尽管 OpenTelemetry 在应用层可观测性方面表现出色，但一个完整的云原生系统涉及多个技术栈与基础设施层，全栈可观测面临关键挑战。应用层：微服务的调用链路、业务指标、应用日志（这是 OpenTelemetry 主要覆盖的范围）。容器编排层：Kubernetes 的 Pod、Node、Deployment、Service 等资源的运行状态与指标，通常由 Prometheus、FluentBit、iLogtail 等主机/集群级别的探针采集。云基础设施层：云数据库（RDS、Redis）、负载均衡（SLB、ALB）、存储（OSS、NAS）等云服务的监控数据，一般由云厂商侧提供数据。最大挑战是"全栈观测数据孤岛与关联缺失"：这些不同层次的可观测数据通常由不同的工具采集，存储在各自独立的系统中。当业务出现故障时，开发运维人员需要在多个平台间反复切换，手动关联应用性能异常、容器资源瓶颈、底层云资源故障等信息，排查效率低下且容易遗漏关键线索。为解决这一挑战，阿里云云监控 2.0 通过引入 Umodel 统一建模体系，将 OpenTelemetry 应用可观测数据与 Kubernetes 监控、云资源监控进行深度整合。
