无服务器系统中的可观察性确保开发人员可以监控、调试和优化应用程序，即使他们对底层基础设施的访问权限有限。无服务器架构抽象掉了服务器，这意味着开发人员无法直接检查虚拟机或容器。相反，可观察性依赖于收集和分析函数（例如，AWS Lambda、Azure Functions）以及它们与托管服务（例如，数据库、队列）的交互所生成的日志、指标和跟踪。这种可见性至关重要，因为像冷启动、超时或配置错误的权限等问题会扰乱工作流程，而没有明显的根本原因。可观察性工具会聚合跨越短暂函数执行和分布式服务的数据，帮助团队查明故障、跟踪性能并确保可靠性。
无服务器系统中的一个主要挑战是跟踪跨越短暂、无状态函数和第三方服务的请求。例如，一个电子商务应用程序可能使用 Lambda 函数来处理订单，然后将数据写入 DynamoDB 并通过 SQS 发送消息。如果订单失败，可观察性工具会将这些服务中的日志和跟踪关联起来，以确定故障发生的位置——例如数据库写入受到限制或消息有效负载格式错误。分布式跟踪（例如，AWS X-Ray）为请求分配唯一 ID，将每个步骤的数据拼接在一起。调用持续时间、错误率和内存使用情况等指标也突出了趋势，例如由于流量突增期间的冷启动而导致的延迟峰值。如果没有这种上下文，调试将成为一个手动且耗时的过程。
实现可观察性需要对函数进行检测，以发出结构化日志、指标和跟踪。例如，开发人员可以配置日志记录框架来捕获函数输入/输出，使用 SDK 发布自定义指标（例如，每个请求处理的项目数），并为 API Gateway 和 Lambda 启用跟踪。像 Datadog 或 CloudWatch 这样的工具可以集中这些数据，为异常情况设置警报（例如，错误率超过 5%），并可视化服务之间的依赖关系。主动监控还可以优化成本——识别未充分利用的函数或过多的重试。通过尽早嵌入可观察性，团队可以缩短平均修复时间 (MTTR)，并确保无服务器系统满足性能和可靠性目标，即使它们动态扩展。