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而且这些场景下数据产生的速度将会迅速提升。产生的数据大致分为两类：一类就是结构化的数据，这里的结构化数据不仅包括了关系型数据库中存储的关系数据

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领导者象限发生了很大的变化，最强的领导者已经变为了AWS，其次是微软、谷歌、阿里云，这四家都是云计算厂商，这也印证了Gartner所认为的云才是未来。

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这也导致了大数据技术、数据仓库以及数据库逐渐走向融合。以前大家认为数据仓库扩展性不好，所以出现了大数据技术，但是今天分布式基础设施的能力已经变得非常强了，

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数据库的自动驾驶和汽车的自动驾驶还是不太一样的，数据库做自动驾驶更容易一些。2016年时，阿里巴巴数据库的自动驾驶平台叫做CloudDBA

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通过数据来判断整体的工作状态。通常我们会把这些输出进行分类，总结为Traces、Metrics、Logs。

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音视频等泛型数据也包含在其中。日志在调用链场景结构化后其实可以转变为Trace，在进行聚合、降采样操作后会变成Metrics。

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还需要和多个团队进行交互才能解决问题，整体的维护和使用代价非常巨大。因此我们希望能够使用一套系统去解决所有类型可观测性数据的采集、存储、分析的功能。

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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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现在阿里全面云化后，包括阿里内部的团队也会在乎自己的IT支出，尽可能的压缩成本。下面的示例是我们阿里云上一家客户的监控系统架构，

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服务/接口黄金指标：Trace中记录了服务/接口的调用延迟、状态码等信息，基于这些数据可以计算出QPS、延迟、错误率等黄金指标。