主要观点：

• 可观测性即代码是通过代码方式定义、管理和部署监控、日志、告警等观测性配置，而非通过仪表盘或 UI 进行手动配置。
• 核心概念是工程师用代码（通常为 YAML、JSON 或特定领域语言）声明式定义要收集的指标、数据可视化方式、触发告警条件、仪表盘布局和配置以及服务级别目标等。
• 有诸多关键好处，如版本控制与可重现性、灾难恢复、环境一致性、自动化与扩展、左移观测性、协作以及与 CI/CD 集成等。
• 常见工具与方法包括 OpenTofu、Grafana 和 Prometheus、OpenTelemetry、AWS CloudFormation 等，且有不同的实施模式和目录结构。
• 存在学习曲线、复杂性、非技术用户使用困难、工具集成限制和调试挑战等问题。
• 结论是选择工具时要评估基础设施需求、团队专业知识等，选择能结合自动化等功能的解决方案。

关键信息：

• 各种工具在不同方面的作用，如 OpenTofu 管理混合云观测资源，Grafana 进行数据可视化等。
• 不同类型的观测性工具，如 APM 相关的 Datadog、New Relic 等，以及特殊观测性工具如 Honeycomb 等。
• 实施模式中各目录包含的观测性组件及通过 CI/CD 部署。
• 面临的挑战及在选择工具时需考虑的因素。

重要细节：

• 工程师可通过代码定义各种观测性需求，且可在 Git 中跟踪配置等。
• 不同工具在不同平台和场景下的适用性，如 Pulumi 多语言支持等。
• 各工具在基础设施、APM、开源等方面的具体功能和特点。
• 学习曲线方面不同工具对工程师的影响程度不同。
• 复杂性体现在服务增加时相关配置的增多及与 CI/CD 集成的难度。
• 非技术用户需借助工程帮助进行配置更改等。
• 工具集成限制如部分工具不支持完全代码配置等。
• 调试挑战在缺乏适当社区支持和文档时较难追踪和解决错误。