Modern yazılım dünyasında sürekli duyduğumuz ama tam olarak ne anlama geldiğini kavramakta zorlandığımız kavramlardan biri var: Gözlemlenebilirlik (Observability). Eğer bu terimi ilk kez duyuyorsanız veya teknik jargonlar arasında kaybolmuş hissediyorsanız, endişelenmeyin. Bu yazıda gözlemlenebilirliği en sade haliyle, gerçek hayattan örneklerle anlatacağız. Birlikte öğreneceğiz, keşfedeceğiz ve bu kavramı zihnimize iyice yerleştireceğiz.
Hazırsanız, başlayalım!
Gözlemlenebilirlik Tam Olarak Nedir?
Gözlemlenebilirlik (Observability), en temel tanımıyla bir sistemin ürettiği verilere bakarak o sistemin iç durumunu anlayabilme yeteneğidir [1]. Yani sistemimiz dışarıya ne tür sinyaller veriyor, bu sinyalleri okuyarak içeride neler olup bittiğini anlayabiliyor muyuz — işte bunun cevabı gözlemlenebilirlik.
Bu kavram aslında yazılım dünyasına özgü değil. Kökeni kontrol teorisine (Control Theory) dayanıyor; mühendislik alanında dinamik sistemlerin otomatik kontrolünü sağlamak için geliştirilen bir disiplin [2]. Örneğin bir borudan akan suyun debisini bir sensör aracılığıyla ölçüp otomatik olarak düzenlemeyi düşünün. İşte gözlemlenebilirlik de benzer bir mantıkla çalışıyor: sisteminizin dışarıya ürettiği verilerden yola çıkarak içeride ne olduğunu çözmeye çalışıyorsunuz.
Yazılım camiasında bu terim bazen kısaltılarak “o11y” şeklinde kullanılıyor. Nasıl mı? “Observability” kelimesinin ilk harfi “O” ve son harfi “Y” arasında tam 11 harf var. Geliştiriciler kısa yazmayı seviyor, o yüzden bu kısaltma doğmuş [3]. Hatta bazen “olly” diye telaffuz edildiğini de duyabilirsiniz.
İnsan Vücudu Analojisi: Gözlemlenebilirliği Somutlaştıralım
Gözlemlenebilirliği daha iyi kavramak için vücudumuzdan bir örnek verelim. Vücudumuz birbirinden farklı işlevleri olan birden fazla sistemden oluşuyor: sindirim sistemi yiyecekleri sindiriyor, dolaşım sistemi kanı vücutta dolaştırıyor, sinir sistemi mesajları iletiyor. Tüm bu sistemler bir araya gelerek tek bir bütün oluşturuyor — bizi!
Peki ya bir şeyler ters gittiğinde? Enerjimiz düşüyor, ağrılarımız başlıyor, net düşünemiyoruz. Doktora gittiğimizde ilk olarak yaşamsal belirtilerimiz (vitals) ölçülüyor: ateş, tansiyon, oksijen seviyesi gibi. Bu değerlerin düşmesi gereken belirli bir aralık var. Eğer doktor bu aralığın dışında bir şey gözlemlerse, araştırması gereken bir durum olduğunu anlıyor.
Ardından sorular soruyor, bağlam topluyor, gerekirse ek testler istiyor. Diyelim ki sindirim sisteminde hafif bir kanama şüphesi var. Doktor kırmızı kan hücrelerini izleyicilerle (tracers) işaretleyip kanın vücutta nasıl hareket ettiğini görselleştirebilir. Kanama kaynağında pıhtı oluşacağı için izleyicilerin biriktiği noktayı tespit ederek sorunun kaynağını bulabilir.
Aslında doktorun yaptığı şey tam olarak şu: veri toplamak, analiz etmek ve görselleştirmek — yani vücudun iç durumunu gözlemlemek. Bir şeyler ters gittiğinde uyarı almak, bağlam kazanmak, sorunun nerede olduğunu bulmak ve doğru ekibi devreye sokmak. İşte yazılım dünyasındaki gözlemlenebilirlik de birebir aynı mantıkla çalışıyor.
Yazılım Sistemlerinde Gözlemlenebilirlik Neden Bu Kadar Önemli?
