目前主流的可观测性架构已经演变为以OpenTelemetry为核心、统一平台为基础、AI智能为驱动的现代化体系。根据2025年的行业趋势，主流架构呈现以下特征：
一、核心架构分层
1. 数据采集层
- OpenTelemetry作为统一标准：已成为可观测性数据采集的事实标准，支持Traces、Metrics、Logs三大支柱数据的标准化采集
- 多源数据融合：通过OTel Collector统一接收来自应用、基础设施、云服务等多源数据
- 无侵入采集：eBPF技术实现零代码插桩，DeepFlow等方案提供内核级观测能力
2. 数据处理与存储层
- 时序数据存储：Prometheus、InfluxDB、VictoriaMetrics等
- 日志存储：Elasticsearch、Loki、Splunk等
- 追踪存储：Jaeger、Tempo、Zipkin等
- 统一数据湖：部分平台采用统一存储方案，如阿里云SLS 2.0的分层存储策略
3. 分析与智能层
- AI驱动的根因分析：LLM技术集成实现智能故障定位，将MTTR缩短至分钟级
- 业务拓扑自动发现：基于观测数据自动构建服务依赖关系图
- 预测性监控：通过机器学习预测潜在故障，提前预警
4. 可视化与告警层
- 统一仪表盘：Grafana作为主流可视化工具
- 智能告警治理：多策略告警压缩技术可过滤70%以上无效告警
- 自然语言交互：支持通过自然语言查询观测数据
二、主流技术栈组合
开源方案（云原生场景首选）
应用层 → OpenTelemetry SDK/Agent → OTel Collector
↓
Prometheus（指标） + Loki（日志） + Tempo/Jaeger（追踪）
↓
Grafana（可视化）商业平台方案
- 全栈智能平台：嘉为蓝鲸、Datadog、New Relic、Splunk等提供一体化解决方案
- 云厂商方案：AWS CloudWatch、Azure Monitor、阿里云ARMS等
三、2025年架构演进趋势
1. 从工具组合到统一平台
约75%的企业正在使用开源可观测性工具，其中Prometheus和OpenTelemetry的组合被广泛部署。统一平台将Log、Trace、Metric、Event、Profile整合到集中视图，消除数据孤岛。
2. AI深度集成
LLM助手成为核心组件，支持自然语言交互输出故障影响范围、根因分析及优化建议。AI驱动的异常检测准确率可达95%。
3. 边缘计算可观测性
随着边缘设备数量增加，观测必须扩展到边缘设备。云边协同架构支持边缘节点5ms级数据处理，适配IT/IoT全场景。
4. 信创生态适配
国产化率提升至65%，主流平台兼容国产OS、数据库，通过华为鲲鹏等技术认证。
5. 可观测性即代码
通过声明式配置管理可观测性组件，支持版本控制与CI/CD集成。
四、企业选型建议
大型企业：优先选择全栈兼容类产品（如嘉为蓝鲸、Splunk），核心考量多架构适配、信创兼容、合规适配与智能分析能力。
中型企业：平衡成本与实用性，云原生架构可选Prometheus+Grafana；混合架构及信创需求可考虑乐维等平台。
小型企业：采用轻量化方案，优先选择Nagios或轻量化开源组合，聚焦基础指标监控。
五、典型应用场景
混合云环境：通过OpenTelemetry标准化采集，解决AWS CloudWatch、Azure Monitor、GCP Stackdriver等多云工具碎片化问题。
传统系统现代化：通过OTel Collector解析传统日志文件，无需修改旧应用代码即可实现结构化观测。
汽车制造等工业场景：采用"四层观测模型"，实现从用户体验层到基础设施层的全栈可观测性。
当前主流可观测性架构的核心特点是标准化采集、统一存储、智能分析、全栈覆盖，OpenTelemetry作为数据采集层的统一标准，正在推动整个行业向更加开放、智能、高效的方向发展。