请翻译： In the previous chapters you learned about several patterns and technologies you can use to build secure scalable and resilient applications However we still lack visibility into the Polar Booksh

在之前的章节中，你学习了一些模式和技术，可以用来构建安全、可扩展和弹性的应用程序。然而，我们仍然缺乏对Polar Bookshop系统的可见性，特别是在出现问题时。在投入生产之前，我们应该确保我们的应用程序是可观察的，并且部署平台提供了所有监控和获取系统洞察力所需的工具。

监控涉及检查应用程序可用的遥测数据，并为已知的故障状态定义警报。可观察性超越了这一点，旨在达到我们可以提出关于系统的任意问题的状态，而无需事先知道问题是什么。产品团队应确保他们的应用程序公开相关信息；平台团队应提供一个基础设施来消耗这些信息，并提出关于其运营的问题。

正如您在第一章中记得的那样，可观察性是云原生应用程序的一个属性。可观察性是指我们能够从应用程序的输出中推断其内部状态的程度。在第二章中，您了解了15-Factor方法论，其中包含两个因素可以帮助构建可观察的应用程序。第14因素建议将应用程序视为太空探测器，并考虑远程监控和控制应用程序所需的遥测数据，例如日志、指标和跟踪。第6因素建议将日志视为事件流，而不是处理日志文件。

在本章中，您将学习如何确保您的Spring Boot应用程序公开相关信息以推断其内部状态，例如日志、健康探针、指标、跟踪以及有关模式迁移和构建的其他有价值的数据。我还将向您展示如何使用Grafana开源可观察性堆栈来验证您对应用程序所做的更改。然而，我不会深入讲解太多细节，因为这是由平台团队部署和操作的内容。

本章中示例的源代码可在Chapter13/13-begin和Chapter13/13-end文件夹中找到，其中包含项目的初始和最终状态(https://github.com/ThomasVitale/cloud-native-spring-in-action)