Observability چیست و چه تفاوتی با Monitoring دارد؟

با رشد سریع معماری‌های مبتنی بر میکروسرویس، زیرساخت‌های ابری و سیستم‌های توزیع‌شده، پیچیدگی سامانه‌های نرم‌افزاری به شکل قابل توجهی افزایش یافته است. در چنین محیط‌هایی، حفظ پایداری سرویس‌ها، شناسایی سریع اختلال‌ها و تحلیل رفتار سیستم‌ها به یکی از چالش‌های اصلی تیم‌های فنی تبدیل شده است. به همین دلیل سازمان‌ها از ابزارها و رویکردهای مختلفی برای جمع‌آوری داده‌های عملیاتی و تحلیل عملکرد سیستم‌های خود استفاده می‌کنند.

در سال‌های اخیر دو مفهوم Monitoring و Observability به عنوان رویکردهای مهم در حوزه عملیات و مهندسی قابلیت اطمینان سیستم‌ها مطرح شده‌اند. اگرچه هر دو با هدف درک وضعیت سیستم و تشخیص مشکلات مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما از نظر رویکرد، سطح دید و نوع داده‌هایی که تحلیل می‌کنند تفاوت‌های قابل توجهی دارند.

درک صحیح تفاوت میان Monitoring و Observability به تیم‌های فنی کمک می‌کند تا علاوه بر شناسایی سریع اختلال‌ها، بتوانند علت ریشه‌ای مشکلات را نیز با دقت بیشتری تحلیل کنند. در این مقاله به بررسی این دو مفهوم و تفاوت‌های اصلی آن‌ها در مدیریت سیستم‌های نرم‌افزاری مدرن می‌پردازیم.

Observability چیست؟

Observability در مدیریت سامانه‌های نرم‌افزاری به قابلیتی گفته می‌شود که امکان استنتاج وضعیت داخلی یک سیستم بر اساس داده‌های تله‌متری (Telemetry Data) را فراهم می‌کند. در معماری‌های مدرن مانند  Microservices، Cloud‑Native Applications و سیستم‌های توزیع‌شده (Distributed Systems)، پیچیدگی تعامل میان سرویس‌ها به‌گونه‌ای افزایش یافته است که صرفاً با مانیتورینگ سنتی نمی‌توان رفتار کامل سیستم را تحلیل کرد. در چنین محیط‌هایی، Observability به تیم‌های فنی کمک می‌کند تا با تحلیل داده‌های عملیاتی، رفتار واقعی سرویس‌ها، وابستگی میان مؤلفه‌ها و جریان پردازش درخواست‌ها در سراسر سیستم را درک کنند.

مانیتورینگ (Monitoring) چیست؟

مانیتورینگ به فرآیند پایش مستمر عملکرد، سلامت و دسترس‌پذیری اجزای زیرساخت فناوری اطلاعات گفته می‌شود. در این فرآیند، داده‌های عملیاتی از منابع مختلف مانند تجهیزات شبکه، سرورها، ماشین‌های مجازی، پایگاه‌های داده، وب سرورها، سامانه‌ها و سرویس‌های نرم‌افزاری جمع‌آوری شده و در قالب شاخص‌های عملکردی  (Metrics)، رخدادها و هشدارها تحلیل می‌شوند. هدف اصلی مانیتورینگ، تشخیص سریع اختلالات، کاهش زمان شناسایی خطا (MTTD) و افزایش پایداری و دسترس‌پذیری سرویس‌ها در محیط‌های عملیاتی است.

