Сегодня обсудим разницу между мониторингом и наблюдаемостью (observability), а также их значение для современных распределенных ИТ-систем. Если ваша инфраструктура поддерживает сложные сервисы или работает в условиях постоянно растущей нагрузки, вы, вероятно, уже задумывались о необходимости видеть полную картину происходящего в реальном времени. Мы расскажем, почему в 2025 году мониторинг и наблюдаемость стали двумя сторонами одной медали, и как эти подходы помогают предотвращать сбои, анализировать проблемы и повышать надежность систем.
***
С каждым годом, и 2025 не исключение, тема наблюдаемости и мониторинга становится особенно актуальной из-за усложнения и масштабирования современных ИТ-систем. Переход от монолитных архитектур к микросервисам и облачным решениям привел к тому, что традиционные методы мониторинга уже не способны обеспечить полный контроль над состоянием системы с гибридной архитектурой, многие компоненты которой разбросаны по разным серверам и кластерам, дата центрам и облакам сторонних провайдеров.
Далее давайте введем определения, чтобы используемые термины были понятны в нашей статье. К слову, в интернете есть отличный источник на тему терминов наблюдаемости и мониторинга — статья на русском языке на сайте Amazon AWS. Рекомендую на нее тоже заглянуть.
Что такое наблюдаемость?
Наблюдаемость — это подход, позволяющий в реальном времени получать комплексное представление о состоянии системы, чтобы оперативно находить, анализировать и устранять проблемы. Это помогает создавать более устойчивые системы и улучшать пользовательский опыт.
Основой наблюдаемости являются три ключевых компонента: метрики, логи и трейсы.
Метрики — это числовые данные, отражающие состояние различных параметров системы: загрузка ресурсов, производительность, доступность и другие показатели. Они собираются и анализируются для оценки эффективности работы системы.
Логи — это записи событий, происходящих в системе. В логах фиксируются ошибки, предупреждения и другая важная информация, благодаря которой можно понять, что происходит внутри системы в данный момент.
Трейсы (трассировки) — это данные о пути выполнения запроса, которые помогают отслеживать, как задействуются различные компоненты системы при обработке операции. С их помощью можно выявить узкие места и понять, что именно пошло не так.
Эти три элемента в комплексе дают полное представление о работе системы, обеспечивая высокий уровень ее наблюдаемости и позволяя быстрее реагировать на возможные сбои.
Теперь про термины мониторинга
Мониторинг — это процесс сбора данных и формирования отчетов на основе метрик, отражающих текущее состояние системы. Мониторинг позволяет определить, когда и где произошла ошибка, фиксируя конкретные метрики, такие как % загрузки CPU или время отклика по сети.
По аналогии с наблюдаемостью, у мониторинга тоже есть свой набор ключевых компонент:
Метрики — мониторинг (как и наблюдаемость) также использует метрики, такие как загрузка процессора, использование памяти, пропускная способность сети, задержки (latency) и % доступности сервисов. Эти показатели позволяют отслеживать текущее состояние компонентов корпоративной ИТ-системы и определять отклонения от нормы.
Алерты (оповещения, уведомления) — сообщения, которые выдаются системой мониторинга при достижении определенных пороговых значений метрик. Например, если загрузка ЦП превысила 90% или время отклика сервиса вышло за рамки установленного SLA, мониторинг может отправить алерт инженерам поддержки и DevOps.
Дашборды — это экраны с визуализацией данных, где метрики представлены в удобной для анализа форме (графики, диаграммы). Дашборды позволяют оперативно оценивать состояние системы и быстро обнаруживать проблемное значение у метрик.
Логи и события — хотя в основе мониторинга производительности лежат числовые метрики, системы мониторинга собирают информацию о событиях, таких как остановка или перезапуск сервиса. Однако в мониторинге обычно меньше углубляются в анализ логов, чем в наблюдаемости.
Правила порогов — они увязаны с алертами и представляют собой набор определенных условий или параметров, при достижении которых система выдает алерты о проблемах. Например, фиксация превышения определенной нагрузки на сервер в течение установленного времени.
