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AI 时代统一的监控观测与数据安全基础服务
从基础设施到应用与数据,连接每一层运行信号。
从代码性能到真实体验,定位问题并持续优化。
理解用户体验与行为,把技术信号连接到业务。
观测 AI 应用,也让 AI 参与分析、诊断与协作。
从数据采集、处理到存储分析,构建统一的可观测底座。
采集与数据处理
技术栈集成DataKit 数据采集器Beacon 应用采集器FlowPort 可观测数据管道Pipeline 数据处理存储与计算
GuanceDB独占算力数据分析与协作
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可观测性的重要性
可观测性帮助团队理解系统为什么异常,而不只是知道系统已经异常。它把指标、日志、链路、RUM、Profile、Kubernetes、云资源、告警和业务指标关联起来,让研发、测试、运维、SRE 和业务团队围绕同一份事实数据协作。
可观测性可以帮助我们实现以下目标:
数字化驱动生产力
在数字化转型中,可观测性不仅是采集数据,更是让团队用统一语言描述系统、用户体验和业务过程。它把开发、测试、运维和业务团队连接到同一套数据上下文,推动产品质量、服务稳定性和业务效率持续提升。
提升软件工程质量
在软件开发和发布过程中,应用程序会遇到慢请求、异常依赖、接口超时、JS 报错、数据库慢查询和资源瓶颈。可观测性让开发人员从 Trace、日志、Profile 和版本维度快速定位问题,而不是只依赖复现和猜测。
提高系统可靠性和可维护性
可观测性可以帮助团队持续理解系统运行情况和容量趋势,及时识别 Kubernetes 资源不足、数据库负载升高、队列堆积、网络延迟和第三方接口异常等风险。
快速诊断问题,定位根因
可观测性通过将指标、日志、链路追踪、前端体验、告警事件和业务维度的数据统一关联起来,提供问题相关的完整上下文,帮助团队缩短 MTTR,并把处理过程沉淀为可复盘的证据链。
谁需要使用可观测性平台
可观测性不仅解决数据采集问题,更重要的是把开发、测试、预发和生产环境纳入一致的数据管理方式。团队可以用同一套指标、日志、链路和访问体验数据验证发布质量、定位故障、优化容量并提升服务体验。
开发人员
当开发人员排查接口慢、服务错误或数据库瓶颈时,可观测性可以把 APM Trace、日志、Profile 和依赖关系放在同一视角,帮助他们更快优化代码和服务性能。
测试人员
测试人员可以用可观测数据验证发布前后的接口性能、错误率、资源消耗和关键路径表现。遇到问题时,不再只靠截图和口头描述,而是把 Trace、日志和环境信息直接交给研发协作。
运维人员 & SRE
在生产环境中,运维和 SRE 可以通过统一监控平台观察主机、容器、Kubernetes、云资源、告警和变更事件,基于数据判断影响范围和处理优先级。
业务人员
业务团队可以从应用性能、访问体验和业务事件中理解服务质量,例如注册、下单、支付、提交等关键路径是否受到页面性能、接口耗时或系统错误影响。
企业如何建设可观测性平台
可观测性建设通常从高频故障场景开始,而不是一次性重做所有监控。先统一关键系统的数据入口,再逐步建立对象模型、告警闭环、排障流程和复盘机制。
