通过指标、日志和追踪提供对系统内部状态的可见性，可观测性有助于预测数据库故障。 通过不断收集和分析这些数据，团队可以检测潜在问题的早期预警信号，例如资源瓶颈、查询速度减慢或异常错误率。 例如，CPU 使用率的突然飙升或查询延迟的逐渐增加可能表明由于过载或查询效率低下而导致即将发生的故障。 可观测性工具使开发人员能够关联这些信号、识别模式，并在小问题升级为中断之前采取行动。
一个实际的例子是跟踪查询执行时间和错误率。如果数据库开始花费更长的时间来处理某些查询，可观测性指标可以突出显示这种趋势，从而使开发人员可以调查它是否由缺少索引、锁定事务或不断增长的数据量引起。 同样，日志可能会显示重复的身份验证失败或连接超时，这可能表明客户端配置错误或存在安全风险。 分布式跟踪还可以查明跨微服务的缓慢或失败查询，从而帮助团队诊断级联故障。 例如，关键报告中优化不佳的 JOIN 操作可能会随着数据的增长而逐渐降低性能，而可观测性工具可以在用户注意到停机之前发现这一点。
团队可以使用可观测性数据实施主动策略，例如为阈值（例如，磁盘空间低于 10%）设置警报或建立正常行为的基线。 机器学习模型甚至可以分析历史数据来预测故障，例如根据提取率预测何时存储空间将耗尽。 Prometheus 等指标工具、Grafana 等仪表板工具或 OpenTelemetry 等跟踪工具使开发人员能够构建定制的监控管道，以适应其数据库的独特工作负载。 通过将可观测性集成到日常工作流程中（例如，在部署期间查看仪表板或自动化异常检测），团队可以降低意外故障的风险并维护可靠的系统。