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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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遊戲產業可觀測性
連結已設定的用戶端體驗、登入、配對、支付、API、日誌、基礎設施與地區可用性證據,協助遊戲團隊在影響擴大前界定事件範圍。
遊戲團隊以 Guance 調查玩家與服務影響
串接支援的用戶端、服務、日誌、基礎設施與地區證據,支援 LiveOps。
依版本、地區、網路與旅程切分影響
結合相關日誌追查服務錯誤與延遲
為上線與活動尖峰準備調查證據
遊戲產業可觀測性需要回答什麼
有效的遊戲調查流程會把支援的用戶端與 Web 體驗,連結到服務 Trace、結構化日誌、基礎設施、版本與地區可用性檢查。留存或營收等結論仍需另行使用受治理的產品與交易資料。
檢查支援的啟動、錯誤、網路、畫面、請求與旅程證據。
沿著已設定的相依關係追蹤登入、配對、房間、道具與支付 API。
依地區、供應商、版本與部署脈絡比較可用性與效能。
建立從玩家到服務的調查流程

從受影響的玩家旅程與版本開始
依 App 或 Web 版本、地理位置、網路、裝置、畫面、操作與請求切分支援的 RUM 資料。僅在產品支援且完成治理的前提下使用工作階段重播,再與版本及服務證據比對。

一起調查大量日誌與緩慢服務路徑
將相關遊戲服務日誌結構化,保留服務與 Trace 識別欄位,並將錯誤或延遲和相依元件、執行環境壓力一起比較。保留、索引、取樣與成本控制應依工作負載設計。

在重要活動前後驗證地區可用性
將已設定的 API 或瀏覽器檢查,和真實使用者、基礎設施、雲端與網路證據一起分析,區分地區存取問題、服務異常、版本回歸或相依故障。
常見問題
依照團隊負責的旅程與服務,選擇登入成功率、請求延遲、錯誤、配對、支付 API、用戶端異常、基礎設施壓力與地區可用性等訊號。
在同一時間範圍比較支援的用戶端體驗,以及網路、閘道、服務 Trace、日誌、相依元件與基礎設施證據。可用路徑取決於埋點與平台支援。
不能單獨證明。可觀測資料可顯示技術體驗與服務影響;留存、購買與營收結論仍需受治理的產品分析與交易資料。
依照目前的評估階段,前往產品能力、價格版本或方案諮詢。