Матрица эскалации — это заранее определенная последовательность действий, описывающая, кто из сотрудников, как и в каком порядке должен реагировать на инцидент. В мониторинге матрица эскалации позволяет автоматически маршрутизировать алерты: если начальная линия поддержки не решает проблему за заданный срок, она передается на следующий уровень, например, команде более опытных DevOps или инженерам SRE. Такой механизм минимизирует риск пропуска критических инцидентов.
Инцидент-менеджмент — процесс, который включает выявление, регистрацию, классификацию, анализ и разрешение инцидентов, а также меры по предотвращению подобных проблем в будущем. Мониторинг является важной частью инцидент-менеджмента, так как помогает быстро обнаруживать отклонения в работе системы, инициировать расследование причин и запускать матрицу эскалации для оперативного реагирования.
Подробнее про матрицу эскалации и инцидент-менеджмент в наших статьях:
Повторимся, основная цель мониторинга — отслеживать ключевые показатели системы и предупреждать о проблемах на основе заранее заданных критериев. Он ориентирован на конкретные компоненты контролируемой системы и часто используется лишь для реактивного реагирования (т.е. реагирование на проблему постфактум, что сегодня считается уже недостаточным).
Наиболее продвинутые системы мониторинга с элементами ИИ дают возможность проактивного (предиктивного) реагирования на проблемы в ИТ-системе на основе моделей того или иного уровня сложности. Например, в Monq используется машинное обучение для анализа исторических данных и выявления трендов.
Система может спрогнозировать нетипичный рост трафика или аномальное увеличение времени ответа сервиса и заранее уведомить DevOps-инженеров о вероятном сбое. В таких случаях на основе предиктивных моделей происходит автоматическое масштабирование нужных ресурсов (дополнительные контейнеры или виртуальные машины) или перестройка конфигурации сети, что позволяет избегать простоя и обеспечивать стабильность работы критичных бизнес-сервисов.
Резюмируем: мониторинг предоставляет данные о состоянии отдельных компонентов, а наблюдаемость помогает увидеть всю систему в комплексе и понять/предсказать ее поведение.
Эволюция мониторинга: почему только его иметь уже недостаточно
Исторический контекст таков, что в ранние годы развития ИТ-систем мониторинг служил основным инструментом управления инфраструктурой. Серверные приложения работали на физическом оборудовании, а команды отслеживали базовые метрики вроде загрузки процессора, использования памяти и диска. Такие данные давали достаточно информации для анализа и реагирования на проблемы.
С развитием технологий виртуализации появилась возможность управлять более сложными системами, но подход к мониторингу долгое время оставался прежним. В 2010-х годах, с распространением облачных платформ и микросервисной архитектуры, инфраструктура стала еще более сложной: приложения развертывались в виде контейнеров, которые могли создаваться и уничтожаться за доли секунды, при этом взаимодействуя с десятками других компонентов.
Например, с такой скоротечной изменчивостью работают стриминговые онлайн платформы, когда для каждого зрителя на лету формируется оптимальный маршрут потока и масштабируются микросервисы, отвечающие за трансляцию. Контейнеры, размещенные в облаке, могут запускаться буквально за секунды для каждого отдельного региона или даже пользователя, а при падении спроса так же быстро исчезают. Это дает компании гибкость в распределении ресурсов, но одновременно создает сложности для классического мониторинга, который не успевает отслеживать жизненный цикл всех короткоживущих контейнеров и их взаимосвязей.
О проблеме мониторинга в распределенных системах
Распространенные на рынке системы мониторинга хорошо справляются с отслеживанием конкретных компонентов, но в распределенных системах, где сервисы разнесены между облаками, контейнерами и микросервисами, они могут быть недостаточно эффективным. И вот почему:
Контекстная ограниченность, это когда мониторинг предоставляет информацию о конкретных метриках (например, количество запросов в секунду или задержки), но не объясняет причин произошедших отклонений.
