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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
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金融服務可觀測性
串接已設定的應用程式、基礎設施、日誌、交易路徑、安全事件與真實使用者資料,協助銀行、保險、支付與金融科技團隊判斷影響範圍並調查事件,同時保留各權威系統的資料責任。
金融服務團隊以 Guance 建立共同調查脈絡
支援關鍵旅程、混合環境、存取邊界與面向客戶的數位服務。
縮小受影響的交易路徑與服務邊界
在同一時間範圍調查混合環境
連結數位體驗與後端證據
金融服務可觀測性需要回答什麼
有效的金融服務調查流程會連結已設定的追蹤、日誌、基礎設施、使用者體驗、安全事件與責任資訊。可觀測資料用於營運調查;交易、財務、法遵與報表紀錄仍以受治理的來源系統為準。
依照實際完成埋點的系統,追蹤登入、報價、支付、交易、理賠與清算路徑。
對敏感可觀測資料套用存取、遮罩、稽核、通知與保留政策。
透過告警與事件確認影響、指派負責人,並驗證恢復結果。
建立以證據為核心的金融系統監控流程

描繪跨應用程式與基礎設施的關鍵旅程
利用一致的服務、環境、版本、資源與不含敏感交易內容的識別欄位,連結已設定的追蹤、日誌、指標、主機、容器與雲端資源。明確保留核心平台與客戶通路的系統邊界,不假設所有系統都能提供相同遙測資料。

由請求一路調查延遲、錯誤與執行環境
先確認受影響的服務或端點,再檢查 Trace 耗時、相關日誌、Profiling、相依呼叫與資源壓力。所有下鑽路徑都取決於既有設定,變更正式環境前應先以證據驗證假設。

連結數位體驗、後端服務與安全脈絡
針對支援的 Web 與行動旅程分析真實使用者證據,將已設定的請求一路追到後端 Trace,並檢查相關安全事件與存取控制。可觀測資料可說明技術影響,但不取代反詐欺、帳務或法遵系統。
常見問題
先確認組織負責的關鍵旅程與系統,再以一致的服務與環境脈絡連結支援的應用程式 Trace、日誌、基礎設施、真實使用者資料、告警與安全事件。
團隊可以從告警或受影響旅程開始,在同一時間範圍檢查已設定的 Trace、日誌、服務、主機、容器、Profiling 與事件。可用的下鑽路徑取決於埋點與共用識別欄位。
不會。可觀測性提供營運證據;交易帳本、反詐欺決策、法遵紀錄與財務報表仍以受治理的來源系統為準。
依照目前的評估階段,前往產品能力、價格版本或方案諮詢。
