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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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網際網路服務可觀測性
關聯已配置的 Web、行動端與小程式體驗、服務 Trace、日誌、Kubernetes、雲端資源、網路、版本與告警,協助網際網路服務團隊驗證生產現象從哪一層開始。
網際網路服務團隊使用觀測雲調查快速變動的生產系統
串連受支援的使用者、服務、執行環境、雲端與版本證據,同時保留每條資料路徑的邊界。
依版本、地區、旅程與服務界定影響
以證據驗證發布、相依與容量假設
讓工程與維運共用一份事件上下文
網際網路服務可觀測性應回答什麼
有效的流程會在已配置的 RUM、APM、日誌、基礎設施、雲端、告警與事件之間保留服務、環境、版本、地區、請求、資源及去識別化使用者上下文,支援調查但不承諾自動根因或業務結果。
比較指定版本與錯誤、延遲、執行狀態及受支援使用者證據。
依明確基準評估資源飽和、排隊、相依關係與區域現象。
將影響、證據、責任、變更與恢復檢查保留在同一時間線。
建立從發布到使用者的調查流程

串連受支援的使用者旅程、服務 Trace 與日誌
依版本、地區、網路、頁面、動作與請求切分已配置的 Web、行動端或小程式證據,再沿已傳遞的 Trace 前往日誌、資料庫與相依服務。可用的關聯能力取決於實際埋點與共同上下文。

一起調查雲原生與多雲執行上下文
透過文件化整合串連受支援的雲端資源、Kubernetes 物件、主機、容器、網路、服務與成本上下文。逐一驗證帳號、區域、權限、資料延遲與標籤路徑,不假設全面涵蓋。

將版本、事件與恢復證據留在同一上下文
用儀表板、告警、事件、快照與協作紀錄保存影響、負責人、處置及恢復。營運遙測可支援假設,但本身不能證明轉換、營收或顧客留存結果。
常見問題
先從實際營運的旅程與服務出發,再用一致的服務及版本上下文串連受支援的錯誤、延遲、請求、Trace、日誌、基礎設施、雲端、網路、版本與告警證據。
保留環境與版本屬性,將發布時間窗與受支援的使用者體驗、服務錯誤、Trace、日誌、Kubernetes 或基礎設施狀態及告警比較,再以相同證據驗證恢復。
可透過文件化整合串連受支援的雲端帳號、資源、Kubernetes、主機、應用與日誌;每個供應商與服務的涵蓋範圍、權限、更新時間及標籤都需個別驗證。
依照目前的評估階段,前往產品能力、價格版本或方案諮詢。