سه ستون اصلی Observability

پیاده‌سازی Observability معمولاً بر پایه سه نوع داده اصلی انجام می‌شود که به عنوان سه ستون اصلی Observability شناخته می‌شوند. در ادامه هر یک از این منابع داده به‌صورت مختصر معرفی می‌شود:

• Metrics: داده‌های سری زمانی(Time‑Series)هستند که شاخص‌های کمی از وضعیت عملکرد و سلامت سیستم ارائه می‌دهند. این داده‌ها معمولاً شامل معیارهایی مانند میزان مصرف منابع، نرخ خطا، تعداد درخواست‌ها و زمان پاسخ سرویس‌ها هستند و برای پایش مداوم عملکرد سیستم مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• Logs: رکوردهایی از رویدادها و فعالیت‌های سیستم هستند که اطلاعات دقیق‌تری درباره رفتار سرویس‌ها و رخدادهای داخلی آن‌ها ارائه می‌دهند. این داده‌ها معمولاً شامل پیام‌های خطا، وضعیت اجرای فرآیندها و جزئیات تعامل میان اجزای مختلف سیستم هستند و نقش مهمی در عیب‌یابی دارند. ابزارهایی مانند ELK Stack و Loki در این بخش پرکاربرد هستند.
• Traces: داده‌هایی هستند که مسیر حرکت یک درخواست را در میان سرویس‌ها و مؤلفه‌های مختلف یک سیستم توزیع‌شده نشان می‌دهند. با استفاده از این اطلاعات می‌توان مشاهده کرد که هر درخواست در طول پردازش خود از چه بخش‌هایی عبور کرده و هر بخش چه میزان زمان برای پردازش آن صرف کرده است. ابزارهایی مانند Jaeger و Zipkin برای مدیریت تریس‌ها استفاده می‌شوند.

تفاوت Monitoring و Observability

اگرچه Monitoringو Observability هر دو با هدف افزایش پایداری و بهبود مدیریت سامانه‌های نرم‌افزاری به کار می‌روند، اما از نظر رویکرد و سطح تحلیل تفاوت‌های مهمی با یکدیگر دارند.

Monitoring بیشتر بر پایش وضعیت شبکه و زیرساخت‌ها، شامل بسترهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری که سامانه‌ها بر روی آن‌ها اجرا می‌شوند، تمرکز دارد. در این رویکرد، با استخراج شاخص‌ها (Metrics) و مقایسه آن‌ها با آستانه‌های از پیش تعریف‌شده، وضعیت سامانه به‌طور مستمر بررسی می‌شود. هدف اصلی Monitoring شناسایی سریع اختلالات مانند کاهش عملکرد سرویس‌ها یا خروج اجزای زیرساخت از وضعیت عادی است.

در مقابل، Observability قابلیتی فراهم می‌کند تا تیم‌های فنی بتوانند رفتار واقعی سیستم را از طریق داده‌های تله‌متری مانند لاگ‌ها، متریک‌ها و ردگیری‌ها (Traces) تحلیل کرده و علت رخدادهای غیرمنتظره در نرم‌افزار و خدمات را شناسایی کنند. به بیان دیگر، Monitoring بیشتر برای پاسخ به این پرسش به کار می‌رود که «آیا مشکلی در سامانه یا زیرساخت رخ داده است؟»، در حالی که Observability امکان بررسی عمیق‌تر داده‌ها را فراهم می‌کند تا مشخص شود «چرا» یک مشکل، خطا یا رفتار خاص در سامانه رخ داده است.

به‌طور کلی، Monitoring  عمدتاً بر پایش فضای پیرامونی سامانه، شامل زیرساخت‌ها، فناوری‌های نرم‌افزاری و سرویس‌های داخلی و خارجی تمرکز دارد و معمولاً بدون نیاز به تغییر یا افزودن کد به خود سامانه انجام می‌شود. در مقابل، Observability  بر مشاهده و تحلیل وضعیت درونی سامانه متمرکز است و از داده‌ها و اطلاعات مربوط به تعاملات میان ماژول‌ها و سرویس‌های نرم‌افزاری در جریان اجرای درخواست‌ها و تراکنش‌ها استفاده می‌کند. این رویکرد دید عمیق‌تری از نحوه عملکرد داخلی سامانه ارائه می‌دهد و در تحلیل عملکرد و شناسایی علل داخلی بروز مشکلات بسیار مؤثر است.

