作为一个行业，我们愿意探讨技术的方方面面。不过，我们似乎尤其擅长争论术语、行话和措辞。
云。DevOps。SDN。开放。围绕这些术语定义的争议依然挥之不去，就像黑色沙发上粘着的狗毛一样。
你用你的比喻，我用我的，多谢。
今天我们来聊聊一个可能还会引发十年左右争论的术语：遥测。说到底，它不就是数据吗？我们使用“遥测”这个词，难道只是因为它听起来比“数据”更有吸引力吗？
不，完全不是。
归根结底，数据和遥测数据都是经过组织的信息片段。混用二者并无大碍。但严格来说，两者确有区别。随着各组织迈入数据经济，这种区别将变得越来越重要。
遥测（telemetry）一词源自两个希腊语单词：“tele”和“metron”，分别意为“远程”和“测量”。根据Wikipedia的定义，“遥测是指在远程或难以到达的地点收集测量结果或其他数据，并将其自动传输至接收设备以进行监控。”
正因如此，大量运维数据被称为遥测数据，因为这些数据会被（远程）收集并传输到其他系统。遥测数据并非新生事物。自网络和应用服务诞生以来，遥测数据就一直是其固有的副产物。数十年来，网络和应用监控一直使用代理和协议来收集遥测数据。其价值主要体现在排查数据路径中的问题。
但随着企业不断推进数字化转型，业务流程与技术之间的界限日益模糊，来自整个数据路径的遥测数据将有助于深入了解技术和业务问题。随着组织越来越依赖应用来开展内部和外部业务，并与客户和合作伙伴协作，最具价值的遥测数据将来自构成数据路径的应用服务。
纵观这条数据路径，其中至少有一项应用服务，而实际数量很可能接近十项，用于提供扩展能力和安全保障。
每项应用服务及其部署平台都掌握着有关特定客户体验状态的重要信息。从用户平台的特征（设备类型、位置、网络），到数据路径中每一“跳”的耗时，这些信息都可用于排查事件、识别恶意行为者，并详细分析性能问题。这不是“客户”数据，也不是“企业”数据，而是运营数据，是遥测数据。
不过，要真正利用这些数据，就需要找到一种方法，捕获并分析数据路径中的应用服务可能产生的海量数据。这正是云的用武之地。
为何云对于充分利用遥测数据至关重要
目前，由于存储全部遥测数据所需的空间超出现有容量，因此只能采集部分遥测数据。
当前及潜在产生的遥测数据量十分庞大。大多数系统只能存储几周甚至几天的遥测数据。为节省空间，通常会将这些数据拆分为时间序列。但即便如此，也无法避免沉重的存储负担。最终，必须删除这些数据，为更新且更相关的遥测数据腾出空间。
因此，高级分析服务通常托管在公有云中。云计算和存储容量与机器学习相结合，为收集、存储和处理海量遥测数据提供了必要的技术基础。拥有足够丰富且可靠的遥测数据集后，高级分析便可发现看似互不相关的数据点之间的模式和关系，为组织提供可付诸行动的洞察。
但要实现这一目标，应用服务需要尽可能多地发出遥测数据，达到云端存储库可摄取的最大数据量。这些数据还需要来自尽可能多的数据路径节点。从整个客户体验（即数据路径）中收集的信息越多，对系统就越有价值。系统可通过这些信息寻找模式和关联，发掘切实可行的洞察，从而改善客户体验并提升业务绩效。
关于作者
Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。
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