。他们的CEO发现，虽然该有的指标都有，但就是因为都有才失去了聚焦。于是开始精简思路，把团队力量凝聚到一根绳上，Phase 3是最终剩下的两个指标。
定好目标后，一定要了解产品背后的数据质量。关于数据质量，公司内部、部门之间的指标定义各不相同，不过普遍存在数据不准、没有数据、数据脏乱差、易用性差等问题。
这样一来，所有的页面和功能只需做一个埋点，所有页面的标记都可以用ID来标记。
不同终端都有一个ID是长期关系，后面都会用相同的逻辑和体系进行标注，只要维护好需求、事件命名，以及业务层级ID，最终采集到的数据质量是非常好的。
就不能像MySQL传统输入一样通过insert into，因为insert into走控制集群这个链路是非常浪费资源的，同时也会有一些限制。一次一行的效率特别低，因此设计了分开的控制流和数据流。
流式数据通道是新提供的一种服务，因为现在的上游服务大多数都是一些流式服务灌进来的，也就是说单并发可能流量没有那么大，但是都是比较细碎的数据
难道在此之前就不需要依赖各类传感器的输出定位和排查故障和问题？显然不是，排查故障的方式一直都在，只是整个系统和情况更加复杂，
IT的可观测性技术一直在不断的发展中，从广义的角度上讲，可观测性相关的技术除了应用在IT运维的场景外，还可以应用在和公司相关的通用场景以及特殊场景中。
统一的系统：拒绝割裂，能够在一个系统中支持Traces、Metrics、Logs的统一存储与分析
数据可关联：每种数据内部可以互相关联，也支持跨数据类型的关联，能够用一套分析语言把各类数据进行融合分析
价值发掘：价值发掘过程主要通过可视化、告警、交互式分析等人机交互来实现，同时也提供了OpenAPI来对接外部系统或者供用户来实现一些自定义的功能。
水果用削皮刀等。同样针对不同类型的可观测数据和场景，也有对应的适合的分析方式：
1. Metrics：通常用于告警和图形化展示，一般直接获取或者辅以简单的计算，例如PromQL、TSQL等
