可观测性通过提供关于资源使用情况、性能趋势和瓶颈的实时信息来帮助管理数据库容量规划，从而使团队能够做出明智的扩展决策。通过收集和分析诸如 CPU 负载、内存消耗、磁盘 I/O、查询延迟和连接计数之类的指标，可观测性工具揭示数据库在当前工作负载下的表现。 这些数据使团队可以识别影响容量需求的模式，例如高峰使用时间或重复的慢查询。 例如，如果指标显示 CPU 使用率在工作时间内始终达到 90%，则表明需要扩展计算资源或优化查询以避免系统过载。
可观测性还可以通过跟踪历史趋势来帮助团队预测未来的需求。 诸如时间序列数据库（例如，Prometheus）或监控平台（例如，Grafana）之类的工具可以可视化数天、数周或数月的指标，从而更易于预测增长。 例如，如果磁盘空间使用量每月增长 5%，团队可以计算出何时将达到存储限制并主动计划升级。 此外，可观测性可以发现浪费资源的低效查询或索引问题。 慢查询日志可能会显示特定报告消耗了数据库 40% 的 CPU； 修复该查询可能会延迟对昂贵硬件升级的需求。
最后，可观测性支持云环境中的自动扩展。 通过与编排工具（例如，Kubernetes）或云服务（例如，AWS RDS）集成，团队可以基于可观测性指标设置触发器。 例如，如果内存使用率超过 80% 持续 10 分钟，则自动扩展策略可以添加一个读取副本以分配负载。 这减少了手动干预，并确保数据库动态扩展以满足需求。 可观测性还有助于测试容量更改：扩展后，团队可以验证延迟是否下降或吞吐量是否提高，从而确保调整达到了预期效果。