط‌های ابری و توزیع‌شده |
به طور خلاصه Monitoring به ما می‌گوید که مشکلی وجود دارد، اما با Observability می‌فهمیم چرا این مشکل رخ داده است.
اجزای اصلی Observability چیست؟
Observability یک سری بخش‌های اصلی دارد که برای آشنایی بیشتر با این سرویس می‌خواهیم آن‌ها را مرور کنیم:
لاگ‌ها (Logs)
- ثبت تمام رویدادهای سیستم به همراه Timestamp.
- برای تحلیل خطاها و بررسی تاریخچه وقایع سیستم ضروری هستند.
مثال: “کاربر X در ساعت 14:05 عملیات خرید انجام داد.”
متریک‌ها (Metrics)
- داده‌های عددی که عملکرد سیستم را نشان می‌دهند.
- شامل نرخ خطا، زمان پاسخگویی، میزان مصرف CPU و RAM و غیره.
مثال: “میانگین Latency سرویس پرداخت: 120ms”
ردهای توزیع‌شده (Traces)
- ردیابی end-to-end درخواست‌ها در یک سیستم توزیع‌شده.
- نمایش مسیر یک درخواست از لحظه ورود تا پردازش در سرویس‌های مختلف.
مثال: “درخواست پرداخت از Gateway → سرویس کارت → سرویس بانک پردازش شد.”
ابزارهای Observability چیست؟
با رشد سیستم‌های توزیع‌شده و پیچیدگی زیرساخت‌های نرم‌افزاری، انتخاب ابزارهای مناسب برای Observability در عملکرد و پایداری سیستم‌ها خیلی موثر است. ابزارهای مدرن Observability داده‌های لاگ‌ها (Logs)، متریک‌ها (Metrics) و ردهای توزیع‌شده (Traces) را جمع‌آوری و تحلیل کرده و دیدی جامع از وضعیت سیستم ارائه می‌دهند. در ادامه محبوب‌ترین ابزارها و ویژگی‌های‌شان را بررسی می‌کنیم.
ابزارهای محبوب Observability
در این قسمت می‌خواهیم نگاهی به محبوب‌ترین ابزارهای Observability بیندازیم:
- Elastic Observability → پلتفرم Elastic Stack (ELK) یکی از محبوب‌ترین ابزارهای تحلیل لاگ و داده‌های عملیاتی است. به کمک این ابزار می‌توانید APM، مانیتورینگ شبکه، لاگ‌ها و داده‌های سنجشی را در یک پلتفرم تحلیل کنید. Elastic از هوش مصنوعی برای تشخیص خودکار ناهنجاری‌ها استفاده کرده و مقیاس‌پذیری بالایی دارد.
- Datadog → یکی از قدرتمندترین ابزارهای مانیتورینگ و Observability که از داشبوردهای تعاملی، مانیتورینگ توزیع‌شده، ردیابی درخواست‌ها و تحلیل Real-time پشتیبانی می‌کند.
- Dynatrace → ابزار Dynatrace از AIOps برای تحلیل خودکار داده‌ها، مانیتورینگ Full-stack و تشخیص ناهنجاری‌های سیستم استفاده می‌کند. Dynatrace به‌طور خاص برای معماری‌های Cloud-native طراحی شده و قابلیت مانیتورینگ سرویس‌های میکروسرویسی و Kubernetes را دارد.
- Prometheus & Grafana → Prometheus یک سیستم جمع‌آوری متریک‌ها است که به‌طور گسترده برای مانیتورینگ زیرساخت و سرویس‌های Cloud-native استفاده می‌شود.
موارد استفاده از Observability
چه زمانی از Observability استفاده می‌کنیم؟ خب شرایط زیادی مانند تشخیص سریع مشکلات سیستم، کاهش Downtime، بهینه‌سازی عملکرد میکروسرویس‌ها و … وجود دارد که نیاز به Observability را ضروری می‌کند. در این قسمت یک سری از رایج‌ترین شرایط استفاده از Observability را بررسی کرده‌ایم.
