在 2017 年的分布式追踪峰会(2017 Distributed Tracing Summit)结束后，彼得 · 波本(Peter Bourgon)撰写了总结文章《Metrics, Tracing, and Logging》，就系统地阐述了这三者的定义、特征，以及它们之间的关系与差异，受到了业界的广泛认可。
结合k8s可观测性
度量(Metrics)
度量的主要目的是监控(Monitoring)和预警(Alert)。比如说，当某些度量指标达到了风险阈值时就触发事件，以便自动处理或者提醒管理员介入。监控数据格式标准化，做关联指标聚合，方便快速定位故障。
基础层：监控主机和底层资源，比如：CPU、内存、网络吞吐、硬盘 I/O、硬盘使用等。通信情况：这里是指主机与主机之间的网络情况。通信是互联网中最重要的基石之一，如果两台主机之间出现如网络延迟时间大、丢包率高这样的网络问题，会导致业务受阻。
中间层：VM 指标监控，指的是 JVM 监控，比如 GC 时间、线程数、FGC/YGC 耗时等信息。当然，其他语言也有其独特的统计指标信息。就是中间件层的监控，比如：Nginx、Redis、ActiveMQ、Kafka、MySQL、Tomcat 的资源消耗。
应用层：HTTP 访问的吞吐量、响应时间、返回码、性能瓶颈，还包括用户端的监控。
统一的监控告警平台：Prometheus+grafana
日志(Logging)
日志的职责是记录离散事件，通过这些记录事后分析出程序的行为，比如曾经调用过什么方法、曾经操作过哪些数据，等等。通常，打印日志被认为是程序中最简单的工作之一，你在调试问题的时候，可能也经历过这样的情景“当初这里记得打点日志就好了”，可见这就是一项举手之劳的任务。
当然，也有一部分系统是利用日志可追溯、结构化的特点，来实现相关功能的，比如我们最常见的 WAL(Write-Ahead Logging)。WAL 就是在操作之前先进行日志写入，再执行操作;如果没有执行操作，那么在下次启动时就可以通过日志中结构化的，有时间标记的信息恢复操作，其中最典型的就是 MySQL 中的 Redo log。
统一的日志数据化：在特定时间发生的事件，被以结构化的形式记录并产生的文本数据。
统一的日志分析：elk或者loki+grafana
链路追踪(Tracing)
在单体系统时代，追踪的范畴基本只局限于栈追踪(Stack Tracing)。比如说，你在调试程序的时候，在 IDE 打个断点，看到的 Call Stack 视图上的内容便是跟踪;在编写代码时，处理异常调用了 Exception::printStackTrace() 方法，它输出的堆栈信息也是追踪。
而在微服务时代，追踪就不只局限于调用栈了，一个外部请求需要内部若干服务的联动响应，这时候完整的调用轨迹就会跨越多个服务，会同时包括服务间的网络传输信息与各个服务内部的调用堆栈信息。因此，分布式系统中的追踪在国内通常被称为“全链路追踪”(后面我就直接称“链路追踪”了)，许多资料中也把它叫做是“分布式追踪”(Distributed Tracing)。服务调用链跟踪。这个监控系统应该从对外的 API 开始，然后将后台的实际服务给关联起来，然后再进一步将这个服务的依赖服务关联起来，直到最后一个服务(如 MySQL 或 Redis)，这样就可以把整个系统的服务全部都串连起来了。
最近几年，各种链路追踪产品层出不穷，市面上主流的工具，既有像 Datadog 这样的一揽子商业方案，也有像 AWS X-Ray 和 Google Stackdriver Trace 这样的云计算厂商产品，还有像 SkyWalking、Zipkin、Jaeger 这样来自开源社区的优秀产品。
链路追踪+统计指标(Request-scoped metrics)请求级别的统计：在链路追踪的基础上，与相关的统计数据结合，从而得知数据与数据、应用与应用之间的关系。
链路追踪+日志(Request-scoped events)请求级别的事件：这是链路中一个比较常见的组合模式。日志本身是每一条单独存在的，将链路追踪收集到的信息集成在日志中，可以让日志之间具备关联性，使其具有除了事件维度以外的另一个新的维度，上下文信息。
日志+统计指标(Aggregatable events)聚合级别的事件：这是在日志中的比较常见的组合。通过解析这部分具有统计指标的信息，我们可以获取相关的指标数据。
三者结合(Request-scoped,aggregatable events)三者结合可以理解为请求级别+聚合级别的事件，由此就形成了一个丰富的、全局的观测体系。
总结
事件日志的职责是记录离散事件，通过这些记录事后分析出程序的行为;
追踪的主要目的是排查故障，比如分析调用链的哪一部分、哪个方法出现错误或阻塞，输入输出是否符合预期;
度量是指对系统中某一类信息的统计聚合，主要目的是监控和预警，当某些度量指标达到风险阈值时就触发事件，以便自动处理或者提醒管理员介入。
