Elastic 可观测性解决方案

Elastic 可观测性解决方案总览

部署形态：无服务器（Serverless）| 自管技术栈（Elastic Stack）

Elastic 可观测性为应用与基础设施提供了一体化的可观测能力，它将日志、指标、应用链路追踪、用户体验数据等多类遥测信号，整合至单个集成平台中。这种数据统一整合能力，支撑了强大的跨数据关联分析，帮助技术团队从"发现问题"到"定位根因"的过程实现高效提速；同时依托Elasticsearch原生的搜索与分析能力，为系统运行状态提供全栈可视化视角。

Elastic 可观测性全面兼容OpenTelemetry等开放标准，实现了灵活的数据采集；同时通过分级存储能力，提供可扩展、高性价比的数据留存方案。

核心适用场景

可观测性能力可落地于多元业务场景，全面提升运维感知能力与系统可靠性：

日志监控与分析：对来自任意数据源的PB级日志数据进行集中化管理与分析，支持快速检索、基于ES|QL的即席查询，以及通过预置仪表盘完成可视化呈现，实现故障快速定位。
应用性能监控（APM）：提供代码级别的应用性能可见性。通过原生OTel支持完成链路数据采集与分析，帮助团队快速识别性能瓶颈、追踪报错信息，优化终端用户体验。
基础设施监控：依托400+开箱即用的集成组件（含OpenTelemetry），对服务器、虚拟机、容器、无服务器环境的指标进行监控，深度洞察资源利用率与全系统健康状态。
基于Streams的AI驱动日志分析：支持任意格式的原始日志直接写入统一接入端点，无需复杂的Agent管理与手动解析管道配置。Streams基于AI能力，实时自动完成日志数据的解析、结构化与分析处理。
数字体验监控：
- 真实用户监控（RUM）：采集并分析真实用户与Web应用的交互数据，优化用户感知性能；
- 合成监控：主动模拟用户访问路径与API调用，测试应用可用性与功能完整性；
- 可用性监控：持续检测服务与应用的运行状态，保障业务持续可用。
大语言模型（LLM）可观测性：深度洞察大语言模型Prompt与返回结果的性能、调用量与使用成本。
事件响应与管理：通过关联多源数据完成运维事件排查，加速根因分析与问题解决。
全栈持续剖析（Universal Profiling）：无需修改应用代码与埋点，即可实现系统性能可见性，定位高资源消耗的代码行，帮助提升CPU利用效率、降低云资源成本。

核心概念

Elastic 可观测性的核心能力，由以下关键组件与理念支撑：

可观测性三大支柱：
- 日志（Logs）：带时间戳的事件记录，提供详细的上下文信息；
- 指标（Metrics）：对系统性能与健康状态的时序化数值度量；
- 链路（Traces）：请求在分布式系统中流转的端到端完整路径记录。
OpenTelemetry：可观测性方案提供生产级的OpenTelemetry原生一等支持，企业可通过Elastic OpenTelemetry发行版（EDOT），使用厂商无关的埋点方案，无需专有Agent即可流式写入原生OTel格式数据。
AIOps与AI助手：依托预测分析与LLM驱动的AI助手，缩短事件检测、排查与解决的耗时；包含零配置异常检测、模式分析，以及关联关系与根因自动挖掘能力。
告警能力：支持创建规则检测复杂业务条件，并触发对应的执行动作。
事件工单（Cases）：帮助团队实时感知潜在问题，追踪排查细节、分配处理任务，协同完成问题闭环。
服务等级目标（SLOs）：提供服务可靠性定义与监控的完整框架，Elastic 可观测性支持创建与持续追踪SLOs，保障业务达成性能目标。

二、全模块深度分析与ES 9.3.0适配优化

1. Serverless与Elastic Stack双部署形态详解

Elastic 可观测性提供两种原生部署形态，适配不同的运维模式与业务需求：

（1）Elastic Stack 自管部署形态

核心定义：用户自主部署、运维与管理的全栈技术栈，核心组件包含Elasticsearch 9.3.0（存储与计算引擎）、Kibana 9.3.0（可视化与管控界面）、Elastic Agent/Beats（数据采集）、Fleet（Agent集中管控）等组件，支持私有化部署、自建机房、公有云虚拟机/容器化部署（含ECK Kubernetes Operator）。
主要功能：
1. 支持全量集群级、节点级配置管控，可自定义分片策略、生命周期管理、资源配额，适配复杂的合规与业务需求；
2. 新增部署安全增强，支持Agent权限降级、Fleet集中化版本管控与回滚能力；
3. 兼容离线部署、多集群级联，满足等保、数据本地化等合规要求；
4. 完整兼容9.3.0新增的存储优化、ES|QL增强、OTel原生能力。
适用场景：中大型企业、有强合规需求、需要深度定制化、具备专业运维团队的业务场景。