با این حال، پیاده‌سازی Observability در بسیاری از سامانه‌ها با محدودیت‌هایی نیز همراه است. در بسیاری از موارد، برای تولید داده‌های تله‌متری لازم است تغییراتی در کد نرم‌افزار اعمال شود یا ابزارهای خاصی در آن تعبیه گردد. این موضوع در سامانه‌هایی که نرم‌افزار آن‌ها خریداری شده است، یا در سامانه‌های قدیمی (Legacy) که تغییر در کد آن‌ها دشوار یا پرهزینه است، به‌سادگی امکان‌پذیر نیست. همچنین در برخی سامانه‌های بسیار پرتراکنش، افزودن مکانیزم‌های تله‌متری ممکن است سربار پردازشی و بار کاری قابل توجهی ایجاد کند و به همین دلیل با ملاحظات عملکردی و عملیاتی همراه باشد.

از سوی دیگر، باید توجه داشت که Observability نیز همواره قادر به تشخیص دقیق علت اختلال نیست. در صورتی که منشأ مشکل در زیرساخت، شبکه یا منابع سخت‌افزاری و نرم افزاری باشد و نه در کد یا منطق نرم‌افزار، داده‌های تله‌متری درون سامانه ممکن است برای شناسایی دقیق علت مشکل کافی نباشند. بنابراین در بسیاری موارد این Monitoring است که نقش تعیین‌کننده‌ای در تشخیص ریشه اختلال ایفا می‌کند. بنابراین Monitoring و Observability دو رویکرد مکمل هستند و استفاده همزمان و متناسب از آن‌ها، با توجه به محدودیت‌های فنی هر سامانه، برای دستیابی به مدیریت مؤثر، پایدار و قابل اعتماد سامانه‌های نرم‌افزاری ضروری است.

یک مثال کاربردی

فرض کنید در یک فروشگاه آنلاین، فرآیند پرداخت برای کاربران کند شده است.

در این شرایط، سامانه‌های Monitoring ابتدا می‌توانند با بررسی شاخص‌های عملکردی هشدار دهند که «زمان پاسخگویی سرویس پرداخت از ۵۰۰ میلی‌ثانیه فراتر رفته است». در این مرحله، تیم فنی متوجه می‌شود که مشکلی در عملکرد سامانه رخ داده است، اما هنوز علت دقیق آن مشخص نیست.

در ادامه، با استفاده از قابلیت‌های Observability می‌توان مسیر اجرای درخواست‌ها (Traces) را تحلیل کرد. این تحلیل ممکن است نشان دهد که بخش عمده تأخیر به دلیل طولانی شدن زمان پاسخ در «سرویس تأیید موجودی انبار» رخ داده است. سپس با بررسی لاگ‌های همان سرویس مشخص می‌شود که خطایی مانند «Timeout در اتصال به پایگاه داده» رخ داده است. در این مرحله، تیم فنی به علت نزدیک‌تر شده و می‌تواند منبع داخلی مشکل در سطح سرویس یا نرم‌افزار را شناسایی کند.

با این حال، ممکن است همین خطای Timeout خود ناشی از عواملی در سطح زیرساخت باشد؛ برای مثال اختلال در شبکه، کمبود منابع پردازشی یا حافظه در سرور پایگاه داده، یا افزایش بار کاری روی زیرساخت. شناسایی این‌گونه مشکلات معمولاً از طریق داده‌ها و هشدارهای Monitoring زیرساختی امکان‌پذیر است.

این مثال نشان می‌دهد که Monitoring و Observability در کنار یکدیگر دید کامل‌تری از وضعیت سامانه ارائه می‌دهند؛ به‌گونه‌ای که Monitoring در تشخیص بروز اختلال در سطح سرویس یا زیرساخت نقش مهمی دارد و Observability در تحلیل عمیق‌تر رفتار سامانه و یافتن علت‌های احتمالی در سطح نرم‌افزار و تعامل میان سرویس‌ها کمک می‌کند.