Modern yazılım sistemleri artık tek bir sunucuda çalışan yekpare (monolithic) yapılar değil. Mikro hizmetler (Microservices), konteynerler (Containers), sunucusuz fonksiyonlar (Serverless Functions) ve bulut yerel mimariler (Cloud-Native Architectures) ile dağıtık (distributed) ve çok katmanlı sistemler haline geldi [4]. Bu yapıdaki birbirine bağlı parçaların sayısı arttıkça, ortaya çıkabilecek hata türleri de katlanarak artıyor.
Geleneksel izleme (monitoring) araçları “bilinen bilinmeyenler” (known unknowns) üzerinde çalışıyor: yani önceden tanımladığımız metrikleri takip edip eşik değerleri aşıldığında bizi uyarıyor [5]. Ancak dağıtık sistemlerde karşılaşabileceğimiz hatalar çoğu zaman öngörülemez nitelikte. Bir mikroservisin (microservice) içinde, başka bir servisle olan etkileşiminde ortaya çıkan beklenmedik bir gecikme veya hata, geleneksel izlemeyle tespit edilemeyebilir.
İşte gözlemlenebilirlik tam bu noktada devreye giriyor. Gözlemlenebilirlik, sistemin mevcut durumunu ürettiği verilerden anlayabilme becerisidir ve daha önce tanımlanmamış kalıpları ve özellikleri keşfetmeye dayanır [6]. Grafana Labs’ın 2025 Gözlemlenebilirlik Araştırması’na göre, kuruluşlar ortalama sekiz farklı gözlemlenebilirlik teknolojisi kullanıyor ve bu teknolojilere yapılan harcamalar toplam bilgi işlem altyapı harcamalarının ortalama yüzde 17’sini oluşturuyor [7].
Gözlemlenebilirlik ile İzleme (Monitoring) Arasındaki Fark Nedir?
Bu iki kavram sıklıkla birbirinin yerine kullanılıyor ama aslında farklı şeyleri ifade ediyorlar. En basit haliyle şöyle özetleyebiliriz: İzleme (Monitoring) size bir şeylerin yanlış gittiğini söyler; gözlemlenebilirlik ise neyin yanlış gittiğini ve neden yanlış gittiğini anlatır [8].
İzleme, önceden belirlenmiş metrikleri ve eşik değerlerini takip eden reaktif bir süreçtir. Sunucunun işlemci kullanımı yüzde 90’ı geçti mi? Alarm çalsın! Disk alanı azaldı mı? Uyarı gönder! Bu gayet faydalı ve gerekli bir yaklaşım ama yalnız başına yeterli değil [9].
Gözlemlenebilirlik ise proaktif bir yaklaşım benimsiyor. Günlükler (Logs), ölçümler (Metrics) ve izler (Traces) gibi farklı veri kaynaklarını birleştirerek sistemin davranışına dair kapsamlı bir görünüm sunuyor [10]. İzleme “bir şeyler bozuldu” derken, gözlemlenebilirlik “şu servis ile bu servis arasındaki iletişimde, şu anda üzerindeki zaman damgasında şu hata oluştu ve bunun kök sebebi muhtemelen bu konfigürasyon değişikliği” diyebiliyor.
AWS’nin tanımına göre, izleme tek tek bileşenlerden veri toplarken, gözlemlenebilirlik dağıtık sistemin bütününe bakarak sorunların nerede ve nasıl oluştuğunu anlamaya çalışıyor [11]. Başka bir deyişle, izleme gözlemlenebilirliğin alt kümesidir; gözlemlenebilirlik ise izlemeyi kapsayıp çok daha ileriye taşıyan bir yaklaşımdır [12].
Gözlemlenebilirliğin Üç Temel Direği (Three Pillars of Observability)
Gözlemlenebilirlik üç ana veri türüne dayanıyor: Ölçümler (Metrics), Günlükler (Logs) ve İzler (Traces). Bunlara “gözlemlenebilirliğin üç temel direği” (Three Pillars of Observability) deniyor [13]. Her biri sistemin farklı bir yönünü aydınlatıyor ve birlikte kullanıldığında bütüncül bir anlayış sağlıyor.