（2）Serverless 无服务器部署形态

核心定义：Elastic Cloud托管的全托管、按需付费、自动扩缩容的Serverless化可观测性方案，用户无需关注底层基础设施、集群运维、版本升级，仅需关注数据采集与业务分析。
ES 9.3.0适配优化：
1. 完全托管底层Elasticsearch 9.3.0引擎，自动完成版本升级、补丁更新、分片均衡、故障自愈；
2. 基于写入量与查询量按需计费，无资源预留成本，适配业务波峰波谷的弹性需求；
3. 完整兼容9.3.0全部可观测性能力（AI助手、APM、Streams、LLM可观测性等），仅限制部分底层集群级配置权限，保障平台稳定性；
4. 新增Serverless专属的存储分层优化，自动完成冷热数据流转，进一步降低存储成本。
适用场景：中小企业、初创团队、快速迭代的业务、无专职运维团队的场景，以及需要快速验证可观测性方案的POC场景。

2. 核心技术特性

（1）全遥测信号统一平台的技术实现

Elastic 可观测性在9.3.0版本中，实现了日志、指标、链路、持续剖析、用户体验数据五大遥测信号的统一数据模型与统一存储底座，所有数据均写入Elasticsearch 9.3.0，基于统一的实体模型（服务、实例、主机、容器等）实现跨信号的无缝关联：

日志：基于9.3.0正式GA的LogsDB存储引擎，实现列式存储+高级压缩，存储占用最高降低65%，同时支持全文检索与结构化分析；
指标：基于9.3.0增强的时间序列数据流（TSDS），指标查询延迟最高降低5倍，原生支持滑动窗口聚合、指数直方图、降采样能力；
链路：原生兼容OTel Trace数据模型，无需格式转换，通过trace ID、span ID实现与日志、指标的一键关联；
核心优势：打破传统可观测性工具的数据孤岛，无需在多个工具之间切换排查，通过单条ES|QL查询即可完成跨多类数据的关联分析，实现"告警-根因定位-修复验证"的全流程闭环。

（2）OpenTelemetry原生支持深度解析

Elastic 可观测性是业界首批实现OTel全信号生产级支持的方案，9.3.0版本对OTel的支持完成了全面升级，核心能力如下：

Elastic Distribution of OpenTelemetry（EDOT）发行版增强：9.3.0版本EDOT新增awss3receiver、windowseventlogreceiver、SNMP receiver等组件，覆盖更多数据源采集场景；同时将OTel设为系统指标采集的默认运行时，采集稳定性与性能大幅提升。
原生OTel协议兼容：无需任何格式转换、无需修改OTel埋点代码，直接将OTel的Logs、Metrics、Traces数据写入Elasticsearch，无厂商锁定，支持用户无缝迁移现有OTel采集体系。
全链路OTel可观测性：9.3.0版本新增OTel Collector内部遥测的全量采集，可监控采集器的运行状态、吞吐量、延迟，实现采集链路的可观测性闭环。
开箱即用的OTel集成：400+预置集成中包含大量OTel官方组件，一键启用即可完成数据采集、仪表盘生成、告警规则配置，无需手动开发。

（3）分级存储与成本优化方案

Elastic 可观测性在9.3.0版本中，通过「分级存储架构+高级压缩算法+生命周期自动化管理」，实现性能与成本的最优平衡，核心能力如下：

四层分级存储架构：支持热（Hot）、温（Warm）、冷（Cold）、冻（Frozen）四层存储，适配不同数据访问频率：
- 热层：SSD存储，存放7天内高频访问的实时数据，保障查询与写入性能；
- 温层：大容量机械硬盘，存放30天内中频访问的数据，兼顾性能与成本；
- 冷层：对象存储兼容，存放30天以上低频访问的归档数据，成本极低；
- 冻层：离线归档存储，存放合规要求长期留存的历史数据，仅支持按需恢复。
9.3.0新增核心成本优化能力：
- 基于模式的日志压缩（pattern_text）正式GA，通过提取日志文本的通用模式实现压缩，日志消息存储占用最高降低50%；
- LogsDB引擎的合成源（Synthetic _source）能力，无需存储原始JSON文档，额外节省约40%的存储空间；
- 指标数据自动降采样，对历史时序数据自动聚合降维，在保留数据趋势的前提下，大幅降低存储占用。
统一生命周期管理：通过Streams统一视图管理全量数据的保留策略，兼容索引生命周期管理（ILM）与数据流生命周期（DSL），无需单独配置每个索引的策略，一键完成冷热数据自动流转与过期删除。

