可觀察性指收集有關程式執行、模組內部狀態以及元件間通訊的資料的能力。它是現代網站可靠性工程的基礎，具可觀察性的系統能讓人從輸出中判斷系統狀態。
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點進 OpenTelemetry 的官方文件，它最先映入眼中的句子是「什麼是 OpenTelemetry」。例如，它是套可觀察性框架，用於檢測、蒐集與導出遙測數據；它是開源且供應商中立，能搭配其他的開源工具，像 Jaeger 或 Prometheus；它能將應用程式與系統儀表化，無關是用 Go 還是 .NET 開發，也無關部署在 AWS 還是 GCP 上。 但是身為一名開發者，當下我們想的是：「公司常開發一些沒人要用的功能，聽說 OpenTelemetry 可以提高可觀察性，也許我們應該放棄開發功能，轉頭建立更好的開發環境。」「AWS 常常要不到需要的數據，也許我們應該改用另一套工具，像是 OpenTelemetry，來解決這件事。」我們想像 OpenTelemetry 「應該」要能解決目前面臨到的一些問題，就像在技術的鏡像中尋找願望一樣。 如果已經有在用 Sentry，還需要導入 OpenTelemetry
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在前面的討論中，我們可以用 Prometheus 去監控 End Devices，但 Prometheus 內建的 Dashboard 只是為了開發用，缺乏許多進階功能，在真正需要資料視覺化時並不方便。因此 Prometheus 通常會跟 Grafana 搭配使用。 Grafana 是一套開源的 Dashboard 平台，之前開發產品時，有用過 Grafana 來呈現 Database 中的資料。其實用起來還是偏 Monitor Host，並不適合用在 Domain Data Visualization，但在開發初期，我們可以先借用 Grafana 的呈現能力來確認方向（反正開發初期規格會一直修改，重要的是工具能否快速調整，實不實用倒是其次）。 Install Grafana 跟 Prometheus 一樣，用 docker 來安裝
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Prometheus 是一套開源的監控系統，常常搭配雲端，監控服務運行狀態。今年 COSCUP 有一位 Speaker 將它用於 End-Devices 的監控，看起來非常有意思。透過這套系統，我們能將各處節點的資訊整合於統一的平台，讓 Operation 監控服務，避免服務中斷導致價值鍊中斷，同時這些數據也能提供給 Developer，作為後續改善的依據。 Prometheus 的基本原理是用 HTTP 定期抓取監控端（target）的資料，target 上會有 exporter，將符合 Prometheus 定義的資訊輸出到 HTTP API，Prometheus 拉取後就能將它顯示於 Dashboard。 Install Prometheus 安裝有兩個方式，可以用 binary 安裝或是用 docker 安裝，為隔離與管理方便，這邊選擇使用 docker 安裝