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特殊场景：除了场景的公司内通用场景外，针对不同的行业属性，也可以衍生出特定行业的观测场景与应用，例如阿里云的城市大脑，就是通过观测道路拥堵、信号灯、交通事故等信息，通过控制不同红绿灯时间、出行规划等手段降低城市整体拥堵率。

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Traces：Jaeger、Zipkin、SkyWalking、OpenTracing、OpenCensus
Logs：ELK、Splunk、SumoLogic、Loki、Loggly

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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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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

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上图展示了我们兼容外部协议、Agent的整体进度：

Traces：除了内部的飞天Trace、鹰眼Trace外，开源的包括Jaeger、OpenTracing、Zipkin、SkyWalking、OpenTelemetry、OpenCensus等。

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对于存储引擎，我们的设计目标的第一要素是统一，能够用一套引擎存储各类可观测的数据；第二要素是快，包括写入、查询，能够适用于阿里内外部超大规模的场景（日写入几十PB）。

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上述这些数据都在同一个进程内实现，大大降低运维、部署代价
整个存储引擎基于纯分布式框架实现，支持横向扩展，单个Store最多支持日PB级的数据写入

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数据加工：也就是大数据ETL（extract, transform, and load）中T的功能，能够帮我们把非结构化、半结构化的数据处理成结构化的数据，更加容易分析。

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全链路的可观测性一直都是DevOps环节中的重要步骤，除了通常的监控、告警、问题排查外，还承担用户行为回放/分析、版本发布验证、A/B Test等功能，下图展示的是阿里内部某个产品内部的全链路可观测架构图：

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收集云上每个产品（虚拟机、网络、存储、数据库、SaaS类等）的费用，包括详细的计费信息
收集每个产品的监控信息，包括用量、利用率等