为什么您的监控成本很高？

如果你想降低监控成本，你需要改变工程决策瘫痪的局面。

经过三年对 DevOps 和 SRE 领域的痴迷，我现在可以自信地说，公司为监控成本付出的成本比生产级代码的成本还要高。

在之前我对此并没有信心，认为其中存在异常，而且这可能看起来有点离谱。但现在，我几乎可以肯定这一点；对于那些努力跟上数字化转型浪潮的大公司来说更是如此。对于那些从遗留系统迁移过来的人来说，他们受到了容器化、Kubernetes 和微服务噩梦的打击，而这些只会增加整体监控成本。

这篇简短的咆哮是在与一位行业资深人士交谈后写下的，他对我开玩笑说：“……也许我应该创建一家人工智能公司，将这种微服务混乱转移到一个整体上，并赚取数百万美元，但是监控无论如何都是一团糟，没有人愿意碰它”。

如果你对所有科技事物感兴趣，一开始这看起来很有趣，但如果你还记得亚马逊的 Prime 视频团队如何做了类似的事情来节省成本，这可能会让你思考。😛

对于那些想知道我在说什么的人来说，Prime 团队从微服务转向了单体服务，并将成本降低了约 90%。这是令人着迷的东西。

随着系统变得更加复杂和多样化，监控成本是需要解决的最大问题。然而，现状却十分猖獗。但为什么没有足够多的人跳槽并针对这些高昂的成本做出重要决定呢？

IBM 原则

没有人因为购买 IBM 机器而被解雇。这句科技行业格言经受住了时间的考验，在 DevOps 领域尤其根深蒂固。这也正是像 DataDog 这样的公司能够发布巨额盈利并继续表现出色的原因。毕竟，迁移是困难的，而执行此操作的决策瘫痪是使监控成本保持在历史最高水平的原因。

从锁定的供应商传输历史数据和配置似乎是一项艰巨的任务，但如果公司的监控成本超过生产级代码，那么您的技术堆栈就会对您不利。

“开源很便宜”的谬论

IBM 信条的另一面是“开源很便宜”的谬论。这与事实相差甚远。对于尚未形成规模的初创公司来说，这是事实，但对于大公司甚至是正在经历井喷式增长的初创公司来说，开源监控工具带来了过多的挑战，而不仅仅是成本。

管理自己的 Prometheus 的成本包括通常不被考虑的工程管理费用和辛劳。当团队发生变动时，考虑到有多少监控是通过沉淀知识进行的，知识转移会同样变得非常棘手。

良好的监控需要技术专业知识，让领域内专家带领大家一起前进。而不能低估监控本身的复杂性，让一群小白摸着石头过河，最后做出一堆四不像的监控平台。