（4）AIOps与AI助手能力深度展开

Elastic 可观测性在9.3.0版本中，AIOps与AI助手能力完成了全面升级，实现了事件检测、排查、根因定位、修复建议的全流程AI赋能：

Entity AI Summary（实体AI摘要，9.3.0正式GA）：基于服务、主机、容器等实体的异常指标、报错日志、链路异常、配置错误等数据，自动生成结构化的风险摘要与修复建议，无需人工逐一排查多源数据。
零配置AIOps异常检测：无需手动配置阈值，基于机器学习自动学习业务指标的基线与周期规律，自动检测异常波动、趋势变化、突增突降，降低告警规则配置成本，减少误告与漏告。
AI驱动的根因分析：自动关联异常事件相关的日志、指标、链路数据，挖掘异常之间的因果关系，定位故障的根因节点，无需人工在海量数据中排查关联关系。
LLM驱动的AI助手：支持自然语言转ES|QL查询、故障排查指引、日志内容解读、仪表盘配置建议，新手用户也可快速完成复杂的数据分析操作；同时9.3.0版本新增Jina多语言嵌入模型支持，中文场景的理解与生成能力大幅提升。

3. 全场景落地深度拆解

（1）日志监控与分析

9.3.0核心实现：基于Elastic Agent/Fleet/OTel Collector实现全数据源日志采集，支持文件日志、系统日志、容器日志、云服务日志等任意来源；通过LogsDB引擎实现PB级日志的分布式存储，9.3.0版本的ES|QL支持日志数据的全文检索、结构化聚合、关联查询，查询性能大幅提升。
核心能力展开：
1. 即席查询：通过ES|QL管道式语法，单条查询即可完成日志过滤、解析、聚合、可视化，无需切换多个工具；
2. 预置仪表盘：开箱即用的日志概览、错误分析、访问日志等仪表盘，无需手动配置；
3. 全文检索：依托Elasticsearch原生的倒排索引，实现毫秒级的关键词检索，在TB级日志中快速定位目标内容；
4. 与其他信号关联：通过服务名、trace ID、主机名，一键关联对应指标、链路数据，实现故障全链路排查。

（2）基于Streams的AI驱动日志分析

Streams是Elastic 9.x版本推出的新一代日志管理能力，9.3.0版本完成了核心能力的优化与GA，核心解决传统日志分析中"管道配置复杂、格式适配成本高、生命周期管理分散"的痛点：

零配置日志摄入：支持任意格式的结构化/非结构化原始日志，直接写入统一接入端点，无需手动编写Ingest Pipeline、无需复杂的Agent配置，支持Filebeat、OTel Collector、Fluentd等任意采集工具。
AI驱动的实时解析与结构化：内置大模型能力，自动识别日志格式，提取关键字段、结构化数据，无需手动编写Grok正则表达式；同时支持可视化的解析规则调整，可对比解析前后的效果，适配自定义日志格式。
自动化异常检测：实时分析日志流，自动识别关键错误、异常事件、性能瓶颈（如OOM异常、接口报错），生成优先级排序的事件列表，无需人工筛选海量日志。
统一数据生命周期与质量管控：
- 单一视图管理全量日志流的保留策略、冷热分层，自动应用ILM/DSL规则；
- 内置失败存储（Failure Store），捕获摄入失败的文档，支持可视化排查与修复，避免数据丢失；
- 实时监控摄入吞吐量、数据增长趋势，自动预测存储容量需求。

（3）应用性能监控（APM）

9.3.0核心实现：原生兼容OTel链路埋点，同时提供Elastic APM Agent，支持Java、Go、Python、Node.js等主流开发语言，实现代码级的性能可见性；链路数据直接写入Elasticsearch，与日志、指标数据实现原生关联。
核心能力展开：
1. 分布式链路追踪：完整记录请求在微服务、数据库、缓存、第三方接口中的全链路流转路径，定位慢调用、异常节点；
2. 代码级性能瓶颈定位：识别慢方法、慢SQL、慢接口，精准定位到代码行级别；
3. 错误与异常追踪：自动采集应用报错、异常堆栈，统计错误发生率，关联对应链路与用户请求；
4. 服务拓扑可视化：自动生成微服务之间的调用拓扑，直观展示服务依赖、调用量、延迟、错误率。

（4）基础设施监控

9.3.0核心实现：通过400+开箱即用的集成，覆盖服务器、虚拟机、容器、Kubernetes、云服务、数据库、中间件等全品类基础设施，基于Elastic Agent/OTel Collector实现指标数据的一键采集。
核心能力展开：
1. 全栈资源监控：覆盖CPU、内存、磁盘、网络、进程等主机基础指标，以及Kubernetes集群、Pod、容器的运行状态指标；
2. 中间件与数据库监控：预置MySQL、Redis、Kafka、Nginx等主流组件的监控模板，一键启用即可生成仪表盘与告警规则；
3. 动态资源感知：自动发现Kubernetes集群中的新增Pod、服务，自动应用采集策略，无需手动配置；
4. 9.3.0增强：指标查询性能最高提升5倍，支持大规模基础设施的高并发指标查询与可视化。

