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客户案例 / CASE STUDY

统一跨系统排查
让故障定位少走弯路

ABOUT CHANGAN

客户背景

长安汽车是一家全球出行科技企业,业务涵盖乘用车、商用车和新能源汽车的研发、制造、销售与服务。汽车业务与数字化服务的持续发展,连接了多个业务系统和技术团队,对系统协同、运行稳定性和资源管理提出了持续要求。

汽车制造 行业
整车与出行服务 主营业务
研发·制造·销售 服务场景

业务挑战

业务看到一个异常,技术团队却要检查多个入口

长安汽车的数字化业务跨越多个系统。一次响应变慢,可能与应用、数据组件或底层资源有关;原有工具各自提供局部视图,团队首先要花时间确认问题发生在哪一层。

不同系统的采集方式和字段口径不一致,同一时间段的日志、指标与请求记录难以直接对照。跨团队排障时,重复找数据和解释背景占用了处理时间。

管理者需要了解业务系统是否健康、资源是否合理使用。分散看板只能回答局部问题,难以支撑跨系统的优先级判断。

核心成效

25%

预期减少故障定位用时

20%

预期减少跨团队排查沟通工时

15%

预期减少监控平台维护投入

SOLUTION

观测云 × 长安汽车解决方案

01

先统一数据口径,再关联故障现场

通过统一采集标准和对象标签,把日志、指标与链路按服务、环境和时间组织。调查人员可以沿同一条线索继续查看相关记录,不必在每个工具中重新定位问题。

15%

预期减少监控平台维护投入

02

把应用症状追到具体组件

应用链路与基础设施、大数据组件的状态关联后,团队能检查慢请求对应的服务耗时、组件异常和资源变化,逐步缩小需要验证的范围。

25%

预期减少故障定位用时

03

让业务可用性看板承担协作入口

按授权汇聚各业务系统的可用性、响应时间、错误和资源利用情况。业务负责人先看影响,技术人员再下钻排查,各角色围绕同一份运行状态安排工作。

20%

预期减少跨团队排查沟通工时

业务可用性与用户访问情况看板

业务效益

把时间留给解决问题,把资源用在真正需要的地方

01

减少排障前的准备工作

统一的数据入口和字段口径,让跨系统调查不再从收集多份截图和日志开始。团队可以更快进入原因验证。

02

更容易判断处理顺序

业务可用性与技术指标共同呈现,帮助团队区分局部波动与业务异常,把有限的处理能力放在更重要的问题上。

03

为资源调整留下可回看的依据

容量、利用率与性能趋势能够一起复盘,使配置调整有运行证据支撑,减少单凭经验追加资源。

与观测云一起,建立适合业务的可观测体系

从业务场景出发,梳理数据采集、关联分析与协作排查需求。