1. Ölçümler (Metrics): Bir Şeylerin Olduğunun İpuçları
Ölçümler, sistemin sağlığı ve performansı hakkında ipuçları veren sayısal verilerdir. Belirli aralıklarla toplanan zaman serisi (time-series) verileridir ve sistemin genel durumunu yüksek seviyede gösterir [14].
Vücut analojimize dönersek, ölçümler yaşamsal belirtilerimiz gibidir: ateş, tansiyon, nabız. Bu değerler belirli bir aralıkta olduğunda her şey yolunda demektir. Eşik değerleri aşıldığında alarm çalar ve bir sorun olduğunu anlarız.
Yazılım dünyasında en sık toplanan ölçüm örnekleri şunlardır: yanıt süresi (Response Time), saniyedeki istek sayısı (Requests Per Second), işlemci kapasitesi (CPU Capacity), bellek kullanımı (Memory Usage), hata oranı (Error Rate) ve gecikme süresi (Latency). Bu ölçümler özetlenebilir, ilişkilendirilebilir ve çeşitli şekillerde birleştirilerek performans ve sistem sağlığı hakkında bilgi ortaya çıkarır [15]. Gözlemlenebilirlik çözümünüzü, ölçümler belirli bir eşiği aştığında size uyarı gönderecek şekilde yapılandırabilirsiniz — tıpkı bir yaşam belirtileri monitörü gibi.
2. Günlükler (Logs): Neler Olduğunun Kaydı
Bir şeylerin ters gittiğini ölçümlerden anladık. Peki tam olarak ne oluyor? İşte bu noktada günlüklere başvuruyoruz. Günlükler, sistem içinde meydana gelen olayların zaman damgalı metin kayıtlarıdır [16]. Bir doktorun hastasına “Ne zaman başladı? Hangi belirtileri gördünüz?” diye sormasına benzer şekilde, günlükler bize sorunun ne zaman oluştuğu ve hangi olaylarla ilişkili olduğu hakkında bağlam sağlar.
Günlükler genellikle üç formatta gelir: düz metin (plain text), yapılandırılmış (structured — genellikle JSON formatında) ve ikili (binary) [17]. Yapılandırılmış günlükler, metadata ile birlikte geldiği için arama ve sorgu işlemlerini kolaylaştırır.
Örneğin bir kullanıcı giriş yaptığında sistem şöyle bir günlük kaydı oluşturabilir: “[2026-03-23 14:15:32] Kullanıcı 123 başarıyla giriş yaptı.” Bu kayıtlar Elasticsearch, Fluentd veya Splunk gibi araçlarla aranabilir ve analiz edilebilir [18].
Kısaca özetlersek: Ölçümler bize bir şeylerin olduğunu söyler, günlükler ise ne olduğunu anlatır.
3. İzler (Traces): Sorunun Nerede Olduğunun Haritası
Ölçümlerden bir sorun olduğunu, günlüklerden ne olduğunu öğrendik. Peki sorun tam olarak nerede? İşte izler burada sahneye çıkıyor. İzler, uygulama isteklerinin (requests) dağıtık sistemlerimiz boyunca nasıl ilerlediğini takip etmemizi sağlar [19].
Vücut analojimize dönelim: kırmızı kan hücrelerini izleyicilerle işaretleyip kanın vücutta nasıl hareket ettiğini takip ettiğimiz gibi, izler de bir kullanıcı isteğinin farklı servisler, fonksiyonlar ve yöntemler arasında nasıl yolculuk ettiğini gösterir. Eğer bir darboğaz (bottleneck) varsa, tam olarak nerede olduğunu tespit edebiliriz.
Bir kullanıcının online mağazada “Satın Al” düğmesine bastığını düşünün. Bu istek ödeme servisi, envanter servisi ve kargo servisi gibi farklı bileşenlerden geçecektir. İz, bu isteğin her bir serviste ne kadar zaman harcadığını ve nerede yavaşladığını gösterir [20].
Üç diregi bir arada düşünürsek: Ölçümler bir şeylerin olduğunu, günlükler ne olduğunu, izler ise nerede olduğunu söyler. Tek başlarına her biri değerli bilgiler sunar, ancak birlikte kullanıldığında sistemin sağlığı ve performansı hakkında çok daha kapsamlı bir görünüm elde ederiz [21].