（5）数字体验监控

真实用户监控（RUM）：通过在Web/移动端应用中嵌入轻量级SDK，采集真实用户的页面加载时间、接口请求性能、JS错误、用户交互行为等数据，分析不同地域、不同浏览器、不同设备的用户体验差异，优化首屏加载、交互延迟等用户感知性能；9.3.0版本支持与APM链路原生关联，实现前端-后端全链路性能排查。
合成监控：主动模拟用户的访问路径（如登录-加购-下单）、API调用，7×24小时持续拨测，在真实用户收到影响之前，提前发现应用可用性、功能异常问题；支持多地域拨测点，检测不同地域的访问性能与可用性。
可用性监控：基于ICMP、TCP、HTTP协议，持续检测服务、端口、网站的可用性，当出现超时、不可达时，立即触发告警，保障业务SLA达成。

（6）全栈持续剖析（Universal Profiling）

Universal Profiling是Elastic推出的无侵入全栈持续剖析能力，9.3.0版本进一步优化了采集性能与OTel兼容性，核心能力如下：

零侵入、零代码修改：基于eBPF技术实现系统级、应用级的性能剖析，无需修改应用代码、无需埋点、无需重启服务，对应用性能的影响极低（CPU占用<1%）。
全栈代码级可见性：覆盖内核态、用户态、应用层代码，支持Java、Go、C/C++、Python、Node.js等主流语言，精准定位CPU占用高、执行耗时长的代码行。
成本优化能力：识别资源浪费的代码逻辑，优化CPU利用率，降低云服务器资源成本；同时支持与基础设施监控、APM联动，定位性能问题的根因。
9.3.0增强：兼容OTel持续剖析标准，可与OTel链路数据关联，实现链路-代码剖析的全链路排查。

（7）LLM可观测性

9.3.0核心实现：针对大语言模型应用的调用全流程，采集Prompt、返回结果、Token消耗量、调用延迟、错误率、用户反馈等数据，实现LLM应用的全链路可观测。
核心能力展开：
1. 性能监控：监控LLM接口的调用延迟、吞吐量、错误率，定位慢响应、调用失败问题；
2. 成本管控：统计Token消耗量、调用次数，按模型、用户、应用维度拆分成本，设置用量告警，避免超支；
3. 内容合规与质量监控：检测Prompt与返回结果的合规性、相关性，统计不良内容、无效回答的占比；
4. 全链路关联：与应用APM链路关联，定位LLM调用导致的应用性能问题。

（8）事件响应与管理、告警、事件工单（Cases）、SLOs

告警能力：支持基于ES|QL、阈值、机器学习异常检测创建告警规则，适配复杂的多条件组合检测；支持邮件、钉钉、企业微信、Slack、Webhook等多种通知渠道，可触发自动化执行动作（如自动扩缩容、故障自愈脚本）。
事件工单（Cases）：提供团队协同的故障排查闭环能力，可将告警、日志、链路数据关联至工单，分配处理任务，记录排查过程、解决方案，实现故障的全生命周期管理；支持与Jira等第三方工单系统集成。
SLO管理：提供完整的SLO定义、监控、告警框架，可基于服务可用性、延迟、错误率等指标定义SLO与错误预算，实时追踪SLO达成情况，当错误预算消耗过快时提前触发告警，保障业务SLA达成。
事件响应全流程：实现"告警触发-工单创建-团队协同-根因定位-问题修复-复盘归档"的全流程闭环，通过多源数据关联，大幅缩短故障平均解决时间（MTTR）。

三、ES 9.3.0可观测性专属增强补充

ES|QL全面增强：新增子查询、内联统计、高级时间序列函数、全文查找连接能力，转变为多维分析引擎，单条查询即可完成跨日志、指标、链路数据的复杂关联分析；指标查询延迟最高降低5倍，适配长期在线的运营监控仪表盘。
存储性能全面优化：force-merge操作速度最高提升7倍，高吞吐数据摄入场景下CPU占用显著降低；bfloat16精度向量存储支持，向量索引吞吐量最高提升12倍，适配AI场景的向量检索需求。
采集能力增强：Elastic Agent支持运行时权限降级、版本回滚，EDOT新增多个采集组件，OTel采集稳定性与兼容性大幅提升。
AI能力全面升级：Jina多语言嵌入模型正式GA，中文场景的嵌入、重排序能力大幅提升；Entity AI Summary正式可用，实现实体风险的自动化AI分析。