Serverless 数据库的可观测性涉及收集和分析关于数据库性能、健康状况和使用模式的数据，以排查问题和优化操作。由于 serverless 数据库抽象了基础设施管理，可观测性依赖于数据库服务本身提供的工具和指标。关键组件包括指标（如查询延迟或错误率）、日志（事件的详细记录）和跟踪（跨服务跟踪请求）。例如，AWS Aurora Serverless 提供 CloudWatch 指标用于 CPU 使用率和连接，而 Azure Cosmos DB 提供诊断日志用于审计查询。开发者利用这些洞察来识别瓶颈，例如慢查询或因超出预置容量而导致的限制。
为了实现可观测性，开发者通常使用云提供商内置的监控工具或集成第三方解决方案。Serverless 数据库通常暴露 API，用于将指标和日志导出到 AWS CloudWatch、Google Cloud Monitoring 或 Datadog 等服务。例如，在 Firebase 的 Firestore（一个 serverless NoSQL 数据库）中，你可以启用数据库读/写的详细日志记录，并使用 Google 的 Logs Explorer 进行分析。AWS X-Ray 或 OpenTelemetry 等跟踪工具可以帮助映射数据库交互如何影响应用性能。例如，如果一个 API 端点很慢，跟踪可能会显示特定的 DynamoDB 查询花费的时间比预期长，从而允许开发者优化索引或调整查询模式。
Serverless 数据库可观测性的挑战包括有限的底层访问权限和日志粒度中潜在的空白。由于提供商管理伸缩和基础设施，开发者无法直接监控服务器级别的指标，如磁盘 I/O 或内存使用率。相反，他们必须依赖聚合指标，这可能无法捕获瞬时问题。Amazon RDS Performance Insights 或 MongoDB Atlas 的性能分析功能等工具通过提供查询级别的洞察来帮助缓解此问题。开发者还应为关键指标（例如，连接限制）设置警报，并使用结构化日志记录来过滤噪音。例如，在 Azure SQL 数据库中启用审计日志可以帮助跟踪未经授权的访问尝试，而为 Aurora Serverless 配置 CloudWatch 警报可以通知团队容量自动伸缩事件，确保主动解决问题。