AI 时代观测平台的数据库必须自研。观测云 GuanceDB 的前世今生

AI + 可观测性行业，现在有一条分水岭。

分水岭的一边，有着丰富的产品菜单：指标、日志、链路、RUM、基础设施、告警、看板……各类开源组件被接进同一个界面，然后接几个大模型就隆重推出，在 PPT 上说自己已经建成了" AI 时代的全栈端到端，AIOps 和 AgentOps 可观测平台"，一切歌舞升平，以下简称拼装平台。

分水岭的另一边正在忙碌着回答另一个问题：当真实客户每天数以万亿计的数据持续涌入，当字段和数据形态不断变化，当用户在故障时刻集中查询，平台还能不能写得进、查得快。

这才是可观测平台真正核心的价值，也是"分水岭的那一侧"不愿面对的。

真正的全栈可观测平台，其实都只基于一条链路。

第一步，能不能让客户轻松采到全栈海量数据；

第二步，能不能让客户轻松处理全栈海量数据；

第三部，能不能让客户轻松存储全栈海量数据；

最后一步，能不能让客户轻松查询全栈海量数据；

这条链路上的每一环，都决定着客户在关键时刻能不能拿到完整可信且安全合规的数据。

UI 做起来不难，能力可以组装的，但数据底座不能只靠拼装。

全栈的真正标准是什么

今天的企业可观测数据，早已不是几条 CPU、内存指标。它来自主机、容器、网络和数据库，也来自应用日志、分布式链路、真实用户访问、性能剖析、安全事件、业务系统，以及越来越多的 AI Agent。数据规模在涨，数据结构在不断变变化。

所以一个真·全栈平台，得同时具备三层能力。

第一层，完整的基础可观测产品能力：把基础设施、应用、日志、链路、用户体验、安全和业务场景放进统一上下文。这一层，肯花钱、肯堆人，用一下 Coding Agent，谁都能做个八九不离十。

第二层，自主的数据能力：不光接入数据，还要掌握写入、索引、压缩、存储、负载隔离和高并发查询。从这一层开始，考的是真功夫。

第三层，真实生产规模的能力验证：架构图和短时压测不算数，得经过真实客户、复杂负载、长年累月的生产检验。

三层往下，一层比一层人少。观测云完整具备这三层能力，这在中国独立第三方平台中屈指可数，欢迎找我们验证。

在这里说清一种根本差异：观测云交付的不只是观测功能，更是一套能对数据结果负责的完整系统。

通用开源 OLAP 不等于可观测数据底座

开源有非常多优秀的通用分析型数据库，观测云尊重开源，也持续拥抱开放协议和开源生态。这话是真心的。

但优秀不等于合适，和应该拿合适的刀切菜同理。

可观测负载的形态非常特殊：数据全天候持续写入，没有低峰期；高基数时间序列快速膨胀；日志、链路、RUM 和事件带着大量动态字段；全文检索、聚合分析和突发查询同时发生；不同租户、数据类型、生命周期之间还要严格隔离。这套负载画像，和通用 OLAP 的设计假设是错位的错位。

当然，把开源数据库接进平台，再补上表结构、写入适配、索引、压缩、查询改写和运维脚本，也能刚刚好拼出一个产品。只是有两点，第一，产品团队将长期背着复杂的二次工程走；第二也是最致命的，能力的天花板，是骡子是马从出生那一刻就定好了。用别人的数据库，能满足到客户的上限能力也就摆在那里了。

平稳运行的时候，这一切都粉饰太平。写入骤增、合并拥塞、元数据异常、查询争抢资源的时候，差别会立刻变成客户的灾难，并且难以恢复。

观测云自研数据库只是做到了这个行业应该有的标准，因为它本身就应该是可观测平台的核心底层能力，是客户付你价格的一部分。拼装平台如果光在前端添砖加瓦，大吹大擂虚无缥缈的概念，肯定是不行的。客户采购你要的从来不是因为一堆各自优秀的组件。客户要的是包含数据库的全面，完整，稳定的可观测基础设施。