Araçlandırma (Instrumentation) ve Telemetri (Telemetry)
Bir sistemi gözlemlenebilir kılmak için önce o sistemden veri toplamamız gerekiyor. Bu süreç araçlandırma (Instrumentation) olarak adlandırılıyor. Araçlandırma, uygulamanın normal çalışması sırasında telemetri verisi üretmek anlamına geliyor [22]. Üretilen telemetri daha sonra bağımsız bir arka uç (backend) tarafından toplanarak analiz ediliyor.
Araçlandırma otomatik veya özel (custom) olabilir. Otomatik araçlandırma geniş kapsamlı bir kapsama alanı ve anında değer sunarken, özel araçlandırma daha yüksek değer sağlar ancak uygulamayla daha yakın etkileşim gerektirir [22].
Hızla değişen sistemlerde araçlandırmanın kendisi genellikle en iyi belgelendirme kaynağıdır: hangi boyutların adlandırılıp toplanacağına dair niyeti ve üretimdeki gerçek zamanlı canlı durum bilgisini bir araya getirir.
Popüler Gözlemlenebilirlik Araçları
Gözlemlenebilirlik ekosistemi oldukça zengin ve sürekli gelişiyor. İşte en çok kullanılan araçlardan bazılarına birlikte göz atacağız:
Prometheus, zaman serisi ölçümlerini toplamak ve depolamak için kullanılan açık kaynaklı bir sistem. PromQL adlı güçlü bir sorgulama dili sunuyor. Grafana Labs’ın araştırmasına göre kuruluşların yüzde 67’si Prometheus’u üretim ortamında kullanıyor [7].
Grafana, ölçümleri, günlükleri, izleri ve daha fazlasını görselleştirmek için kullanılan bir gösterge panosu (dashboard) platformu. Prometheus, Loki, Tempo ve yüzlerce başka veri kaynağına bağlanabiliyor [23]. Grafana, Gartner Magic Quadrant’ta Gözlemlenebilirlik Platformları kategorisinde lider olarak seçilmiş durumda [23].
OpenTelemetry (OTel), uygulamalardan telemetri verisi toplamak için kullanılan açık kaynaklı bir çatı (framework). Satıcı bağımsız (vendor-neutral) bir standart sunarak farklı araçlar arasında geçiş yapmayı kolaylaştırıyor [24]. OpenTelemetry, CNCF (Cloud Native Computing Foundation) bünyesinde mezuniyet aşamasına geçmek için başvurmuş olup olgunluğunu kanıtlamış durumda [25]. Araştırmalara göre kuruluşların yüzde 41’i OpenTelemetry’yi üretim ortamında kullanırken, yüzde 38’i ise araştırma veya kavram kanıtlama (POC) aşamasında [7].
Grafana LGTM Yığını ise Loki (günlükler için), Grafana (görselleştirme için), Tempo (izler için) ve Mimir (ölçümler için) bileşenlerinden oluşan modüler bir açık kaynak gözlemlenebilirlik çözümü sunuyor [26]. Her bileşen kendi telemetri türü için optimize edilmiş durumda.
Bunların yanı sıra Datadog, Splunk, Dynatrace, New Relic, Elastic (ELK Stack), Jaeger ve Zipkin gibi araçlar da gözlemlenebilirlik ekosisteminin önemli oyuncuları arasında yer alıyor [26].
Gözlemlenebilirlik ve DevOps İlişkisi
Gözlemlenebilirlik kavramını öğrenirken sıklıkla DevOps bağlamında karşımıza çıkacak. DevOps, yazılım geliştirme (Development) ve BT operasyonları (IT Operations) ekiplerinin çalışmalarını birleştirerek uygulama ve hizmetlerin daha hızlı, verimli ve güvenilir bir şekilde teslim edilmesini sağlayan bir yaklaşım [2].
DevOps ekipleri sürekli teslimat (Continuous Delivery) ve çevik geliştirme (Agile Development) ile yazılım teslim sürecini her zamankinden daha hızlı hale getiriyor. Ancak bu hız, sorunların tespit edilmesini zorlaştırabiliyor. İşte gözlemlenebilirlik burada kritik bir rol üstleniyor: ekiplerin daha verimli çalışmasını, sistemleri daha hızlı optimize etmesini ve sorunları daha çabuk çözmesini sağlıyor [27].
