也包括了JSON、XML等之前大家称为半结构化的数据，这样的划分是因为这些数据在今天使用数据库的多模能力进行处理已经非常简单了，不像十年前那么复杂
现在全球的几个比较著名的新兴数据库厂商，比如Atlas（MongoDB）、SkySQL（MariaDB）、Redis企业云等都提供了多云部署架构
Cassandra的早期版本在这个时期出现。此外，SQL的接口模型也逐渐成熟，之前大家认为MapReduce比较通用，但是经过实战之后发现SQL的接口更加友好。
这个产品所需要解决的核心问题就是整个阿里巴巴集团的数据库自动化运维的问题。当时阿里巴巴集团的数据库实例非常多，
部署模式和运行环境也更加动态和不确定，因此IT行业也已经到了需要更加系统化、体系化进行观测的这一过程。
基于上述我们的一些思考，回归到可观测这个问题的本质，我们目标的可观测性方案需要能够满足以下几点：
数据全面覆盖：包括各类的可观测数据以及支持从各个端、系统中采集数据
除了常见的查询和分析能力外，我们还内置了ETL的功能，负责对数据进行清洗和格式化，同时支持对接外部的流计算和离线计算系统。
系统除了负责IT基础设施和业务的监控外，还会负责分析和优化整个公司的IT成本，主要收集的数据有：
现阶段，自动异常恢复很难做到，但根因的定位通过一定的算法和编排手段还是可以实施的。
对于“可观测性”我们要抛开概念/名词本身来发现它的本质，而这个本质往往是和商业（Business）相关，例如：
