可观测性通过提供对数据库操作的实时可见性来支持数据库审计，使开发人员能够系统地跟踪访问、更改和性能问题。 可观测性工具从数据库收集指标、日志和追踪，审计流程使用这些数据来验证合规性、检测异常和调查事件。 例如，数据库查询日志可以显示谁访问了敏感数据，而性能指标可能会揭示未经授权的批量数据导出。 通过关联这些数据源，可观测性创建了一个全面的审计跟踪，不仅可以回答“发生了什么”，还可以回答“为什么会发生”，这对于安全性和法规报告都至关重要。
可观测性帮助审计的一个关键方式是通过细粒度的日志记录。 大多数数据库都会生成用户活动日志，例如登录尝试、查询执行和模式更改。 可观测性平台聚合这些日志，应用过滤器（例如，突出显示特权用户），并对可疑模式发出警报，例如重复的登录失败或异常的查询时间。 例如，如果开发人员意外运行没有 WHERE 子句的 DELETE，则可观测性工具可以通过应用程序追踪追溯查询的来源，将其链接到特定的用户会话，并在审计报告中标记它。 同样，读取操作的突然激增等指标可能表明数据泄露，从而触发自动审计。
可观测性还通过自动化审计证据收集来简化对 GDPR 或 HIPAA 等标准的合规性。 团队可以使用仪表板来可视化访问模式，或者生成预配置的报告，显示上个月谁访问了健康记录，而无需手动查询日志。 此外，分布式追踪（一种核心的可观测性功能）可帮助审计员跟踪跨微服务和数据库的复杂事务，从而确保数据完整性。 例如，通过多个服务追踪支付事务及其相应的数据库提交，可确保记录所有步骤并符合规范。 这种自动化减少了审计中的人为错误，并允许开发人员专注于解决问题，而不是重建事件。