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您或許好奇：「我們團隊已經有監控系統了，還需要導入 Observability 嗎？」其實答案很簡單：這取決於您是否滿足「知道哪裡出了問題」，還是希望進一步了解「為什麼出問題，以及如何預防再發」。
若您想更深入了解 Observability 與 Monitoring 的差異，本文為您整理了 Observability 與 Monitoring 之間的五大核心差異，以及如何從兩者做選擇，協助您打造更全面、有效的可觀測性架構！進入主題之前，若您還不熟悉 Observability 的基本概念，TrueWatch 已有一篇詳細介紹 Observability 的文章，歡迎點閱以下連結！
📖 溫故知新 ：您的監控系統夠用了嗎？什麼是 Observability（可觀測性）？非 IT 人員也看得懂的觀測平台懶人包！
什麼是 Monitoring（監控）？
Monitoring（監控）指的是持續觀察和收集系統、應用程式或基礎架構的狀態與效能指標，是發現問題的第一道防線。Monitoring 使用目的在即時發現問題、異常或資源使用狀況，提供警示讓相關人員能即時處理。常見的功能有：
- 設定閾值(threshold)： 一旦超過就發出警報
- 視覺化圖表(dashboard)： 幫助了解整體系統狀態
- 與警報系統整合： 發送 Slack、Email 通知等
我們需要注意的是，Monitoring 著重在「已知的問題」與「可預測的異常」。當系統越來越複雜，像是在微服務架構、分散式部署或混合雲環境時，Monitoring 可能不足以應對所有問題情境，這時就需要導入 Observability 進一步掌握系統內部運作與根本原因，以下 TrueWatch 將介紹兩者之間的系統差異。
Observability v.s. Monitoring 五大差異
Monitoring（監控） 與 Observability（可觀測性）在應用上有五項關鍵差異，TrueWatch 整理了以下表格：
| Monitoring（監控） | Observability（可觀測性） | |
|---|---|---|
| 目標 | 即時偵測異常、發出警報 | 協助理解系統內部運作 |
| 範圍與深度 | 以特定服務或元件為監控對象，即時偵測異常與發出警報。但只能觀察已知的指標與事件，依賴預先設定的閾值或規則 | 包含整體系統的跨元件關聯性與行為模式，且能針對未知問題深入根本，更準確的分析問題 |
| 資料運用 | 主要收集指標(Metrics)與簡單日誌，資料用途多為觸發警示與展示健康狀態 | 同時整合指標、日誌、追蹤(MELT)等遙測資料，可交叉分析、建立上下文並自動找出異常原因 |
| 彈性化 | 依賴固定規則與靜態設定，擴展性與適應變化較有限 | 高度彈性，能因應系統複雜度與變化，支援 AI/ML 分析、自動化調整告警條件 |
| 視覺化 | 儀表板多為單一指標導向，重在即時狀態與圖表呈現 | 提供跨維度視覺化與事件關聯圖，幫助團隊快速從數據找到問題線索與行為模式 |
兩者的核心任務，Monitoring 是「問題發生時發出警告」，Observability 是「幫你找出問題根源甚至預防」。 以生活化比喻，Monitoring 就像量血壓，若超過合理的數值範圍，儀器便會有提示或警告，例如：CPU 使用率超過 90%；Observability 像完整的健康檢查，除了基本的檢測，當病人說出「我覺得身體哪裡不對勁」，醫生也能透過綜合資訊（數據＋異常現象）找出根本，甚至發現潛在問題。
企業如何從 Observability 與 Monitoring 中做選擇？
在選擇 Monitoring（監控）與 Observability（可觀測性）時，企業應優先考量自身 IT 架構的成熟度與業務發展階段，這兩種工具各有適用情境，關鍵不在於哪個「更好」，而是如何「選的正確」。以下是 TrueWatch 為您整理的建議評估面向：
| Monitoring（監控） | Observability（可觀測性） | |
|---|---|---|
| IT 架構成熟度 | 架構單純、以單體應用為主 | 已採用微服務、分散式架構或多雲環境 |
| 現有監控 | 現有監控工具已能處理大部分狀況 | 會頻繁遇到無法重現、定位的系統問題 |
| 轉型與成長 | 穩定營運階段，尚未進行數位轉型 | 已進行 DevOps、自動化或雲原生轉型 |
看到這裡，相信您已經清楚了解 Monitoring 與 Observability 的差異與選擇方向。若您有意導入、升級至 Observability，除了直接使用 Observability 平台，TrueWatch 也提供以下五步方法，協助您逐步轉型！
利用這五步，將 Monitoring 擴展為 Observability
從傳統 Monitoring 過渡到 Observability，不只是工具升級，更是技術與文化的全面轉變。關鍵在於改變系統行為的觀察方式與根因分析的思維：
第一步．聚焦 MELT 四大類遙測資料
Observability 強調整合多元資料來源，運用以下四類資料結合，能幫助您從表面症狀深入找到問題根源：
- Metrics（指標）：系統效能、資源使用率等量化數據
- Events（事件）：系統部署、錯誤發生、使用者行為等關鍵事件
- Logs（日誌）：詳細的應用與系統運行記錄
- Traces（追蹤）：分散式系統中請求流程與瓶頸分析
第二步．導入 OpenTelemetry 等開放標準
採用 OpenTelemetry 等標準化工具，有助於打造更流暢的使用體驗：
- 統一資料格式，方便後續整合與分析
- 支援自訂元資料與上下文，提升問題診斷深度
第三步．升級儀表板為可互動的分析平台
傳統監控工具的儀表板多為靜態資料展示，您可以嘗試使用以下互動分析，提升問題解決效率：
- 點擊追蹤上下游服務，快速定位異常源頭
- 支援即時建立查詢、視覺化分析
- 利用追蹤資料快速鎖定異常請求
第四步．推動 SRE 與 DevOps 的文化轉型
Observability 的價值不只在工具，更在於團隊文化的改變，您可以嘗試：
- 建立跨團隊共擔責任的合作模式
- Incident Review 不再只看告警數量，而是深入分析事件全貌
- 開發與維運共享觀察資料，加速問題回應與修復
第五步！讓 TrueWatch 為您量身打造現代化 Observability 解決方案
TrueWatch 能協助您的企業更快、更有效地升級 Observability！TrueWatch 深刻理解企業在監控上的挑戰，致力於打造一個價格透明、促進人與數據高效協作的 Observability 可觀測 SaaS 平台。除了新加坡以外，我們在台灣、印尼等地皆設有團隊常駐。同時，透過多節點部署，我們能為全球客戶提供更快速且穩定的 Observability 服務。
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