数据库可观测性和 DevOps 紧密相连，因为可观测性提供了在 DevOps 工作流程中维护可靠、高效系统所需的可见性和洞察力。 DevOps 强调开发和运维团队之间的协作，以自动化和加速软件交付，但如果数据库层没有得到适当的监控，这种速度可能会带来风险。可观测性工具实时跟踪数据库性能、查询行为和错误，使团队能够在问题影响用户之前检测和解决问题。 例如，导致应用程序滞后的慢查询可以在部署期间识别和优化，从而防止生产中的瓶颈。
将数据库可观测性集成到 DevOps 管道中，通过确保数据库更改与应用程序更新保持一致来支持持续集成和交付 (CI/CD)。 在典型的 DevOps 工作流程中，代码更改会触发自动化测试和部署。 如果没有可观测性，数据库模式迁移或配置调整可能会导致意外的性能问题，直到部署后才会被注意到。 诸如指标仪表板、查询分析器或日志聚合器之类的可观测性工具可提供即时反馈。 例如，如果新功能引入了索引不良的查询，则查询延迟或 CPU 使用率峰值等可观测性指标可以在测试期间提醒团队，从而使他们能够在问题到达生产环境之前修复该问题。 这减少了“平均恢复时间”(MTTR) 并避免了部署后的救火。
最后，可观测性促进了开发人员、数据库管理员和运维团队之间的协作——这是 DevOps 的核心原则。 通过共享对统一监控工具的访问，团队可以集体排除问题。 例如，如果应用程序遇到超时，开发人员可以使用跟踪数据来查明特定的数据库调用，而 DBA 可以分析查询执行计划。 诸如用于指标的 Prometheus、用于可视化的 Grafana 或用于分布式跟踪的 OpenTelemetry 之类的工具为诊断问题创建了一种通用语言。 这种透明度减少了信息孤岛，并确保将数据库健康视为共同责任，这与 DevOps 关注跨职能团队合作和系统范围可靠性相一致。