云可观测性需要仔细跟踪有关我们小程序的数据点。借助控制理论，成都小程序开发公司可以设置反馈回路来检测并自动修复可能出现的故障。
今天，我想和大家讨论一下科技界热议的一个术语：云可观察性。作为小程序开发人员、项目经理和产品所有者，我们都很熟悉监控应用程序和服务中的错误和性能问题。但DevOps中的这一新趋势到底是什么？
想象一下您的应用程序是赛道上的赛车（是的，我是一级方程式赛车的超级粉丝）。当然，您可以看到赛车在行驶，可以观察它是快还是慢，但如果您能获得更多数据，那不是更好吗？发动机转速、轮胎压力和燃油消耗率等指标有助于让驾驶员（和工程师）了解他们的车辆性能如何以及需要改进的地方。
我相信人类是基于数据的生物。我们总是在寻找有关我们喜欢的事物的更多信息。例如，虽然我自己不是运动员，但我的许多朋友都是运动员，我总是惊讶于他们知道多少有关球队和特定球员的信息和统计数据。如果我们能将这种学习和理解的渴望用在正道上，那会怎样？
好吧，伙计们，云可观测性旨在为我们在云中运行的应用程序做到这一点！它允许我们在一个中心位置监控从服务器日志到跨多个系统的延迟率的所有内容。
别误会我的意思——在监控应用程序的运行状况时，CPU 使用率百分比等传统指标仍然很重要。但借助云可观测性，我们可以更深入地研究特定活动（例如数据库查询或函数执行），从而获得更细致的信息。
这种增加的可见性有助于我们比以往更快地发现瓶颈，以便我们能够快速做出反应并让用户满意。归根结底，这不就是开发的意义吗？创造让人们的生活更轻松的小程序！
好吧，让我们来谈谈控制理论在云可观测性中的重要性。现在，我知道你们中的一些人可能会想，“控制理论？这是什么，大学生？”但相信我，理解控制理论可以真正改变游戏规则。
简而言之，控制理论就是要保持系统的稳定性和可预测性。这意味着，如果我们将其应用于云系统，我们就能确保一切顺利高效地运行。将控制理论想象成整理衣柜：通过整理和控制每件衣服（或我们所说的组件），您将避免任何混乱或未知障碍。
但为什么这对云可观测性很重要？好吧，朋友们，如果我们没有对云系统进行适当的观察，那么我们怎么能指望它们发挥最佳性能呢？通过使用反馈回路和纠错机制等控制理论原理，我们能够不断监控和调整我们的系统，以确保一流的性能。
让我打个比方：想象一下驾驶一辆没有速度表或油量表的汽车。你不知道车速有多快，也不知道油箱里还剩多少油，这很容易酿成灾难！控制理论为我们提供了这些监控工具，因此我们不必在高速公路上飞驰，希望获得最好的结果 — — 高速公路上 20 英里每小时的速度根本不够 — — 我们有数据驱动的洞察力来指导我们前进的每一步（或转速）。
那么控制理论的组成部分是什么呢？主要有三个部分：过程（我们想要测量和控制的系统）、控制器（决定如何操纵输入的算法）和反馈回路（确保我们的输出能够引导我们完善输入）。
假设我们有一个电子商务网站，在节假日（例如黑色星期五促销活动）期间流量很大。我们需要通过控制资源利用率和确保充足的配置来确保我们的服务器能够应对需求高峰。
这里的过程是识别数据库或网络连接等组件中的潜在瓶颈，然后通过优化技术（如负载平衡或缓存算法）实施纠正措施——这与我在享用三文鱼卷时计算最佳刀饭比例没什么不同！
接下来是选择合适的控制器——通常部署为微服务，监控关键 KPI，例如响应时间或错误率，同时在必要时根据预定义的阈值自动调用诸如扩大或缩小资源之类的策略。
