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雲原生與基礎設施
收集主機、容器、Kubernetes、雲端資源、網路設備及作業系統資料,用於判斷健康、容量風險與事故影響範圍。
AI 時代統一的監控觀測與數據安全基礎服務
從基礎設施到應用與數據,連接每一層運行信號。
從代碼性能到真實體驗,定位問題並持續優化。
理解用戶體驗與行為,把技術信號連接到業務。
觀測 AI 應用,也讓 AI 參與分析、診斷與協作。
從數據採集、處理到存儲分析,構建統一的可觀測底座。
採集與數據處理
技術棧集成DataKit 數據採集器Beacon 應用採集器FlowPort 可觀測數據管道Pipeline 數據處理存儲與計算
GuanceDB獨佔算力數據分析與協作
數據可觀測數據洞察觀測雲筆記協作與分享移動 APP集成與治理
DQL & API企業級集成訪問控制統一目錄
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650+ 項技術連接
資料整合
觀測雲透過 DataKit、OpenTelemetry、Prometheus、Telegraf、雲端供應商 API 及自訂收集,把主機、容器、應用程式、中介軟體、資料庫、網路與雲端平台的遙測資料帶入同一可觀測工作區。
涵蓋主流技術與雲端服務的 650+ 整合範本
統一收集主機、容器、Kubernetes、雲端平台、資料庫、中介軟體、網路、日誌與應用程式資料
相容 OpenTelemetry、Prometheus、Telegraf 及既有收集生態
以一致標籤、實體關係與時間脈絡連接指標、日誌、Trace、RUM 及警報
支援自訂收集目標與第三方收集器
涵蓋範圍
導入路徑
優先涵蓋核心服務依賴的主機、Kubernetes、應用程式、資料庫、中介軟體與日誌,為高頻故障建立共用佐證。
在收集階段對齊服務、環境、版本、地域、團隊及業務標籤,減少後續人工核對。
把指標、日誌、Trace、RUM、事件與警報放在相同時間及實體脈絡內,解釋延遲、錯誤、資源壓力與業務影響。
常見問題
整合目錄涵蓋主機、容器、Kubernetes、雲端平台、資料庫、中介軟體、網路、日誌、應用程式、真實使用者監控及指定業務系統。團隊可依各技術的文件選擇合適整合及收集路徑。
DataKit 是觀測雲的資料收集 Agent,可直接收集受支援的遙測,亦可接收 OpenTelemetry、Prometheus、Telegraf 及其他文件列明的資料來源,讓團隊保留既有收集策略中有價值的部分。
可以。除預設整合外,觀測雲亦支援文件列明的自訂收集、API、Pipeline 處理及第三方收集器;實際欄位與設定取決於所選收集方式。
在收集階段統一服務、環境、版本、地域、團隊與業務標籤,再以實體及時間脈絡連接指標、日誌、Trace、RUM、事件與警報。