Etkili bir DevOps stratejisi, son kullanıcı deneyimindeki potansiyel performans darboğazlarını ve sorunları tespit edebilmeyi gerektirir. Gözlemlenebilirlik araçları sayesinde DevOps ekipleri sorunlu bileşenleri ve olayları ilgili veri içgörülerini kullanarak hızla belirleyebiliyor [2].
Gözlemlenebilirliğin Sağladığı Faydalar
Gözlemlenebilirliğin kuruluşlara sağladığı temel faydaları birlikte inceleyelim:
Daha hızlı kök neden analizi (Root Cause Analysis): Ölçümleri, günlükleri, izleri ve olayları birbirine bağlayarak ekipler, kapsamlı manuel araştırma yapmadan sorunların kaynağını hızla tespit edebiliyor [28].
Geliştirilmiş sistem güvenilirliği (System Reliability): Anormallikleri ve performans düşüşlerini erken aşamada tespit ederek kesinti süresini azaltıyor ve proaktif bakım sağlıyor [28].
Daha iyi performans optimizasyonu: Ayrıntılı telemetri verileri verimsizlikleri, darboğazları ve yetersiz kullanılan kaynakları ortaya çıkararak uygulamaların ve altyapının ince ayarının yapılmasını mümkün kılıyor [28].
Geliştirici verimliliğinin artması: Mühendisler farklı sistemlerde manuel olarak neyin yanlış gittiğini aramak zorunda kalmadığında, sorun giderme ve çözüm süreci kısalıyor. Bu verimlilik, geliştiricilerin yenilik yapmaya ve yeni özellikler geliştirmeye odaklanmasını sağlıyor [4].
2024 Gözlemlenebilirlik Tahmin Raporu’na göre ankete katılanların yüzde 46’sı gözlemlenebilirliğin sistem çalışma süresini ve güvenilirliğini iyileştirdiğini belirtmiş [27].
Gözlemlenebilirlikte Yapay Zeka (AI) ve Gelecek Trendleri
Gözlemlenebilirlik alanında yapay zeka ve makine öğrenimi (Machine Learning) giderek daha önemli bir rol üstleniyor. YZ destekli gözlemlenebilirlik araçları (AIOps), ölçümleri, olayları, günlükleri ve iz verilerini analiz ederek sorunların kök nedenini neredeyse gerçek zamanlı olarak tespit edebiliyor [12].
Büyük Dil Modelleri (Large Language Models — LLMs), tekrarlayan metin verilerindeki kalıpları tanımada başarılı; bu da karmaşık sistemlerdeki günlük ve telemetri verilerine çok benziyor. Günümüzün büyük dil modelleri belirli BT süreçleri için eğitilebiliyor ve insan diline yakın bir sözdizimi ile bilgi ve içgörüler sunabiliyor [2].
Gözlemlenebilirlik artık yalnızca BT operasyonlarıyla sınırlı kalmıyor. Kuruluşlar gözlemlenebilirlik verilerini toplamaya ve analiz etmeye başladığında, dijital hizmetlerinin iş etkisini anlayabilecek paha biçilmez bir pencere elde ediyor [29]. Bu görünürlük, dönüşümleri optimize etmeyi, yazılım sürümlerinin iş hedeflerini karşılayıp karşılamadığını doğrulamayı ve en önemli konulara göre iş kararlarını önceliklendirmeyi mümkün kılıyor.
Gözlemlenebilirlikte Karşılaşılan Zorluklar
Gözlemlenebilirliğin faydaları büyük olsa da uygulamaya geçerken bazı zorluklarla karşılaşacağız. Bunları bilmek, daha sağlam bir strateji oluşturmamıza yardımcı olacak.
Çok fazla potansiyel sorun kaynağı: Karmaşık sistemlerdeki bağımlılıklar nedeniyle sorunlar birden fazla mikro hizmette ortaya çıkabiliyor. Eşik değerlerini aşan ölçümler, izleme panosunda (dashboard) bunaltıcı sayıda alarm oluşturabiliyor. Bu “alarm yorgunluğu” (Alert Fatigue) durumu, ekiplerin gerçekten kritik sorunları gözden kaçırmasına neden olabiliyor [19].
