2025 年可观测 10 大趋势预测

主要观点总结

本文主要介绍了观测领域的未来趋势，包括AIOps、云计算、OpenTelemetry、统一观测平台等方面的发展情况。此外，还介绍了将应用型负载均衡（ALB）和弹性伸缩（ESS）结合实现应用弹性伸缩的方案。

关键观点总结

关键观点1: 观测领域的未来趋势

包括AIOps、云计算、OpenTelemetry、统一观测平台等方面的发展情况。这些趋势将共同推动观测领域的发展，提高系统的可观测性、智能化水平和运行效率。

关键观点2: AIOps的重要性

AIOps是观测领域的重要方向之一，随着LLM的流行，AIOps再次成为风口浪尖。它将AI应用于运维领域，提高IT运维的自动化水平、故障预测能力和根因分析能力。

关键观点3: OpenTelemetry的作用

OpenTelemetry作为可观测领域的事实标准，标准化了可观测数据的格式和采集过程。它将推动统一观测平台的建设，消除监控工具之间的数据孤岛，强化数据之间的关联。

关键观点4: 应用负载均衡和弹性伸缩的结合

通过结合应用型负载均衡（ALB）和弹性伸缩（ESS），可以实现网络流量的智能分配和服务器资源的动态调整。这可以提高应用的高可用性、吞吐量和资源利用率，同时降低资源成本。

文章预览

阿里妹导读 下述报告主要整理自各大网站发布的对 2025 年可观测趋势的预测，作者合并同类项汇总 10 个共性的趋势，欢迎大家一起讨论。 AIOps AIOps 本身就是可观测的一大重点方向，随着 LLM 的流行，AIOps 再次被吹到风口浪尖，几乎每篇预测 AIOps 都是一大主题。这里我们不纠结于专有名词，统一称为 AIOps 。涵盖的能力很广： AIOps 平台：AIOps 能力快速演进，最终会形成平台化，平台将能管理整个 AIOps 的生命周期，包括集成复杂的异常发现、根因分析和自动化功能，实现统一的 AIOps 能力整合。 AI 驱动的预测：AI 的故障发现和事后分析将转向 AI 驱动的预测，以应对数据量和复杂性带来的挑战。AI 和机器学习算法将用于在问题影响业务运营之前进行预测，从而提高系统性能并增强干预能力。 AIOps 自动化：AIOps 将显著提升 ITOps 的自动化水平，自动检测 ………………………………