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多类观测数据
在同一仪表板中组织指标、日志、链路、事件和支持的外部数据源。
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 Dashboards / Data Visualization
从监控大屏和业务看板出发,统一组织 Metrics、Logs、Traces、Events 与外部数据源。团队可以筛选、联动和下钻,而不只是被动观看图表。
已核对的产品能力
以下能力来自当前观测云场景与仪表板文档。具体图表、外部数据源、分享方式和权限范围以所用版本为准。
在同一仪表板中组织指标、日志、链路、事件和支持的外部数据源。
使用简单查询、DQL、PromQL、视图变量、图表链接和筛选器完成多维分析。
通过可见范围、分享链接、嵌入和定时报告把视图交给合适的受众。
一张可靠的大屏需要同时回答“现在发生了什么、影响了谁、下一步查哪里”。观测云把图表、查询、对象标签和原始记录连接起来,使业务视图可以继续进入故障调查。
数据口径分散:
经营指标、应用性能、基础设施和告警来自不同系统,时间、对象与标签难以对齐。
只能展示,不能调查:
静态图表能显示趋势,却不能继续筛选到服务、日志、链路或受影响对象。
发布后难以治理:
缺少权限、变量、版本和分享边界时,同一张大屏很快产生多个失控副本。
建立统一数据语境:
先对齐时间、服务、环境、区域和业务对象,再组合技术与业务指标。
把概览连接到证据:
用视图变量、图表链接和查看器从异常趋势继续进入原始明细。
按受众管理发布:
为管理、业务、SRE 和研发提供不同视角,并明确分享、嵌入和访问范围。
围绕服务、环境、版本、区域或业务对象组合 Metrics、Logs、Traces 与 Events,避免把互不关联的图表堆在一起。
视图变量同步更新多个图表;图表链接与查看器让用户从异常点继续检查日志、链路和性能明细。
使用可见范围、分享链接、嵌入和定时报告承接日常协作。对外发布前确认数据权限和有效期。
接入观测数据和必要的业务数据,统一 service、env、version、region 与业务对象标签。
分别定义管理、业务、SRE 和研发需要回答的问题,再选择查询、时间窗口和可视化。
用视图变量和链接把概览连接到日志、链路、查看器和相关仪表板。
明确所有者、可见范围、分享有效期、报告频率与变更复核,避免大屏失去可信度。
按服务、环境和版本观察错误、延迟、吞吐与依赖状态。
把主机、容器、云资源和容量风险放在统一资源视图中。
汇总未恢复事件、影响对象和下一步调查入口。
把订单、支付、转化与接口性能放到同一时间窗口。
按门店、区域和渠道观察业务量、体验与系统状态。
为管理者提供少量关键指标,并保留可追溯的技术证据入口。
观测云仪表板负责可观测数据查询、图表、联动、分享与报告。数字孪生三维建模、外部系统集成和定制视觉属于单独的项目范围,应在方案评估中确认。能力核对日期:2026-08-17。
BI 看板通常侧重经营统计;监控大屏更强调实时信号、告警上下文、对象关系和下钻调查。两者可以共享业务指标,但承担的响应任务不同。
当前文档列出简单查询、DQL、PromQL 和支持的外部数据源。具体可用范围取决于数据类型、组件和版本。
可以通过图表链接、查看器和视图变量构建调查路径。设计时应明确目标页面、筛选条件和访问权限。
标准仪表板提供图表、地图、媒体与嵌入能力;三维建模、现场系统对接和定制交互应作为独立项目确认。