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全域数据采集
在主机、容器、Kubernetes、数据库、中间件和云资源中部署 DataKit,统一采集指标、日志、链路、对象和事件,减少多套采集器并存带来的口径差异。
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。
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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-数据采集器Data Collection Agent
DataKit 是观测云的数据采集 Agent,可在主机、容器、Kubernetes、云主机和边缘环境中采集 Metrics、Logs、Traces、对象、事件和自定义数据,并通过 Pipeline、统一 Tag 和开放协议把数据接入观测云工作空间。
功能特性
多维度数据采集
支持从各种基础设施、技术栈中采集 Metrics、Logs、Traces 等数据,并对这些数据进行结构化处理。

Kubernetes 云原生技术支持
基于云原生微服务架构,覆盖 Kubernetes 生态圈完整的数据采集。

可观测文本处理 Pipeline
内置简便的数据提取、处理引擎 Pipeline,用于提取非结构化数据,方便查询与统计。

比 Telegraf 更好的技术栈支持
相比 Telegraf 只能采集时序数据,DataKit 涵盖更为全面的数据采集类型,其采集器的配置更简单,数据质量更好。

灵活部署,简单易用
DataKit 一键部署安装,内置上百种数据集成,支持在安装阶段就自动开启基础数据采集,开箱即用。
Core Capabilities
DataKit 不只是单一采集器。它承担数据接入、预处理、标签规范、生态兼容和大规模部署维护,让可观测数据进入同一套分析上下文。
在主机、容器、Kubernetes、数据库、中间件和云资源中部署 DataKit,统一采集指标、日志、链路、对象和事件,减少多套采集器并存带来的口径差异。
通过 Pipeline 对日志和文本数据做解析、字段提取、类型转换、过滤、脱敏和标签补齐,让后续检索、告警和聚合分析更稳定。
支持 OpenTelemetry、Prometheus、Telegraf、Fluentd、StatsD 等开放生态数据接入,帮助已有采集体系平滑进入观测云统一分析。
支持 Linux、Windows、macOS、Docker、Kubernetes 和云主机部署,并可通过选举、GitOps、DataKit API 和命令行工具降低大规模维护成本。
可用平台






Workflow
在主机、容器、Kubernetes 或云主机中部署 DataKit,优先接入基础设施、关键应用、日志和告警相关数据。
统一服务名、环境、版本、地域、团队和业务标签,并用 Pipeline 处理日志字段、脱敏和数据质量。
把指标、日志、链路、RUM、事件和告警按同一对象关联,形成从问题现象到根因定位的排查链路。
生态支持FAQ
DataKit 是观测云开源、一体式的数据采集 Agent,用于采集主机、容器、Kubernetes、日志、链路、数据库、中间件、网络、云资源和自定义业务数据。
可以。DataKit 可以直接采集数据,也可以接收 OpenTelemetry、Prometheus、Telegraf、Fluentd、StatsD 等生态数据,帮助团队把已有采集链路汇入观测云统一分析视图。
DataKit 在采集阶段补齐服务名、环境、主机、容器、Pod、版本等统一 Tag,并通过 Pipeline 处理非结构化日志,使指标、日志、链路和告警可以围绕同一对象关联。
可以。DataKit 支持自定义采集、PythonD、开放 API 和 Pipeline 处理,适合把内部业务指标、运维脚本结果和特殊技术栈数据接入观测云。
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