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利用这些项目的组合或多或少可以解决针对性的一类或者几类问题，但真正应用起来你会发现各种问题：

多套方案交织：可能要使用至少Metrics、Logging、Tracing3种方案，维护代价巨大

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数据不互通：虽然是同一个业务组件，同一个系统，产生的数据由于在不同的方案中，数据难以互通，无法充分发挥数据价值

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厂商绑定：无论从数据采集、传输、存储、计算、可视化、告警等都可能会被厂商绑定，可观察性系统一旦上线后替换的代价讲巨大无比

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云原生不友好：这些方案其中很多都是针对传统系统的，对于云原生的支持相对较弱，而且方案本身部署和使用代价都很高，不符合“云原生”这种一键部署、开箱即用的使用方式。

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利用这些项目的组合或多或少可以解决针对性的一类或者几类问题，但真正应用起来你会发现各种问题：

多套方案交织：可能要使用至少Metrics、Logging、Tracing3种方案，维护代价巨大
数据不互通：虽然是同一个业务组件，同一个系统，产生的数据由于在不同的方案中，数据难以互通，无法充分发挥数据价值
厂商绑定：无论从数据采集、传输、存储、计算、可视化、告警等都可能会被厂商绑定，可观察性系统一旦上线后替换的代价讲巨大无比
云原生不友好：这些方案其中很多都是针对传统系统的，对于云原生的支持相对较弱，而且方案本身部署和使用代价都很高，不符合“云原生”这种一键部署、开箱即用的使用方式。

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在此背景下，云原生基金会CNCF下诞生了OpenTelemetry项目，旨在将Logging、Tracing、Metrics三者进行统一，实现数据的互通互操作。

Create and collect telemetry data from your services and software, then forward them to a variety of analysis tools.

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OpenTelemetry最核心的功能是产生、收集可观察性数据，并支持传输到各种的分析软件中，整体的架构如下图所属，其中Library用于产生统一格式的可观察性数据；Collector用来接收这些数据，并支持把数据传输到各种类型的后端系统。

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OpenTelemetry给云原生下带来的革命性的进步，包括：

统一协议：OpenTelemetry为我们带来了Metric、Tracing、Logging（正在制定中，LogModel已经定义完毕）的统一标准，三者都有相同的元数据结构，可以轻松实现互相关联

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等级2：异常关联+统一视图，对于自动识别的异常，能够进行上下文的关联，形成一个统一的业务视图，便于快速的定位问题

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等级3：根因分析+问题自愈，自动根据异常以及系统的CMDB信息直接定位问题的根因，根因定位准确后那边可以去做问题的自愈。这一阶段相当于是一次质的飞跃，在某些场景下可以在人不用参与的情况下实现问题的自愈。