两次生产故障，观测云立刻自研 GuanceDB

我们是交了很贵的学费的。

2024 年底，一次写入量突增引发 compaction 异常。写入失败近一天，新进来的数据查不到，工程团队多轮调参才恢复。

对普通分析系统，数据延迟不过是报表晚一点生成；对可观测平台，这意味着故障正在发生，而日志、指标、链路没有留下来。最需要证据的时刻失去了证据，干这行的都知道，这是最难向客户交代的大失败。

2025 年底，第二次。平台写入量突然降到 0，排查下来，是某开源产品异常拖垮了建表，查询近半天无法有效执行，最后找产品方反反复复沟通排查，堪堪救了回来。

两次事故必须公允地说，它们是特定版本、配置和生产规模下的真实经历，不代表所有部署都会遇到。但它们暴露的问题是结构性的：当写入、元数据、合并和查询全部耦合在外部系统里，故障边界就不在你手里，架构演进也不在你手里，甚至产品方找个人协作排查都费劲。

调参可以解决一次故障，但调参治不了架构的病，止痛片治不了骨折。客户需要的能被可观测厂商直接修复和演进的底座。

GuanceDB 就是这么来的。是报警群里的痛定思痛，是我们为了真实解决客户问题打造的。

GuanceDB：重建数据底座

GuanceDB 不是在开源数据库外套壳。那种事行业里做得人不少，我们不屑于做。

它是观测云面向可观测负载重建的独立数据引擎，目标只有一个：把数据写入、处理、索引、存储、合并、查询的全生命周期真正握在自己手里。

不同数据形态，不再强迫挤进同一条处理路径：Metric Engine 面向高基数时间序列，Event Engine 面向日志、链路、RUM、安全事件和 AI Agent Events，各引擎针对各自负载优化，上层用统一的 DQL 和查询路由提供一致体验。

事件数据在写入阶段就建立倒排索引，全文查询先定位、再读取，不必反复扫描原文；高频的指标和日志查询，由流式聚合形成可复用结果，消灭重复扫描。

资源边界：写入、查询、compaction 跑在独立的节点和路径上，一类负载暴涨，拖不垮另一类；一个环节要扩容，不必整套集群陪着扩。存算解耦后，数据落在对象存储，查询算力随真实负载伸缩。公有云上，高峰加资源，低峰释放，Spot 这类低成本算力承接可替换的计算任务——稳定性、弹性和成本之间的选择权，交还给企业自己。

"自研"是为了把决定客户体验的环节握在手里，从架构和代码层面持续演进，不用等任何人的 roadmap，随时随地满足客户真实生产场景的需求。

单一客户真实生产环境每天超 1 PB

数据库这东西，架构评审没用，需要的是真实生产环境的毒打。

国内某头部车企，出海业务蓬勃发展，在全球道路上持续运行的车辆、工厂 MES、多类内部系统，每时每刻都在产生结构、频率、价值密度各不相同的数据。这个客户压缩、过滤前的原始接入量，单日超过 1 PB、超过万亿条。

请留意这三个定语：单一客户、单日、真实生产写入。绝对不是市场宣传数字，欢迎随时联系我们验证真实性。PPT 里的 PB 级和生产线上的 PB 级，是两个物种，前者的计量单位是页，后者的计量单位是年。

这些数据也不是什么整齐划一的标准宽表：车辆遥测、生产制造、内部系统，形态各异；既有高基数时间序列，也有海量明细事件；既要持续写入，也要长期留存、快速检索、多维分析。

切换到 GuanceDB 架构之后，从现有运行观察看，写入故障率几乎降为 0，前述同类大面积故障再未发生。团队终于能睡个安稳觉，都知道"睡个安稳觉"这五个字的含金量比任何指标都贵。观测云不会拿未经测量的峰值吞吐、节点数量、查询延迟去包装案例。都是铁打的真实生产环境里跑出来的数字。