مقایسه Monitoring و Observability

معین؛ راهکاری یکپارچه برای پایش و تحلیل سامانه‌ها

در همین راستا، پلتفرم مانیتورینگ معین به‌عنوان یک راهکار جامع برای پایش و تحلیل سامانه‌ها طراحی شده است و امکان مانیتورینگ یکپارچه لایه‌های مختلف زیرساخت و خدمات فناوری اطلاعات را فراهم می‌کند. این پلتفرم با پوشش گسترده زیرساخت‌های رایانش، شبکه، سرویس‌ها و همچنین برخی شاخص‌های کسب‌وکاری، دیدی متمرکز و شفاف از وضعیت عملکرد سیستم‌ها در اختیار تیم‌های فناوری اطلاعات قرار می‌دهد.

معین در وضعیت فعلی تمرکز اصلی خود را بر Monitoring پیشرفته قرار داده و با ارائه قابلیت‌های متنوع در پایش زیرساخت، سرویس‌ها و شاخص‌های عملیاتی و کسب‌وکاری، امکان تشخیص سریع اختلالات و پایش مستمر عملکرد سامانه‌ها را فراهم کرده است. در این پلتفرم علاوه بر مانیتورینگ شاخص‌های فنی، تلاش شده است با تعریف و پایش شاخص‌های مرتبط با فرآیندهای کسب‌وکار نیز دید دقیق‌تری از وضعیت واقعی خدمات در اختیار مدیران و تیم‌های عملیاتی قرار گیرد.

همچنین در طراحی معین، نوآوری‌هایی برای بهبود و کارآمدتر کردن فرآیند مانیتورینگ در نظر گرفته شده است تا تیم‌های فناوری اطلاعات بتوانند با سرعت و دقت بیشتری وضعیت سامانه‌ها را رصد کرده و نسبت به رخدادها واکنش نشان دهند.

در کنار این قابلیت‌ها، توسعه قابلیت‌های Observability نیز در نقشه راه این پلتفرم قرار دارد و در حال توسعه است. هدف از این توسعه، فراهم کردن امکان تحلیل عمیق‌تر رفتار سامانه‌ها، بررسی تعامل میان سرویس‌ها و کمک به شناسایی دقیق‌تر علل بروز اختلالات در سطح نرم‌افزار و سرویس‌ها است.

در نتیجه، معین می‌تواند بستری فراهم کند که در آن تیم‌های فناوری اطلاعات با دیدی جامع‌تر نسبت به وضعیت سامانه‌ها عمل کرده، زمان تشخیص و رفع خطاها را کاهش دهند و از بروز اختلالات گسترده در سرویس‌های حیاتی جلوگیری کنند. بهره‌گیری از چنین پلتفرمی در نهایت به افزایش پایداری زیرساخت‌های دیجیتال، بهبود کارایی خدمات و ارتقای تجربه کاربران منجر خواهد شد.

جمع بندی

Monitoring و Observability هر دو نقش مهمی در مدیریت سامانه‌های فناوری اطلاعات دارند. مانیتورینگ به پایش مستمر وضعیت و عملکرد سیستم‌ها و زیرساخت‌ها کمک می‌کند، در حالی که Observability امکان تحلیل عمیق‌تر رفتار سامانه‌ها و شناسایی دقیق‌تر علل بروز مشکلات را فراهم می‌سازد.

پلتفرم معین در حال حاضر با تمرکز بر مانیتورینگ پیشرفته، پایش جامع زیرساخت‌ها، سرویس‌ها و شاخص‌های کسب‌وکاری را فراهم کرده و با بهره‌گیری از نوآوری‌هایی در حوزه مانیتورینگ، به بهبود فرآیند نظارت و مدیریت سامانه‌ها کمک می‌کند. در عین حال، توسعه قابلیت‌های Observability نیز به‌عنوان گام بعدی در مسیر تکامل این پلتفرم در حال پیگیری است تا در آینده امکان تحلیل عمیق‌تر و مشاهده‌پذیری بیشتر رفتار سامانه‌ها نیز فراهم شود.