业务可观测性解决方案提供了更强的分析能力


运维部门

  • 每次中断都会对业务绩效和客户满意度带来负面影响,运维需要快速定位和修复问题,保障服务质量。
  • 对于大规模和高事务率的应用环境,业务可观测性方案可以跟上环境中的事务率和业务变化速度,快速定位和修复问题。
  • 通过安全审计保障业务合规可控。
  • 每次中断都会对业务绩效和客户满意度带来负面影响,运维需要快速定位和修复问题,保障服务质量。
  • 对于大规模和高事务率的应用环境,业务可观测性方案可以跟上环境中的事务率和业务变化速度,快速定位和修复问题。
  • 通过安全审计保障业务合规可控。

开发部门

  • 开发部门需要快速更新应用的功能,以推动实现在线业务目标,如收入、市场份额和客户满意度。
  • 业务可观测性方案可以在应用更新中,快速定位和解决问题,提升问题修复效率,减少应用重复发布所花费的时间,提高开发人员的工作效率,加快创新速度,并确保为客户带来卓越体验。
  • 开发部门需要快速更新应用的功能,以推动实现在线业务目标,如收入、市场份额和客户满意度。
  • 业务可观测性方案可以在应用更新中,快速定位和解决问题,提升问题修复效率,减少应用重复发布所花费的时间,提高开发人员的工作效率,加快创新速度,并确保为客户带来卓越体验。

业务部门

  • 业务部门需要了解应用的实时在线服务质量状况,以及服务质量随时间的变化情况。
  • 业务可观测性方案可以为业务部门提供这些管理内容和洞察分析。
  • 业务部门需要了解应用的实时在线服务质量状况,以及服务质量随时间的变化情况。
  • 业务可观测性方案可以为业务部门提供这些管理内容和洞察分析。

运营部门

  • 运营部门可以利用业务可观测性方案收集的每个事务的指标,特别是响应时间、事务率和错误率等,来分析应用的在线收入情况和客户体验的直接相关信息。
  • 运营部门可以利用业务可观测性方案收集的每个事务的指标,特别是响应时间、事务率和错误率等,来分析应用的在线收入情况和客户体验的直接相关信息。

业务可观测性的场景化、一体化、智能化

云原生架构,统一关联Metrics 、追踪 Treces 、日志 Logs 和元数据 MetaData,实现智能化业务场景分析、快速问题排障、秒级问题溯源,云原生应用合规、促进运维、开发、业务和运营团队的协同工作。

云原生架构,统一关联Metrics 、追踪 Treces 、日志 Logs 和元数据 MetaData,实现智能化业务场景分析、快速问题排障、秒级问题溯源,云原生应用合规、促进运维、开发、业务和运营团队的协同工作。

  • 服务监控
  • 智能告警
  • 业务排错
  • 容量预测
  • 根因定位
  • 体验优化
  • 服务监控
  • 智能告警
  • 业务排错
  • 容量预测
  • 根因定位
  • 体验优化
  • 开发架构
  • 开发测试一体化
  • 应用架构
  • 提高可用性
  • 开发架构
  • 开发测试一体化
  • 应用架构
  • 提高可用性
  • 用户体验
  • 业务质量
  • 健康度
  • 业务预测
  • 快速响应用户和市场需求
  • 用户体验
  • 业务质量
  • 健康度
  • 业务预测
  • 快速响应用户和市场需求
  • 用户行为分析
  • 合规审计
  • 服务水平
  • 产品运营
  • 用户行为分析
  • 合规审计
  • 服务水平
  • 产品运营

业务可观测性专业服务

针对不同行业客户,由资深领域专家为客户提供定制化的业务可观测性体系咨询、交付和培训服务,
帮助客户提升业务可用性、改善用户体验和满意度。

业务可观测性专业服务

针对不同行业客户,由资深领域专家为客户提供定制化的业务可观测性体系咨询、交付和培训服务, 帮助客户提升业务可用性、改善用户体验和满意度。

全面数据收集

 

  • Telemetry SDK:支持Metrics、Trace和Log显性关联预埋点,提升数据质量
  • Super Agent:采集接入任意Metrics、Traces和Log数据
  • 机器数据湖:同时支持显性和隐性关联分析,同时满足非标异构数据场景。

SLO分析模型

 

  • 建立业务可观测性分析模型
  • SLO关键性指标梳理
  • 服务依赖关联和分析
  • 业务场景化分析

端到端业务全链路追踪

 

  • 全链路业务可观测性分析
  • 全链路追踪贯穿用户SLO、业务SLO、业务关键路径、应用SLO、云/容器SLO和基础架构SLO

机器学习

 

  • 开箱即用的算法模型
  • 贯穿整个业务可观测性过程,加速指标、追踪、日志的分析
  • 深度学习的机器学习算法,加速问题分析

全面数据收集

 

  • Telemetry SDK:支持Metrics、Trace和Log显性关联预埋点,提升数据质量
  • Super Agent:采集接入任意Metrics、Traces和Log数据
  • 机器数据湖:同时支持显性和隐性关联分析,同时满足非标异构数据场景。

SLO分析模型

 

  • 建立业务可观测性分析模型
  • SLO关键性指标梳理
  • 服务依赖关联和分析
  • 业务场景化分析

端到端业务全链路追踪

 

  • 全链路业务可观测性分析
  • 全链路追踪贯穿用户SLO、业务SLO、业务关键路径、应用SLO、云/容器SLO和基础架构SLO

机器学习

 

  • 开箱即用的算法模型
  • 贯穿整个业务可观测性过程,加速指标、追踪、日志的分析
  • 深度学习的机器学习算法,加速问题分析

业务可观测性的客户成功案例

实现某企业故障的快速排障,为用户提供更佳服务体验

挑战

 

  • 随着业务的快速发展大量的设备、业务系统快速上线,使得机器数据难以统一管理
  • 故障处理难以快速定位、排障时间长
  • IT部门常被投诉

解决方案

 

  • 基于业务系统做到业务可观测性分析,实时分析性能瓶颈
  • 指标、Traces 和日志深度融合,通过应用性能拓扑下钻,实现根因定位
  • 人员操作审计,对于异常登录或操作进行审计告警
  • 场景化仪表板展示满足不同人员的管理要求

客户价值

 

  • 打破各系统机器数据孤岛
  • 实现统一管理、统一监控,快速定位和修复系统问题
  • 避免用户投诉、实现更佳服务体验。

某企业业务可观测性管理

业务可观测性的客户成功案例

实现某企业故障的快速排障
为用户提供更佳服务体验

挑战

 

  • 随着业务的快速发展大量的设备、业务系统快速上线,使得机器数据难以统一管理
  • 故障处理难以快速定位、排障时间长
  • IT部门常被投诉

解决方案

 

  • 基于业务系统做到业务可观测性分析,实时分析性能瓶颈
  • 指标、Traces 和日志深度融合,通过应用性能拓扑下钻,实现根因定位
  • 人员操作审计,对于异常登录或操作进行审计告警
  • 场景化仪表板展示满足不同人员的管理要求

客户价值

 

  • 打破各系统机器数据孤岛
  • 实现统一管理、统一监控,快速定位和修复系统问题
  • 避免用户投诉、实现更佳服务体验。

某企业业务可观测性管理

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