可观测性通过提供更深层次的上下文和可操作的系统行为洞察，与基础设施监控集成，侧重于理解问题为何发生，从而补充了传统监控。基础设施监控通常跟踪 CPU 使用率、内存消耗和网络延迟等资源指标，以便在超出阈值时提醒团队。可观测性通过分析日志、跟踪和应用程序特定指标来扩展这一点，从而将基础设施健康状况与应用程序性能相关联。例如，如果服务器的 CPU 飙升，基础设施监控可能会标记异常，但可观测性工具可以使用分布式跟踪和日志分析，将根本原因追溯到因代码错误导致产生过高负载的特定微服务。
集成通过共享数据源和工具实现。基础设施监控工具（例如 Prometheus、Nagios）从服务器、数据库或云服务收集指标，而可观测性平台（例如 Grafana、Elastic Stack）则与应用程序日志和跟踪一起接收这些指标。现代系统通常使用 OpenTelemetry 或类似的框架来统一数据收集，确保基础设施指标与应用层数据相结合。例如，Kubernetes 集群可能会将节点级指标导出到 Prometheus，而应用程序容器则通过 Jaeger 发送跟踪数据。通过结合这些数据集，团队可以看到数据库延迟的突然增加（基础设施指标）如何与遇到高请求量（应用程序日志）的特定 API 端点（跟踪）相关联。
这种组合方法改进了故障排除和系统弹性。开发人员可以快速查明性能问题是源于基础设施限制（例如计算资源不足）还是应用程序逻辑（例如低效的数据库查询）。例如，容器化服务中的内存泄漏可能首先在基础设施监控中显示为资源警报。然后，可观测性工具可以分析容器的日志以识别代码中泄漏的来源，而跟踪则揭示哪些用户工作流受影响最大。这种集成缩短了平均解决时间 (MTTR)，并实现了主动优化，例如根据观察到的使用模式而非静态阈值进行基础设施的预先扩展。