最后，我们分析从监控工作负载指标的各种遥测工具（例如 AWS 的 CloudWatch）以及 APM 解决方案收集的数据，这些解决方案可以提供来自第三方供应商的服务容器性能特征的可见性，例如从 Datadog 和 New Relic 到Zipkin 或 Prometheus 等开源解决方案的产品。
你看，控制理论不仅仅是一个奇特的想法——它是云可观察性的重要框架，可以帮助我们构建有弹性和适应性强的服务。
控制理论在云可观测性方面的一大优势是它能够帮助我们快速发现问题，防止问题失控。通过分析来自多个来源（如日志文件或服务器指标）的数据，控制理论让我们能够全面了解系统的健康状况。
最好的部分是什么？您不必是控制理论专家——有很多工具可以使复杂的分析变得简单易行。作为开发人员，我们已经知道技术发展的速度有多快，因此熟悉创新方法将使我们始终保持领先地位！
作为一个陷入困境、尝试了所有方法来解决技术问题的人，将这种方法融入到我的工作中帮助极大，并取得了切实的成果。故障排除突然变得不那么乏味了，因为我对不同方面随着时间的推移如何表现有了更清晰的了解。尤其是在某些时候使用量迅速增长的情况下，相应地进行规模调整也更加顺畅。要是当时我知道我现在知道的就好了！这是一段相当漫长的旅程。
在构建小程序应用程序时结合控制理论方法不仅有助于故障排除，而且还增强了监控功能，允许早期识别并防止糟糕的用户体验等诸多优点，最终带来整体更好的性能结果。
现在，不要让这个名字吓到你。控制理论本质上是使用反馈回路来调节系统并使其保持最佳运行。当应用于云端的可观测性时，它确实会产生影响。
想象一下：凌晨 3 点，您被派去值班，因为系统中的某个组件出现故障，导致用户停机（相信我，我经历过这种情况）。使用传统的监控工具，您只能筛选日志，试图找出问题所在，而焦虑的用户会向您的收件箱发送大量投诉。但是，有了基于控制理论的可观察性，这些监控工具可以根据实时数据反馈主动进行自我调整，因此可以隔离和纠正中断，以免它们升级为重大事件，让我们在非正常时间被吵醒。
请记住：实施控制理论不仅可以改善危机期间的响应时间，而且还可以对我们的整个开发生命周期产生连锁反应！通过使用各种传感器正确检测我们的云系统，我们可以获得有价值的见解，例如随着时间的推移达到或超过的服务水平目标以及基础设施利用率趋势，这通常需要开发人员自己添加特殊的检测插件，而不是在平台本身内抽象出来，从而降低复杂性成本和精神开销。
总而言之，朋友们，控制理论让关注云性能不再像在太空服中放牧猫（是的，我看到了那种困惑的表情），而更像是用鹰眼以闪电般的精度跟踪每一个动作！相信我，实施这种方法很快就会让我们的可观察性游戏从“平淡无奇”变成“令人惊叹”。所以赶紧尝试一下吧！
那么，让我们来谈谈云可观测性的未来吧。我得告诉你，它看起来非常令人兴奋。
控制理论就是通过观察复杂系统的行为并做出相应调整来控制它们（因此得名）。当涉及到管理像云基础设施这样的大规模分布式系统时，拥有这种精细的控制至关重要。
但这不仅仅是为了保持一切顺利运行。控制理论还可以帮助优化性能，甚至可以在潜在问题成为重大问题之前预测它们。这就像为你的云准备了一个水晶球！
如果这还不足以让您兴奋，那么还有新的工具和平台即将面世，它们利用机器学习和人工智能来理解我们收集的所有数据。这几乎就像拥有一支小型数字助理大军——只不过他们不会抢走我们的工作……希望如此。
我不知道你们怎么想，但作为一个大部分时间都在与云（数字云）打交道的人，所有这些趋势让我对未来感到非常乐观。所以，系好安全带，团队——成都小程序开发公司将踏上一段精彩的旅程！
