报告2020 SRE观点 4
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关键要点1：存在可观测性组件；可观察性不
如果可观察性的学术定义是“可以从对外部输出的了解中推断出系统的内部状态如何”，那么我们必须附加体验的上下文定义，通常是消费者，客户或员工的上下文定义。我们说输出。
考虑：
如果用户的数字化体验由第三方，网络[内部和内部]，代码和基础结构融合在一起，并在一个关键点融合在一起，在这些关键点上它们成为我们称为体验的关键点，那么不要让可观察性的事件，指标，和跟踪将过多的注意力放在白盒内部
71％的受访者将错误费率作为他们追踪的关键指标。
71％的受访者将错误费率作为他们跟踪的关键指标。声明客户满意度（对于数据参见下一部分）是一个很高的优先级，但测量错误速率而不是错误结束是响应时间导致持续关注从内而外而不是从外到内。而不是争论各种白盒与黑盒用户在理论上，重点是理解监控与提供体验的组件之间的相关性。
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如果可观察性的学术定义是“可从系统外部输出的知识中推断出其内部状态如何”，那么当我们说输出时，我们必须附加一个体验的情景定义，通常是消费者、客户或员工的定义。
如果用户的数字体验由第三方、网络（互联网和内部）、代码和基础设施组成，它们都会在一个临界点汇聚，在这个临界点上，它们形成我们所说的体验
然后，不要让对事件、度量和跟踪可观察性的业务定义过多地关注于白盒内部（这句话有点疑问）
71%的受访者认为错误率是他们追踪的一个关键指标。描述客户满意度（数据见下一节）
度优先，但测量错误率
而不是最终用户的响应时间，会导致持续关注从内到外，而非自外而内。
与其争论各种白盒和黑盒监控理论，不如聚焦于理解体验和交付体验的组件之间的相关性之上。
组织跟踪以下哪个指标？
错误利率71％
结束用户响应时间69％
MTTR 60%
MTTD 42%
错误/性能或绩效预算36％
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