DevOps 可观测性平台全景

运维团队面对的不是「要不要监控」，而是 Metrics / Logs / Traces 信号如何采集、存储、查询、告警。本 track 从 平台选型与落地 视角，对照 observability-essentials 的三支柱理论，以及 prometheus-essentials 的开源指标栈，帮你在 DevOps 路线图 的 observability 节点上建立 「自建 vs 商业 vs 混合」 的决策框架。

学习目标

• 区分 信号层、采集层、存储层、展示层、告警层 五层架构
• 对照 CodeRoadMap 单机拓扑，列出 metrics / logs / traces 各走哪条链路
• 理解 SaaS（Datadog、New Relic）与自建（Prometheus + ELK + Jaeger）的 TCO 与适用场景

平台分层模型

层级	职责	典型组件
信号	应用暴露 metrics、日志、trace context	Micrometer、Logback、OTel SDK
采集	Agent / Sidecar / Exporter 拉取或接收	Prometheus scrape、Filebeat、OTel Collector
存储	时序库、日志索引、Trace 后端	TSDB、Elasticsearch、Jaeger
展示	Dashboard、Explorer、Service Map	Grafana、Kibana、Datadog UI
告警	规则评估、路由、值班	Alertmanager、PagerDuty、Opsgenie

CodeRoadMap backend :8080
    ├─ /actuator/prometheus  → Prometheus（见 prom-scrape）
    ├─ JSON logs + traceId   → Loki / ELK / SaaS
    └─ OTel spans            → Jaeger / Tempo / Datadog APM

与 obs-intro 互补：那边讲 三支柱概念，本 track 讲 运维侧平台怎么搭、怎么选。

自建 vs 商业 vs 混合

自建（Prometheus + Grafana + Loki + Jaeger）成本低、数据主权清晰，但需专职 SRE 维护升级。商业 SaaS（Datadog、New Relic、Dynatrace）开箱即用、关联分析强，按主机或 ingest 计费。混合 常见：指标自建 Prometheus，日志/APM 上云，或 K8s 内 kube-prometheus-stack + 外部 APM。

K8s 环境统一采集见 kubernetes-essentials；可靠性视角见 reliability-essentials。

练习

• 为 CodeRoadMap「Nginx → backend → MySQL」画五层可观测架构图
• 列举自建与 SaaS 各 3 条选型理由（成本、合规、技能栈）
• 在 DevOps 路线图 标记 observability 节点，关联本 track 各课 slug

小结

可观测性平台 = 信号采集 + 统一存储 + 关联查询 + 告警闭环。 下一课从 OpenTelemetry 统一标准入手，避免三套 SDK 三套 Agent 的碎片化。