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觀測雲筆記

觀測雲筆記是可觀測數據基礎設施裏的知識層,把故障覆盤、排查過程、圖表證據和業務對象標籤沉澱為人和 AI Agent 都能讀取、檢索和複用的長期知識庫。

觀測雲筆記
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觀測雲筆記解決什麼問題

讓每一次排查都沉澱為可複用的團隊知識

Redis 故障、前端 5xx、儀表板無數據這些問題反覆出現時,真正丟失的往往不是數據,而是當時的判斷路徑、查詢條件、圖表證據和處理結論。觀測雲筆記把這些信息綁定到 service、host、dashboard、database 等業務對象上,讓工程師、Obsy AI Copilot 和 Guance Agent Teams 都能在下一次問題出現時直接召回歷史經驗。

排查經驗總是散落?先把故障覆盤綁定到業務對象
- 通過 service、host、dashboard、database 等業務標籤,把筆記和真實觀測對象關聯起來。
- 新同事在服務詳情頁或統一目錄中查看對象時,可以直接看到相關歷史筆記、處理過程和結論。
- 適合沉澱 5xx、Redis、DNS、儀表板無數據、發佈變更等重複出現的問題。
排查經驗總是散落?先把故障覆盤綁定到業務對象
AI 分析完就丟?讓 Obsy AI Copilot 一鍵生成結構化筆記
AI 分析完就丟?讓 Obsy AI Copilot 一鍵生成結構化筆記
- Copilot 完成告警、日誌或儀表板分析後,可以把問題現象、影響範圍、根因判斷和建議整理成筆記。
- 筆記保留分析過程、數據圖表、業務標籤和創建來源,創建後可繼續編輯和補充。
- 分析結果不再停留在聊天窗口,能進入團隊知識庫並被後續檢索。
同類問題反覆查?用搜索和業務標籤找回歷史經驗
- 支持按標題、內容、普通標籤和業務標籤檢索,快速找到與 frontend-proxy、inner-api 或某個 dashboard 相關的歷史記錄。
- 結合 createdSource 區分人工、Copilot 和 Agent 創建的筆記,方便追溯知識來源。
- 團隊可以把私有排查草稿沉澱為公開知識,形成可複用的故障處理庫。
同類問題反覆查?用搜索和業務標籤找回歷史經驗
截圖會過期?用 Chart Block 保留可追溯的數據證據
截圖會過期?用 Chart Block 保留可追溯的數據證據
- 在 Markdown 筆記中嵌入時序圖、表格、數值概覽、柱狀圖、餅圖等 Chart Block。
- 筆記保留當時的查詢邏輯、DQL 條件和圖表上下文,讓覆盤時能回到真實數據證據。
- 對故障時間線、資源趨勢、告警節點和影響範圍的解釋更清晰,也更容易被 AI 讀取。
Agent 也需要長期記憶?讓筆記成為 Agent Teams 的知識層
- Guance Agent Teams 可按 service、host、alert、incident 和 tagKV 自動召回相關筆記。
- 告警響應、日常巡檢、故障協作和覆盤報告都可以沉澱為結構化筆記。
- 人寫筆記,Copilot 輔助生成,Agent 持續複用,讓團隊經驗進入可執行的智能體工作流。
Agent 也需要長期記憶?讓筆記成為 Agent Teams 的知識層

常見問題

觀測雲筆記和普通說明文件有什麼區別?

普通說明文件通常只保存文本內容。觀測雲筆記會和服務、主機、儀表板、數據庫等觀測對象關聯,並可嵌入圖表、查詢和業務標籤,適合沉澱排障證據和覆盤經驗。

業務標籤 tagKV 有什麼作用?

tagKV 可以把筆記精確綁定到 service、host、dashboard、database 等業務對象。後續查看這些對象或進行 AI 分析時,可以直接召回相關歷史筆記。

Obsy AI Copilot 可以自動創建筆記嗎?

可以。Copilot 在完成告警、日誌或儀表板分析後,可以根據問題現象、影響範圍、可能原因和處理建議生成結構化筆記,用戶確認後可保存到平台。

筆記中的 Chart Block 是靜態截圖嗎?

不是。Chart Block 會保留查詢邏輯和圖表配置,可在筆記中渲染時序圖、表格、數值概覽等數據視圖,比普通截圖更適合覆盤和二次分析。

Guance Agent Teams 如何使用筆記?

Agent Teams 可以在分析告警或執行任務前,按業務對象和標籤檢索相關筆記,複用團隊歷史處置經驗,提高根因判斷和處理建議的準確度。

讓團隊經驗留下來,讓 Agent 學會用

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