Veri hacmi ve maliyet: Her donanım, yazılım ve bulut altyapı bileşeni sürekli veri ürettiğinden, toplanan telemetri verisi çok büyük hacimlere ulaşabiliyor. Bu da depolama ve işleme maliyetlerini artırıyor. CNCF (Cloud Native Computing Foundation) verilerine göre kuruluşlar, akıllı örnekleme (sampling) ve kademelendirilmiş depolama gibi yöntemlerle maliyetleri yüzde 60 ile 80 arasında düşürebiliyor [30].
Kültürel değişim ihtiyacı: Gözlemlenebilirlik sadece bir araç meselesi değil, aynı zamanda bir kültür meselesidir. Ekiplerin reaktif yaklaşımdan proaktif yaklaşıma geçmesi, veri odaklı karar alma alışkanlığı edinmesi gerekiyor. Mia-Platform’un aktardığı 2023 Gözlemlenebilirlik Durumu raporuna göre kuruluşların yüzde 91’i gözlemlenebilirlik uyguladığını söylüyor, ancak yalnızca yüzde 11’i tamamen gözlemlenebilir ortamlara sahip olduğunu belirtiyor [21].
Pratik İpuçları: Nereden Başlamalıyım?
Gözlemlenebilirlik yolculuğunuza yeni başlıyorsanız, her şeyi bir anda araçlandırmaya çalışmayın. En hızlı hata ayıklama kazanımlarını sağlayacak noktalardan başlayın [23]. İşte birkaç pratik adım:
Öncelikle kritik servislerinizi belirleyin ve bu servislerdeki temel ölçümleri (gecikme, hata oranı, istek hacmi) toplamaya başlayın. Ardından yapılandırılmış günlükleme (structured logging) alışkanlığı edinin; bu, ileride günlüklerinizi sorgulamayı ve analiz etmeyi çok kolaylaştıracak. Son olarak dağıtık izleme (distributed tracing) altyapınızı kurun; bu sayede isteklerin servisler arasında nasıl hareket ettiğini görebileceksiniz.
OpenTelemetry ile başlamak, satıcı bağımsız bir yaklaşım benimsemenizi sağlayacak ve gelecekte araç değişikliği yapmak isterseniz araçlandırmanızı yeniden yazmanız gerekmeyecek [24].
Sonuç: Gözlemlenebilirlik Bir Seçenek Değil, Zorunluluk
Modern yazılım dünyasında mikro hizmetler, dağıtık mimariler ve bulut yerel teknolojiler yaygınlaştıkça gözlemlenebilirlik artık bir lüks değil, temel bir gereksinim haline geldi. Sistemlerimizin içinde neler olduğunu anlayabilmek, sorunları proaktif olarak tespit edip çözebilmek ve kullanıcı deneyimini sürekli iyileştirebilmek için gözlemlenebilirliğe ihtiyacımız var.
Bu yazıda birlikte gördük ki gözlemlenebilirlik üç temel direk üzerine kurulu: ölçümler bize bir sorun olduğunu, günlükler ne olduğunu, izler ise nerede olduğunu söylüyor. Bu üçlü birlikte çalıştığında karmaşık sistemlerin iç dünyasını anlamamız çok daha kolay hale geliyor.
Eğer bu alanda yolculuğunuza yeni başlıyorsanız, Grafana, Prometheus ve OpenTelemetry gibi açık kaynak araçları keşfederek pratik yapmanızı tavsiye ederim. Unutmayın: göremediğiniz şeyi düzeltemezsiniz! Uygulamalı olarak bu konuları öğrenmek için VBO Kubernetes Bootcamp for Data Professionals.
Bir sonraki yazıda görüşmek üzere!
