可观测性通过提供检测、诊断和有效解决系统故障所需的实时洞察和历史数据来支持灾难恢复。在灾难情境下，可观测性工具（如指标、日志和追踪）充当单一事实来源，使团队能够了解事件发生前、发生中和发生后的系统行为。例如，如果关键服务离线，错误率或延迟峰值等指标可以立即向团队发出警报。日志可以揭示具体的错误消息，而分布式追踪有助于定位微服务之间的故障源。这种可见性减少了猜测，并加速了恢复。
在停机期间，可观测性数据有助于查明根本原因。假设数据库集群因过载而失败。CPU 使用率或连接限制等指标可以显示资源何时耗尽，日志可能会突出显示触发级联效应的慢查询。追踪可以揭示特定的 API 端点突然收到异常流量，导致数据库不堪重负。没有可观测性，团队可能会浪费时间检查不相关的组件。有了它，他们可以更快地隔离问题、重新路由流量或扩展资源。Prometheus（用于指标）、Elasticsearch（用于日志聚合）或 OpenTelemetry（用于追踪）等工具通常用于收集这些数据，使团队能够关联事件并做出明智的决策。
恢复后，可观测性有助于改进系统以防止未来的故障。通过分析历史数据，团队可以识别弱点，例如在负载下持续失败的服务，并实施自动伸缩或查询优化等修复措施。例如，在缓存故障导致停机后，团队可能会为缓存命中率下降添加警报或自动化故障转移过程。可观测性还可以验证恢复过程：如果测试了备份恢复，指标和日志可以确认系统行为是否符合预期。随着时间的推移，这种迭代过程——检测、诊断和改进——构建了更具弹性的系统，确保灾难能够更快解决并减少影响。