观测性(Observability)作为保障现代复杂系统稳定性和安全性的关键手段,原本旨在帮助团队快速定位和解决问题。然而,随着业务规模的迅速扩张,观测带来的成本压力也日益凸显,成为许多企业基础设施预算中增长最快的部分。企业工程团队时常面临数据储存和查询选择的两难境地,往往不得不权衡观测数据的全面性与成本的可控性。更换观测平台看似是解决方案,却由于供应商锁定、技术惯性及高昂的迁移成本而难以执行。面对每年数千万美元级别的开销,如何跳出传统观测成本陷阱显得尤为重要。观测技术的演变历程给予了我们宝贵启示。
早在上世纪七十年代,工程师们还只能依赖grep等简单工具手动解析日志;到了八十年代,syslog实现了日志的集中管理,但成本从未成为主要考量。进入二十一世纪,Splunk的出现标志着观测进入了全新阶段,使得大规模日志查询与实时可视化成为可能。然而,Splunk基于数据摄取量计费的模式,也为后续观测平台设定了高成本门槛。随后,开源解决方案如Elasticsearch的ELK栈应运而生,为用户带来更低成本的替代方案,但其架构局限和用户体验不足,使其在面对高基数和大数据量时表现不佳。同时,这类方案在扩展性和性能上的瓶颈,逐渐暴露出传统搜索架构难以满足超大规模观测数据需求的现实。随着云计算的普及,云端观测服务迅速兴起,Datadog等平台凭借优越的用户体验和自动化管理,获得了市场青睐。
然而,这些平台的定价模型复杂且昂贵,按摄取量和主机数量计费的方式使得成本在规模扩大时快速失控,以至于有些企业的观测开销甚至超过了整体基础架构成本。为降低单一数据类型的成本,行业逐渐分拆不同信号的存储体系,Prometheus专注于指标存储,Loki和Tempo则分别负责日志和追踪数据。这种"支柱式"解决方案通过专用优化降低了运行费用,但由此产生的数据孤岛问题严重阻碍了多维度关联分析和探索性查询,迫使团队不得不在多个工具和仪表盘之间频繁切换,降低了效率和问题定位速度。此种架构还需要团队掌握多套技术栈,增添了维护负担,且整体系统复杂度提升。面对当前现状,团队只能在昂贵的闭源综合平台与成本可控但功能受限的开源碎片化工具之间艰难抉择。此消彼长的格局导致真正满足需求、成本可控且易用的观测体系迟迟未现。
OpenTelemetry的兴起为观测生态带来了曙光。作为Cloud Native Computing Foundation(CNCF)中仅次于Kubernetes的活跃项目,OpenTelemetry通过统一的采集规范和数据格式,打破传统供应商锁定的壁垒,使得开发者可以同时采集数据并发送到多个后端。这样的标准化极大地提升了灵活性与便捷性,允许企业渐进式采用新技术,而不必担心整体迁移的风险和成本。然而,选择合适的后端平台依旧是关键挑战,不是所有兼容OpenTelemetry的平台都能承载大规模高基数的数据。对于尚未准备好全面采用OpenTelemetry的用户,系统也必须兼容多样化数据格式,确保过渡期间业务的连续性与完整性。真正理想的观测架构应不仅仅是一个单一信号的存储库,而应是一个统一、高效且能够关联日志、指标和追踪等多维数据的综合引擎。
同时,它还需要具备处理海量数据高并发写入以及复杂查询的能力,支持高基数属性的快速聚合和过滤。结合对象存储以实现经济高效的长期数据保留,灵活支持schema-on-read与schema-on-write混合的数据模式,兼容JSON及宽事件格式,提升存储与查询效率。查询能力方面,应支持SQL这一通用查询语言,同时具备全文搜索和领域特定语言层,为不同使用场景和用户水平提供便利。最重要的是,兼容OpenTelemetry但不依赖单一标准,使得不同数据类型均可被完整支持。部署层面,则需兼具托管服务的简易性与开源方案的可控性,满足多种团队规模和技术偏好,以避免走向新的锁定或碎片化困境。列式存储技术在重塑观测存储架构中发挥着核心作用。
通过将同一列数据连续存储,列式数据库极大地提升了压缩率,并减少查询时不必要的磁盘I/O操作。对于观测数据而言,这种特性天然契合其查询模式:快速聚合与大范围筛选。列式数据库能够支持高基数字段的高效索引,如布隆过滤器,同时具备优异的写入性能和兼顾读取的弹性扩展策略。它们还支持对半结构化数据(如JSON)的快速解析,结合动态schema,满足现代观测数据的多样化需求。诸如ClickHouse、Apache Pinot及Apache Druid等开源列式数据库相继成为大规模分析领域的重要利器。尤其ClickHouse因其面向实时查询的设计和强大的并行执行引擎,在观测领域表现卓越。
ClickHouse的稀疏主索引可以高效过滤符合条件的数据块,跳过不相关数据,极大提升查询效率。存储架构支持对象存储和计算存储分离,实现存储成本最小化的同时,可根据计算资源需求动态扩展。其独有的JSON数据类型避免了传统schema-on-write因首条数据类型固定导致的弊端,用户只需"发送JSON",即可兼顾灵活性与性能。包括特斯拉、Anthropic、OpenAI在内的多家超级规模公司已验证ClickHouse可支持PB级数据分析和极致查询性能,用于监控、调试及产品分析场景。与此同时,强大的数据库还需要匹配贴合观测需求的用户界面。虽然Grafana作为跨数据源查询的经典工具被广泛使用,但其要求用户具备一定SQL专业能力,且无法为快速排查设计简洁直观的交互,导致一部分开发者使用门槛较高。
为满足日常快速排障和探索性分析的需求,专门为ClickHouse量身打造的观测UI尤为重要。理想界面应具备易用开放、紧密结合底层数据库的特点,同时保持开源开放,避免陷入新一轮的供应商锁定。ClickStack应运而生,旨在释放ClickHouse的全部潜力,并避免传统平台的封闭与隔离。作为一个开放源码的观测平台,ClickStack支持OpenTelemetry标准也兼容丰富事件格式,使得观测数据、业务指标与应用分析数据汇聚于一处,实现真正多维度关联分析和追踪。ClickStack能够快速启动,适合单机本地使用也能无缝迁移至ClickHouse Cloud的规模化环境。利用ClickHouse Cloud中存储与计算分离架构和行业领先的压缩算法,极大降低存储成本并实现计算资源弹性扩展。
解构传统观测平台高昂且不可预测的费用,采用现代数据栈理念,将观测视为完整的数据管理与分析挑战,从根本上遏制成本飙升,赋能企业持续稳定发展。纵观历史,观测技术始终在功能需求与成本效率之间寻求平衡。过去的分散方案带来了碎片与运维负担,而过度依赖闭源综合平台则让成本水涨船高。如今,以OpenTelemetry为基础标准,结合强大的列式数据库和开放灵活的可视化交互,观测迎来了新的统一架构时代。ClickHouse和ClickStack代表了这场变革的前沿力量,不仅实现了在大规模数据环境下的高性能与低成本,更以开源和透明的理念激荡着未来观测生态的发展。未来,观测不仅仅是工程团队的必备工具,更将成为连接业务与技术的重要数据纽带,驱动企业快速响应变化,持续优化用户体验,保障数字化转型的成功。
破解观测成本异常攀升的难题,意味着拥抱开源、拥抱数据技术创新,更意味着构建可持续、高效、灵活的观测生态,为数字经济时代的企业注入稳定发展的核心动力。 。