Kaynaklar
[1] Wikipedia, “Observability (software),” https://en.wikipedia.org/wiki/Observability_(software)
[2] IBM, “What Is Observability?,” https://www.ibm.com/think/topics/observability
[3] Honeycomb, “What Is Observability? Key Components and Best Practices,” https://www.honeycomb.io/blog/what-is-observability-key-components-best-practices
[4] Splunk, “Observability That Works,” https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/observability.html
[5] CrowdStrike, “Observability vs. Monitoring: What’s the Difference?,” https://www.crowdstrike.com/en-us/cybersecurity-101/observability/observability-vs-monitoring/
[6] Dynatrace, “What is observability? Not just logs, metrics, and traces,” https://www.dynatrace.com/news/blog/what-is-observability-2/
[7] Grafana Labs, “Observability Survey Report 2025,” https://grafana.com/observability-survey/2025/
[8] IBM, “Observability vs. Monitoring: What’s the Difference?,” https://www.ibm.com/think/topics/observability-vs-monitoring
[9] New Relic, “Observability vs. Monitoring: What’s the Difference?,” https://newrelic.com/blog/observability/observability-vs-monitoring
[10] ServiceNow, “The Difference Between Observability vs Monitoring,” https://www.servicenow.com/products/observability/what-is-observability-vs-monitoring.html
[11] AWS, “Observability vs Monitoring – Difference Between Data-Based Processes,” https://aws.amazon.com/compare/the-difference-between-monitoring-and-observability/
[12] New Relic, “What is observability?,” https://newrelic.com/blog/observability/what-is-observability
[13] IBM, “Three Pillars of Observability: Logs, Metrics and Traces,” https://www.ibm.com/think/insights/observability-pillars
[14] CrowdStrike, “The Three Pillars of Observability: Logs, Metrics, and Traces,” https://www.crowdstrike.com/en-us/cybersecurity-101/observability/three-pillars-of-observability/
[15] eG Innovations, “The Three Pillars of Observability: Metrics, Logs and Traces,” https://www.eginnovations.com/blog/the-three-pillars-of-observability-metrics-logs-and-traces/
[16] TechTarget, “The 3 pillars of observability: Logs, metrics and traces,” https://www.techtarget.com/searchitoperations/tip/The-3-pillars-of-observability-Logs-metrics-and-traces
[17] O’Reilly, “The Three Pillars of Observability – Distributed Systems Observability,” https://www.oreilly.com/library/view/distributed-systems-observability/9781492033431/ch04.html
[18] Medium / Eurowings Digital, “What Is Observability In Software Engineering?,” https://medium.com/eurowingsdigital/what-is-observability-in-software-engineering-45397cb9b3c8
[19] Sematext, “Three Pillars of Observability: Logs, Metrics & Traces Defined,” https://sematext.com/glossary/three-pillars-of-observability/
[20] StrongDM, “Three Pillars of Observability Explained: Metrics, Logs, Traces,” https://www.strongdm.com/blog/three-pillars-of-observability
[21] Mia-Platform, “Observability in Software Engineering,” https://mia-platform.eu/blog/observability-software-engineering/
[22] Red Hat, “What is observability?,” https://www.redhat.com/en/topics/devops/what-is-observability
[23] Grafana Labs, “The open and composable observability platform,” https://grafana.com/
[24] Grafana Labs, “OpenTelemetry and Grafana Labs: what’s new and what’s next in 2025,” https://grafana.com/blog/2025/01/07/opentelemetry-and-grafana-labs-whats-new-and-whats-next-in-2025/
[25] OpenTelemetry, “OpenTelemetry at Grafana Labs,” https://grafana.com/docs/opentelemetry/
[26] OpenObserve, “Top 10 Open Source Observability Tools in 2025,” https://openobserve.ai/blog/top-10-open-source-observability-tools-2025/
[27] Lumigo, “Observability in 2025: How It Works, Challenges and Best Practices,” https://lumigo.io/what-is-observability-concepts-use-cases-and-technologies/
[28] Elastic, “The 3 pillars of observability: Unified logs, metrics, and traces,” https://www.elastic.co/blog/3-pillars-of-observability
[29] Middleware, “Observability vs Monitoring: The Ultimate Differential guide,” https://middleware.io/blog/observability-vs-monitoring/
[30] CodiLime, “Pillars Of Observability Explained: Logs, Metrics, and Traces,” https://codilime.com/blog/pillars-observability-explained-logs-metrics-traces/
[31] Kapak Resmi: Photo by Michał Jakubowski on Unsplash