作为客户其实你真的不用关心架构图，只需要关心几个问题，和最前面呼应：数据来了能不能介入，数据留下能不能治理，出了问题能不能找到答案，能不能在全球范围内安全合规。每天 1 PB、万亿条，以及 SOC2 等资质和行业认证，就是我们坚定的回答。

观测 AI 智能体能力，2026年我们想讲的大题

AI 的判断质量，上限从来不取决于调用了哪个大模型，而取决于它脚下有没有三层支撑：强健的数据底座、清晰可溯的业务语义、持续沉淀的团队知识。

在我们的设计里，观测 AI Agent 的上下文分三层。

第一层，事实层：真实运行数据。

巧妇难为无米之炊，智能体难为无数据之诊断。观测云已支持集成 650+ 主流技术栈与云服务，配合安全合规、高性价比的海量留存与治理——先把数据接齐、管住，这是 Agent 的事实层。这一层拼的就是底座：数据完不完整，连不连续，能不能随取随用。

第二层，语义层：让业务意图重塑零散数据。

但只有事实远远不够。你的系统里，"资产表"在 APM 里一张，云厂商控制台里一张，CMDB 里可能还有三张；同一个服务，能被写成 order-service、order_service 和 OrderSvc。没有语义，智能体无法面对海量零散、互不关联的信号。

统一目录（Unified Catalog）则让工程师和智能体用同一套坐标看系统：有什么服务、主机、数据库、队列和云资源，归谁负责，彼此如何依赖，属于哪个业务系统。它不是一张画完就过期的架构图，而是一张随采集结果、关系数据和团队维护持续更新的业务地图。

有了这层语义，智能体看到的就不再是"某个接口变慢"，而是"一个影响下单的关键步骤正在偏离目标"。人负责说清什么重要，AI 才有机会把注意力用在正确的地方。

第三层，知识层：让经验不再流失。

你刚花一小时解决了一个 Redis 故障——三个月前，一模一样的问题。上次的排障记录？在某个同事的本地 Markdown 里，文件名大概是 redis-issue-202603-final-v2-really-final.md。你 @ 他，他没回，于是你重新排查了一遍。

人会重复排查，没有记忆的 Agent 也会"重新学习"同一个问题。观测云笔记承担的正是这个知识层：业务标签不是宽泛的 #redis，而是精确绑定到 service、host、dashboard；图表块保留查询逻辑，复盘时能看到当初沿着什么路径得出结论，还能复核同一组条件。笔记记下"过去发生过什么"，Skill 固化"这类问题应该怎样处理"，任务洞察记下"这一件已经查到了哪里"...我们对观测云 AI 智能体的设定，就是不断自我进化。

而事实、语义、知识这三层，层层绕不开数据底座。

自研数据库，是观测云对客户的长期承诺

我们太在乎每一个用户体验和感受了！

可观测性平台保存的，是故障现场、性能变化和业务运行的真实证据。数据一旦缺失，很多问题永远无法还原；查询一旦失效，再完整的数据也换不成行动。客户把最重要的东西交过来，我们得尽全力接着。

自研 GuanceDB 是观测云对责任边界的重新定义：从采集端到数据引擎，从写入处理到存储查询，整条链路，我们负责到底。

这也是观测云和"开源组合式产品"的本质区别：一个的能力上限由组件的边界决定，一个按真实可观测负载持续演进架构。

观测云仍然拥抱开放协议、兼容开源生态、支持多种部署方式。面对每天 PB 级写入、万亿级记录和不断变化的数据形态，只有真正掌握数据全生命周期的平台，才能把"看得见"变成长期、稳定、可信的能力。

这把尺子，我们放在这里了。欢迎用同一把尺子，量我们，也量所有人。