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多種可觀測性訊號
在同一個儀表板中組織指標、日誌、追蹤、事件與支援的外部資料來源。
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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Observability Dashboards / Data Visualization
把系統健康、業務訊號與回應路徑放在同一個即時視圖。團隊可篩選並關聯 Metrics、Logs、Traces、Events 與支援的外部資料,而不只觀看靜態圖表。
已核對的產品能力
以下能力依據目前的觀測雲儀表板與場景文件;實際可用範圍會因資料類型、元件、版本及工作空間權限而異。
在同一個儀表板中組織指標、日誌、追蹤、事件與支援的外部資料來源。
運用簡易查詢、DQL、PromQL、視圖變數、圖表連結與篩選器進行多維分析。
透過可見範圍、分享連結、嵌入與排程報告,將視圖提供給適合的受眾。
實用的儀表板必須回答「發生了什麼、影響了誰、下一步該查哪裡」。觀測雲將圖表與查詢連到物件脈絡及原始記錄,讓概覽可以延伸至事件調查。
脈絡不一致:
業務、應用程式、基礎設施與告警資料使用不同的時間範圍、物件和標籤。
只能展示、無法調查:
靜態趨勢顯示數值變動,卻沒有通往服務、日誌、追蹤或受影響物件的路徑。
發布缺乏治理:
若沒有擁有者、變數、權限和檢視日期,團隊很快會累積彼此衝突的儀表板副本。
建立共同資料脈絡:
組合圖表前,先對齊時間、服務、環境、區域、版本與業務物件標籤。
從概覽連到證據:
運用變數、連結及查看器,從異常進一步查看日誌、追蹤與物件明細。
依受眾發布:
為管理者、業務、SRE 與開發團隊提供聚焦的視圖,並明確設定存取範圍。
依服務、環境、版本、區域或業務物件組合 Metrics、Logs、Traces 與 Events。
視圖變數可同步更新多張圖表,並透過圖表連結或查看器繼續檢查日誌、追蹤和效能明細。
透過可見範圍、分享、嵌入與排程報告協作;對外發布前須確認資料權限與連結效期。
接入可觀測性及必要的業務資料,統一 service、env、version、region 與業務物件標籤。
先定義管理、營運、SRE 和開發團隊要回答的問題,再選擇查詢、時間範圍與圖表。
用視圖變數與連結,把概覽帶到日誌、追蹤、查看器及相關儀表板。
記錄擁有者、可見範圍、分享效期、報告排程和檢視頻率,讓儀表板維持可信。
依服務、環境和版本觀察錯誤、延遲、吞吐量與相依服務。
將主機、容器、雲端資源和容量風險整合到同一個資源視圖。
彙整尚未恢復的事件、受影響物件和下一個調查入口。
在相同時間範圍比較訂單、付款、轉換與 API 效能。
依門市、區域或通路查看業務量、體驗與系統狀態。
保留少量關鍵指標,並提供可追溯至技術證據的路徑。
觀測雲儀表板涵蓋可觀測性查詢、圖表、連動、分享與報告。數位孿生 3D 建模、外部系統整合及客製視覺須另行評估。能力核對日期:2026 年 8 月 17 日。
BI 儀表板通常著重業務報表;可觀測性儀表板著重即時訊號、告警脈絡、物件關係與調查。兩者可共用業務指標,但回應任務不同。
目前文件列出簡易查詢、DQL、PromQL 和支援的外部資料來源;確切範圍取決於資料類型、元件及版本。
可利用視圖變數、圖表連結與查看器設計下鑽路徑;建置時須一併定義目的頁、篩選條件和權限。
標準儀表板提供文件記載的圖表、地圖、媒體與嵌入選項;3D 建模、現場系統整合和客製互動須另外定義專案範圍。