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建立共用資產目錄,不抹平供應商差異
保留原生身分:保留供應商與資源 ID,再加上共用服務、環境與負責人標籤。
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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混合雲監控應回答的問題
混合監控需要在已設定的雲端、資料中心、網路、Kubernetes 與應用 Telemetry 之間保持一致資源身分、時間、服務歸屬與排查連結。雲端整合與內部採集器仍是不同資料路徑。
觀測雲為雲端資源、主機、網路、容器、應用、日誌與使用者體驗提供已文件化的整合和採集器。團隊可以以共用標籤整理信號,跨環境排查,同時不假設每家雲端提供相同資料。
控制平面不同:雲端供應商、資料中心、網路與叢集暴露不同物件、API 與延遲。
身分不一致:同一服務在不同平台可以擁有不同資源名稱、標籤、負責人與環境。
網路可見性不完整:應用症狀可能來自雲端資源、WAN、網關、依賴或內部主機。
治理橫跨多個邊界:憑證、資料位置、存取、保留、API 成本與負責人必須分開控制。
盤點已支援資料路徑:繪製每個雲端整合、主機採集器、叢集、網路來源、應用 SDK 與日誌路由。
標準化共用維度:一致使用供應商、帳號、區域、站點、環境、服務、團隊與版本標籤。
沿服務路徑關聯:在同一時間區間比較資源、網路、Trace、日誌、告警、發佈與使用者信號。
保留治理邊界:為每條路徑記錄權限、憑證、對外連線、區域、保留、採集延遲與成本。
保留原生身分:保留供應商與資源 ID,再加上共用服務、環境與負責人標籤。

對齊時間線:將網路可達性與效能同主機、服務、Trace、日誌和使用者影響比較。

使用穩定指標:在工作負載移動前、過程中與之後比較延遲、錯誤、吞吐、飽和、成本與體驗。

常見範圍包括已設定的雲端資源、主機、網路、Kubernetes、應用、日誌、Trace、告警、變更與使用者體驗。實際可用性取決於每個整合與採集器文件。
保留供應商專屬身分與資料路徑,再加上一致的供應商、帳號、區域、環境、服務與負責人標籤,建立共用儀表板與排查。
每個整合應使用最小權限憑證,記錄資料去向與保留位置,並將雲端 API 費用、採集量、保留期與營運負責納入設計。
不會。不同供應商提供不同服務、指標、API、延遲與控制。共用平台是用來比較營運上下文,不代表覆蓋完全對等。