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到2018年的时候，这套产品就开始在阿里云上进行输出，叫做数据库自治服务DAS。在今年的时候，数据库自治服务DAS开始商业化

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就像发动机而言，告警只是告诉你发动机是否有问题，而一些包含转速、温度、压力的仪表盘能够帮我们大致确定是哪个部分可能有问题，而真正定位细节问题还需要观察每个部件的传感器数据才行。

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关于这三种数据的特点、应用场景以及关系等，我们会在后面进行详细展开。

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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

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数据关联与统一分析：数据价值的发掘不是简单的通过一种数据来实现，更多的时候我们需要利用多种数据关联来达到目的，例如结合用户的信息表以及访问日志，

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从整个流程来看，我们可以将可观测性的工作划分为4个组成部分：

传感器：获取数据的前提是要有足够传感器来产生数据，这些传感器在IT领域的形态有：SDK、埋点、外部探针等。

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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

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对于这类数据都会有专门的时序引擎来支撑，目前主流的时序引擎基本上都是用类似于LSM Tree的思想来实现，以适应高吞吐的写入和查询（Update、Delete操作很少）

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可观测性相比传统监控，更多的还是在于数据价值的发掘能力更强，能够仅通过输出来推断系统的运行状态，因此和数据挖掘这个工作比较像，

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AIOps巡检：针对时序数据特别开发的基于时序异常算法的巡检能力，用机器和算力帮我们去检查到底是哪个指标的哪个维度出现问题。