Фрагментация и разные форматы данных, получаемых от разных источников в сложных системах может быть задействовано множество инструментов мониторинга и источников (включая API), что без нормализации данных усложняет их интерпретацию.
Отсутствие взаимосвязи, ведь в большинстве систем мониторинга сбой показывается и регистрируется, но не анализируется взаимосвязь того, как ошибки в одном компоненте влияют на работу системы в целом.
Кейс Monq: мониторинг и наблюдаемость в реальной ситуации сбоя в работе онлайн-магазина
Представьте микросервисную архитектуру для обработки онлайн-заказов. Мониторинг показывает, что один из сервисов начал обрабатывать меньше запросов в минуту. или перестал это делать вовсе. На первый взгляд, проблема может быть связана с производительностью сервиса. Но что, если причина заключается в другом компоненте?
Без инструмента, который анализирует трассировку запросов (traces) или собирает коррелированные данные из логов, первопричина останется невыясненной. Это увеличивает время устранения проблемы и может повлиять на конечных пользователей.
Роль готовых инструментов в объединении метрик, логов и трейсов
Современные IT-системы становятся все более сложными, и их мониторинг требует интеграции множества данных: от базовых метрик производительности до логов и детализированных трассировок запросов. Традиционно инженерные команды используют для этих целей разные инструменты. Например, Prometheus помогает собирать метрики в формате временных рядов, Jaeger позволяет отслеживать цепочку вызовов в распределенных системах, а OpenTelemetry стал стандартом для унифицированного сбора данных. Однако применение множества разрозненных решений накладывает дополнительную операционную нагрузку: требуются интеграции, поддержка совместимости, обучение команд и настройка обработки данных.
Чтобы упростить управление наблюдаемостью, все больше компаний стремятся к All-in-One подходу, позволяющему собирать и анализировать данные в рамках единой платформы. Такой подход реализован в Monq, где метрики, логи и другие данные мониторинга поступают в единое хранилище и анализируются в централизованной системе. Это решает ключевые проблемы фрагментированного мониторинга: снижает сложность наблюдения за инфраструктурой, сокращает затраты на поддержку нескольких решений и ускоряет разбор инцидентов, так как данные уже связаны между собой.
Monq поддерживает возможность организации зонтичного мониторинга, что особенно полезно для компаний, в чьей инфраструктуре уже используются такие решения, как Prometheus или OpenTelemetry. В этом случае Monq становится центральной точкой сбора информации: метрики из Prometheus можно агрегировать и визуализировать в Monq, логи из OpenTelemetry можно коррелировать с событиями и инцидентами, получая более целостную картину состояния системы.
Вопрос распределенного трассирования (трейсов) остается актуальным. Monq ориентирован на расширение функциональности и работает в направлении интеграции с подобными инструментами.
Таким образом, Monq не только решает задачи классического мониторинга, но и становится универсальным инструментом для наблюдаемости, позволяя компаниям минимизировать количество разнородных решений и сосредоточиться на управлении стабильностью систем.
Заключение
Объединение данных метрик, логов и трейсов через синергию мониторинга и наблюдаемости помогает не только автоматизировать анализ, но и увидеть полную картину происходящего в системе. Такой подход ускоряет устранение инцидентов (в идеале — стремиться не допускать их вовсе, и это бонусы в KPI), улучшает прозрачность работы, обеспечивает быстрый доступ к ключевым данным и позволяет сразу выявлять первопричины проблем.
Приглашаем всех специалистов, которые хотят оптимизировать мониторинг сложной ИТ-инфраструктуры и улучшить управление инцидентами, поставить и протестировать комьюнити OnPrem-версию большого Monq. Всю функциональность Monq, о которой мы пишем в нашем блоге, можно протестировать в этой бесплатной версии.
Также приглашаем присоединиться к программе раннего доступа и протестировать наш бесплатный облачный сервис Monq On-Call, зарегистрировавшись на ранний доступ.