主要观点：现代数字世界需重新思考监控和观测方式，从传统监控系统向反应式和主动式可观测性转变。
关键信息：

• 反应式可观测性在事件发生后检查系统行为，需工具和专业知识来解决问题。
• 主动式可观测性采取预防措施，通过持续监测和预测分析识别潜在风险，减少问题发生概率。
• 现代监控策略越来越多地采用主动式可观测性方法，人工智能和机器学习等技术推动其发展。
• 主动式可观测性能提高系统可靠性、优化性能和运营效率，减少停机时间和损失。
• 多种因素驱动主动式可观测性的采用，如复杂 IT 环境、持续运行需求等。
• 有案例表明主动式观测可提升系统可靠性和客户满意度。
• 实施主动式可观测性面临数据处理、误报等挑战。
  重要细节：
• 传统监控像治疗感染，事后识别问题根源；主动式监控提前预防。
• 人工智能和机器学习可实现异常检测、根因分析和预测等功能。
• AIOps 平台整合 AI 和 ML 改善 IT 运营。
• 云原生技术增加 IT 环境复杂性，主动式观测工具可处理。
• 案例中电商平台利用 AIOps 提高网站可靠性，减少停机时间。
• 实施主动式观测需考虑投资和 ROI。