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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
DQL & API企業級集成訪問控制統一目錄
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零售與電商可觀測性
關聯已配置的 Web 與行動端體驗、POS 與門市系統日誌、API Trace、基礎設施、網路、庫存、會員、支付與履約證據,協助零售團隊定位影響顧客旅程的技術邊界。
零售與電商團隊使用觀測雲串連數位與門市營運
以共同上下文調查受支援的顧客旅程、門市系統、應用、基礎設施與回應流程。
沿已配置的交易路徑追查失敗旅程
區分門市、網路、應用與相依服務的影響
讓工程與門市支援共用同一條事件時間線
零售可觀測性應回答什麼
零售可觀測性會串連受支援數位與門市系統實際配置並輸出的遙測資料,協助調查技術影響;支付核准、訂單、庫存、會員與財務紀錄仍以各自受治理的來源系統為準。
依實際支援範圍切分瀏覽、登入、購物車、結帳、支付與取貨體驗。
以門市與時間串連已配置的 POS、網路、主機、應用、API 與日誌證據。
用受控檢查、告警、版本與容量證據驗證指定情境。
建立以交易路徑為核心的零售調查流程

從受支援的顧客體驗追到後端服務
先從已配置的 Web 或行動端 RUM 證據切分受影響版本、地區、網路、頁面、動作或請求,再沿已傳遞的 Trace 前往日誌、資料庫與相依服務。隱私同意、遮罩、取樣、權限與留存仍需明確設計。

把門市與 POS 現象接回其相依系統
依文件化路徑接入受支援的 POS 應用、門市主機、網路、閘道、日誌、API 與中央服務。統一門市、系統、環境與負責人上下文,但不假設每一台終端或第三方平台都輸出相同遙測資料。

協調工程、維運與門市支援的事件回應
在共同告警與事件中記錄受影響旅程、門市、時間範圍、證據、負責人、處置與恢復檢查。可觀測資料能說明技術影響,但本身不能證明營收、轉換或顧客感受。
常見問題
涵蓋範圍取決於受支援的遙測路徑。典型評估可包含 Web 與行動端旅程、API、POS 應用、門市主機與網路、日誌、資料庫、雲端資源、庫存、會員、支付與履約服務。
可以,前提是已配置受支援的 RUM 與 Trace 傳遞。團隊可保留時間、版本、請求、服務與相依上下文,繼續查看 Trace、日誌與執行環境證據。
不會。可觀測性提供營運證據;支付決策、訂單、庫存、會員、履約、財務與顧客紀錄仍以各自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。
