diff --git a/src/logs/observe/about-observe.md b/src/logs/observe/about-observe.md
index 5401e805..99b8d847 100644
--- a/src/logs/observe/about-observe.md
+++ b/src/logs/observe/about-observe.md
@@ -38,7 +38,7 @@
 
 因为问题的跟踪和解决其实就是沿着数据的流向来的，我们只要在 trace 流动的过程中，在沿途把相关的 log 收集上来，然后再针对收到的各种 trace，根据其标签去统计相应的指标。
 
-这一样，是不是就成功地将三个模型关联在了一起？而且还不是强扭的瓜！
+这样，是不是就成功地将三个模型关联在了一起？而且还不是强扭的瓜！
 
 再回到之前假设的场景：当我们对某个 Metric 波动发生兴趣时，可以直接将造成此波动的 Trace 关联检索出来，然后查看这些 Trace 在各个微服务中的所有执行细节，最后发现是底层某个微服务在执行请求过程中发生了 Panic，这个错误不断向上传播导致了服务对外 SLA 下降。
 
diff --git a/src/logs/observe/intro.md b/src/logs/observe/intro.md
index de923357..9ca8de90 100644
--- a/src/logs/observe/intro.md
+++ b/src/logs/observe/intro.md
@@ -4,7 +4,7 @@
 
 - 老板眼中的监控：业务大数据实时展示
 - 前端眼中的监控：手机 APP 收集上来的异常、崩溃、用户操作日志等
-- 后端眼中的监控: 请求链路跟踪、一段时间内的请求错误率、QPS 过高、异常日志等
+- 后端眼中的监控：请求链路跟踪、一段时间内的请求错误率、QPS 过高、异常日志等
 
 正是因为这些复杂性，导致很多同学难以准确的说出监控到底是什么。