- 背景
服务可观测性，预测与发现系统性能瓶颈，透视系统状态，为系统调优和查故障提供可靠数据支撑
- 参考和关键词
参考资料: https://www.cnblogs.com/erda/p/15204516.html
Metrics
Metrics 计算 Events 发生数量的数据集，这些数据通常具有原子性，且可以聚合。从操作系统到应用程序，任何事物都会产生 Metrics 数据，这些数据可以用来度量操作系统或应用程序是否健康，或者是用以计算一段时间内请求的平均延时。
Logging
记录离散 Events，Logging 描述的是一些列离散事件，在缺乏有力的监控系统时，Logging 数据通常是工程师在定位生产问题时最直接的手段。如果说 Metrics 可以告诉你系统或者应用程序出现问题，那么 Logging 就可以告诉你为什么会出现问题。关于日志的采集现在也有很多方法，比如：filebeat, fluented, loki 等。
Tracing
• 记录应用程序操作的数据
• 一次请求的完整生命周期
• 分布式系统中一次请求经历过多个服务产生操作的数据（Spans）
Tracing 是通过有向无环图的方式记录在分布式系统中发生的 Events 之间的因果关系。云原生场景下，多个服务之间或多或少存在着依赖关系，一次 Tracing 通常会经过多个服务（Span），甚至在高度复杂的分布式系统中，一次 Tracing 包含数以万计的 Span 也是可能存在的。再者，Tracing 更多的是关注这种端到端系统之间的联系，基于该需求，分布式追踪系统应运而生。
- 规划特性
监控门户，统一监控门户，用户自定义视图
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