云监控和服务监控其实差别挺大，主要有这些方面让人容易混淆但又不能完全一样理解

说到云监控和服务监控,很多人会觉得这不就是一回事吗？都是看着一堆曲线图，确保系统别出问题，但真钻进去用起来，就会发现它们俩的出发点、盯着的东西、甚至操心的事儿，完全不是一个频道，这种感觉就像，一个是你家的物业管家，另一个是你家里的私人保姆，虽然都为你家服务，但职责和视角天差地别。

最根本的区别在于“监控谁”和“为什么监控”。

云监控,顾名思义，它首要关注的是“云资源”本身，这个概念的流行，很大程度上是跟着亚马逊AWS、阿里云这些大厂的服务普及开来的，根据这些云厂商提供的文档（例如AWS CloudWatch、阿里云云监控的官方介绍），它的核心任务是告诉你：你花钱买的那些“东西”是否健康，这些“东西”包括什么呢？比如你租的那台虚拟服务器（ECS）的CPU是不是快跑满了，内存还剩下多少，你用的那个数据库（RDS）的磁盘空间够不够，你申请的负载均衡（SLB）每秒进了多少网络流量，它回答的问题是：“我的基础设施还在正常干活吗？” 它的视角非常物理和底层，就像是汽车仪表盘，只告诉你发动机转速、水温、油量这些硬指标。

而服务监控,它的出发点不是资源，而是“业务”，它关心的是你提供给用户的那个服务或者应用是不是“好用”，一个电商网站的服务监控，它才不关心到底是哪台服务器CPU高了，它只关心：用户打开首页快不快？下单流程顺不顺利？支付页面会不会报错？哪怕后台有十台服务器，只要整个购物流程对用户是顺畅的，服务监控就会报告“一切正常”，它的视角是自上而下的，从用户的体验反推回来，这个概念在微服务架构和DevOps实践中被特别强调，比如遵循Google在《Site Reliability Engineering》（站点可靠性工程）一书中阐述的理念，监控的首要目标应该是衡量服务的“黄金指标”：延迟、流量、错误率和饱和度。

正因为目标不同，它们监控的“对象”和“内容”也大相径庭。

云监控的监控对象是清单式的,非常具体，它就是你去云控制台能看到的那个资源列表：服务器实例1号、2号，数据库A，对象存储B，监控的内容就是这些资源暴露出来的各项指标，大多是数值型的，比如95%的CPU使用率、10GB的剩余磁盘，告警也通常是：“服务器A的CPU使用率超过90%，持续5分钟”。

服务监控的监控对象则是一个逻辑概念,用户登录服务”、“商品查询接口”，它监控的内容是业务逻辑层面的，它会用一个脚本模拟用户登录，测量从点击登录按钮到跳转成功花了多少毫秒（延迟），统计一分钟内有多少次登录请求（流量），其中有多少次因为密码错误失败（错误率），它的告警可能是：“用户登录API的平均响应时间超过2秒”或者“订单支付的成功率下降至95%以下”，这时候，它根本不知道也不关心是底层哪台服务器、哪个数据库导致的，它只知道“服务变慢了”或“服务出问题了”。

这种差异直接导致了它们在“问题发现”上的时序和深度不同。

云监控往往是“先知先觉”或“同步感知”的，它能在服务器CPU飙高、磁盘快满的时候立刻发出警告，这时候可能用户还没感觉到卡顿，它是一种“由内而外”的监控，先看到内部资源异常，再推测可能会影响外部服务。

服务监控则是“用户视角”的，很多时候是“后知后觉”但“一针见血”的，当它告警说“支付成功率下降”时，意味着已经有一批真实用户支付失败了，业务已经受到了实际影响，它是一种“由外而内”的监控，先发现用户体验受损，再倒逼运维人员去排查底层的云资源、应用代码、中间件配置等哪里出了问题，可以说，服务监控告警了，一定是出了大事；而云监控告警了，可能只是给你提个醒，让你有机会在用户抱怨前把问题解决掉。

使用它们的人的角色和关注点也不同。

负责基础设施运维的团队（系统运维/SRE）会更依赖云监控，他们需要确保底层平台的稳定、高效，并且通过云监控的数据来做容量规划，决定什么时候该给系统扩容。

而开发团队和业务运维团队（DevOps/SRE）则会更紧盯服务监控，因为他们直接对业务的稳定性和用户体验负责，服务监控的指标是他们和产品经理、业务方沟通的共同语言，这个新版本上线后，订单成功率有没有波动？”。

云监控和服务监控并不是谁替代谁的关系,而是相辅相成的，一个合格的现代系统监控体系，必须同时具备这两只“眼睛”：一只眼（云监控）向下看，死死盯住基础设施的健康状况，防患于未然；另一只眼（服务监控）向上看，紧紧聚焦于最终用户的真实体验，确保业务价值，只盯着资源指标，可能会陷入“服务器一切正常但用户就是打不开网页”的窘境；而只盯着服务指标，一旦出了问题，又会像无头苍蝇一样不知道从何查起，只有把这两者结合起来，才能形成一个从用户端到基础设施端的完整监控闭环。