مانیتورینگ عملکرد سیستم
یکی از مهم‌ترین کاربردهای Observability بررسی عملکرد سیستم‌ها و تشخیص نقاط ضعف (Bottlenecks) است. ابزارهای Observability امکان اندازه‌گیری متریک‌هایی مانند زمان پاسخگویی (Latency)، نرخ خطا، استفاده از منابع و عملکرد دیتابیس را فراهم کرده و به تیم‌ها کمک می‌کنند تا مشکلات را قبل از تأثیرگذاری بر کاربران شناسایی کنند.
همچنین بررسی SLA (Service Level Agreement) و SLO (Service Level Objective) برای اطمینان از عملکرد بهینه سرویس‌ها بسیار مهم است.
بهبود تجربه کاربری
Downtime یا کندی عملکرد سیستم تأثیر مستقیمی بر رضایت کاربران و درآمد کسب‌وکارها دارد. با استفاده از Observability تیم‌ها مشکلات را قبل از آنکه کاربران متوجه شوند، شناسایی و برطرف می‌کنند.
مدیریت میکروسرویس‌ها و Kubernetes
با گسترش معماری‌های Cloud-native و Kubernetes، نیاز به ابزارهایی که بتوانند ارتباطات پیچیده بین سرویس‌ها را تحلیل کنند، بیشتر شده است. به کمک Observability تیم‌ها می‌توانند درخواست‌های بین میکروسرویس‌ها، بررسی سلامت Podها در Kubernetes و بهینه‌سازی منابع ابری را بررسی کنند.
معایب و محدودیتهای Observability چیست؟
Observability یک سری معایب هم دارد که در این قسمت بررسی کرده‌ایم:
حجم بالای داده‌های Telemetry
سازمان‌های بزرگ روزانه میلیاردها لاگ تولید می‌کنند. تحلیل و مدیریت این حجم از داده‌ها بدون ابزارهای مقیاس‌پذیر و خودکار چالش بزرگی است. استفاده از سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده و پردازش داده‌های Real-time راه‌حلی برای این مشکل است.
عدم یکپارچگی ابزارها
بسیاری از سازمان‌ها همچنان از چندین ابزار مختلف برای مانیتورینگ بخش‌های مختلف سیستم استفاده می‌کنند که باعث ایجاد “سیلوهای داده” می‌شود. عدم یکپارچگی بین ابزارها باعث کاهش دید جامع و افزایش زمان عیب‌یابی می‌شود.
مقاومت سازمانی در برابر تغییر
پیاده‌سازی Observability نیازمند تغییر فرهنگ سازمانی است. تیم‌های سنتی برای استفاده از ابزارهای جدید خیلی منعطف عمل نمی‌کنند، چرا که نیاز به آموزش و تغییر در فرآیندهای کاری دارند.
آینده Observability؛ آیا این ابزار ماندگار است؟
طبق گزارش‌ها تا سال ۲۰۲۶، بیش از ۸۲٪ سازمان‌ها از Full-stack Observability استفاده خواهند کرد. این یعنی یکپارچه‌سازی لاگ‌ها، متریک‌ها و ردهای توزیع‌شده در یک پلتفرم واحد به جای استفاده از ابزارهای جداگانه.
همچنین با افزایش حجم داده‌های Observability، نیاز به پردازش‌های بهینه و کاهش مصرف انرژی مطرح شده است. بسیاری از شرکت‌ها در حال توسعه راهکارهای سبز و بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های تلِمتری هستند تا هزینه‌های عملیاتی را تا حد امکان پایین بیاورند.
جمع‌بندی
Observability دیگر یک “گزینه اضافی” نیست، بلکه راهکاری مدرن برای سال 2025 است. سازمان‌هایی که Observability را جدی می‌گیرند، می‌توانند سریع‌تر مشکلات را حل کنند، هزینه‌های Downtime را کاهش دهند و تجربه کاربری بهتری ارائه دهند.
