
数字化应用上云带来的挑战:链路复杂,根因定位,数据爆增
数据不可见,故障定位难,存储成本高

专门为企业 T 构建的一体化、自动化和智能化的可观测性能力方案
应用性能管理APM、基础设施监控Infrastructure、日志监控LOgS、云上网络性能监控NPM、数字体验监控RUM、统一告警管理OneAler、故障诊断NGAIOpS

部署简单:一个agent,一个平台,解决全部观测需求



自动化:边缘计算安装、采集与数据清洗,无需人工ETL

OneAgent 专利技术

云原生AIOps-告诉用户答案:确定性根因,业务影响度
具备自学习能力的人工智能技术能够不间断地自动发现涵盖各个层的技术依赖关系、识别环境异常,并可主动找到性能问题的根源,让您不必再耗费数小时的时间追踪问题!

告诉用户答案:内生AI驱动确定性故障根因分析

应用场景

MoreDB 自研高性能时序数据库-摩尔数据库

TracingX 自研高性能调用链全量存储系统
生产环境每天1PB的原始Traces,高峰期1300万tps的写入
NGAIOpS 基于内生AI与实时拓扑驱动的故障诊

核心专利技术列举

持续自动化
DataBuff 轻松融入您的 IT 体系

应用场景:业务可观测性

应用场景:跨系统调用性能监控(根因定位)
企业搭建了大量基础监控工具,生成大量的报表与看板,然而却缺乏“业务视角”、“应用视角”的宏观监控。
通过DataBuf 提供自上而下的性能评估与问题分析,通过一套系统将应用、及支撑应用的所有基础设施的全部串联起来,由传统的被动式运维转向主动式运维,以云上应用的可用性、可靠性、服务质量保障为导向进行设计。

应用场景:云网空间地图

应用场景:统一告警管理

应用场景:可观测数据底座

应用场景:AI/ML可观测
AI可观测性是:监视、分析和可视化A1模型的内部状态、输入和输出的实践。A1可观测性的目标是获得见解并了解 A1模型的行为、性能和成本,以确保其正确性、可靠性和有效性。通过观察 AI系统的行为,数据科学家、工程师和操作员可以获得有价值的见解并做出明智的决策,以改进和优化系统的性能。

应用场景:信创环境下统一监控平台
越来越多国央企将业务迁移到信创环境,信创环境的软硬件质量参差不齐、性能稳定缺乏保障,亟须专业的监控工具




