可观察性（Observability）是系统设计中的核心属性，指通过外部输出（如日志、指标、追踪数据）来推断和理解系统内部状态及行为的能力，源于控制理论，强调在不直接访问内部机制的情况下实现对系统性能的监控、诊断与优化。在软件工程中，它帮助快速定位故障、分析瓶颈并提升整体可靠性。
在AI产品开发的实际落地中，可观察性至关重要，因为它使产品经理能够持续监控机器学习模型的性能、输入数据分布变化、模型漂移和潜在偏差。通过集成工具如Prometheus（指标收集）、Jaeger（分布式追踪）和ELK Stack（日志分析），团队可实时洞察模型行为，优化资源分配，确保服务高可用性，并基于数据驱动迭代决策，从而提升AI产品的用户体验和商业价值。
延伸阅读推荐：《Observability Engineering: Building and Scaling Reliable Systems》by Charity Majors, Liz Fong-Jones, and George Miranda (O'Reilly Media, 2020)，该书深入探讨了可观察性在现代系统开发中的实践与挑战。
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