数字化时代，企业需要部署灵活高效的业务架构，以满足实时洞察、迅速反应的业务需求，可观测性平台的构建和应用，是企业保持竞争力的关键要素。本周，博睿数据持续发力，推出《可观测性体系建设100问》第三章「可观测性平台能力构建与实施」。本章节我们结合自身在可观测性领域的实践经验，为企业解答在可观测性能力构建与实施过程中的棘手问题，力求助力企业评估建设及持续优化自身的可观测性能力，为企业业务运维及关键服务的稳定性提供有力保障。
《可观测性体系建设100问》
第三章「可观测性平台能力构建与实施」重磅发布
点击下方海报即刻免费下载！
第三章「可观测性平台能力构建与实施」包含
“可观测性成熟度模型”
“SLO与可观测性相结合的重要价值”
“可观测性——云原生数字化转型的驱动力”
“可观测性平台——实现跨环境数据整合与效能优化的关键路径”
四节内容，涵盖可观测性平台能力构建与实施中的23个高频问题，如：
为什么构建可观测性平台能力需要成熟度模型？
可观测如何应用在云原生环境中？
如何借助可观测性提升故障根因分析能力？
如何借助可观测性数据处理分析引擎实现不同种类数据的统一查询分析？
可观测性成熟度模型
随着动态云、容器、微服务和无服务器架构的快速发展，以及需要维护企业原有的遗留系统的需求，对可观测性更高级能力的需求日益增强。基于此，可观测性成熟度模型变得非常重要。可观测性成熟度模型能够为企业提供一种系统性的方法来评估、改进和提升其可观测性体系建设，它可以帮助组织更有针对性地发展可观测能力、优化资源分配并持续改进。
SLO与可观测性相结合的重要价值
可观测性——云原生数字化转型的驱动力
在云原生环境中，可观测性尤为重要，云原生应用通常由大量微服务组成，具有分布式、动态和自适应的特点，传统的监控手段难以满足其需求。通过应用可观测性技术，实现多种类型数据的统一处理和关联分析，将无序数据转化为有序价值，帮助企业在纷繁复杂的的云原生架构中实现高效运维。
可观测性平台——实现跨环境数据整合与效能优化的关键路径
可观测性平台作为跨环境数据整合与管理的关键路径，通过统一的数据模型和处理机制，将来自不同环境和类型的数据进行标准化整合，不仅提升了数据质量与可用性，还为企业提供了全面的性能监控与故障预警能力。这些功能共同支持了更高效的系统运行与业务决策，推动了企业的数字化转型与持续优化。