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告警很多,但根因不清楚
同一次故障触发多个监控告警,团队仍然要在 Prometheus、ELK、SkyWalking、云控制台和工单之间手动拼时间线。
基础设施
统一观测主机、容器、网络与云资源,快速定位资源健康和性能问题。
日志分析
面向日志采集、查询、治理与分析,让团队从海量日志中更快发现问题。
用户体验
从访问体验、会话回放到可用性探测,完整还原端到端体验。
智能运维
聚合告警、事件和异常追踪能力,帮助团队更快响应和复盘故障。
平台能力
提供数据可视化、权限、集成与开放能力,支撑团队构建统一观测平台。
安全分析
关联日志、事件和威胁线索,帮助安全团队持续识别风险和响应处置。
AI
面向 AI 应用、智能体与研发工具链,提供自主行动的观测 Agent,Agent 可观测等能力。
行业
面向典型行业场景沉淀可观测实践,缩短从业务目标到监控落地的路径。
场景
围绕监控、日志、体验、AI 与运维流程,组合产品能力解决关键业务问题。
技术栈
覆盖主流云厂商、云原生和开放标准,快速接入既有技术体系。
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Observability vs Monitoring
传统监控擅长发现指标越界和服务不可用,可观测性平台更强调解释复杂系统为什么异常。它把指标、日志、链路、RUM、Kubernetes、云资源、事件和业务数据放到同一上下文,帮助团队从告警继续定位影响范围、根因和处理动作。
Direct Answer
传统监控通常围绕固定指标、阈值、告警和大屏展开,适合判断 CPU 是否过高、接口是否可用、服务是否宕机。可观测性平台则面向微服务、Kubernetes、多云、前端体验和业务链路,把多类信号关联起来解释问题原因。
当接口变慢、Pod 重启、页面白屏或支付失败时,团队需要的不只是一个红色告警,而是能从现象继续看到 Trace、日志、资源、版本、地域、用户影响和责任团队的连续证据链。
Compare
Scenarios
同一次故障触发多个监控告警,团队仍然要在 Prometheus、ELK、SkyWalking、云控制台和工单之间手动拼时间线。
后端指标看似正常,前端却出现页面白屏、JS 报错、资源加载慢或接口超时,需要把 RUM、APM 和日志关联分析。
Pod、Node、Service、工作负载和发布版本不断变化,静态大屏难以解释一次重启、扩缩容或发布对业务链路的影响。
技术告警没有关联订单量、支付成功率、登录成功率或关键转化路径,团队难以判断故障优先级和恢复顺序。
Migration
不要推倒重来。先接入 Prometheus、OpenTelemetry、日志采集和云厂商数据,把已有监控资产纳入统一上下文。
对齐 service、env、version、region、team、host、pod 等关键标签,让指标、日志、链路和告警能围绕同一对象关联。
优先覆盖接口慢、错误率升高、Pod 重启、页面体验下降和业务指标异常等高频事故,而不是先追求大而全的看板。
Next
系统理解可观测性平台的定义、数据类型、选型标准和落地路径。
可观测性平台与统一监控查看观测云如何把指标、日志、链路、RUM、Kubernetes 和业务数据放到统一上下文。
可观测性平台选型 Checklist用真实事故链路、开放标准、治理成本和团队协作标准评估平台。
全链路监控和可观测性平台区别区分全链路监控、APM 链路追踪和可观测平台的使用边界。
APM 应用性能监控通过 Trace、服务拓扑、慢请求和 Profiling 定位应用性能瓶颈。
日志管理平台覆盖日志采集、解析、检索、留存、权限、脱敏和成本治理。
Kubernetes 监控关联集群、Node、Pod、容器、工作负载、事件、日志和应用链路。
FAQ
传统监控主要回答系统是否异常,可观测性平台进一步回答为什么异常、影响哪些服务或用户、证据在哪里以及应该由谁处理。
如果系统简单、故障模式固定,传统监控可能足够;如果已经进入微服务、Kubernetes、多云和跨团队协作阶段,就需要用可观测性平台统一上下文和排障链路。
不一定。很多企业会保留已有采集和局部工具,再通过可观测性平台统一标签、关联分析、告警闭环、权限治理和长期数据管理。
在中文搜索和采购语境里,“可观测平台”通常是“可观测性平台”的简称,核心都是把指标、日志、链路、RUM、Kubernetes、云资源和业务数据放进统一上下文,解释系统为什么异常。
建议先选择核心业务链路和高频事故场景,统一服务、环境、版本、团队等标签,再接入指标、日志、链路、RUM、Kubernetes 和业务指标。