乘云数字DataBuFF云观测与智能诊断平台_网络应用性能监控系统

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乘云数字DataBuFF云观测与智能诊断平台

乘云数字 DataBuFF 云观测与智能诊断平台，是前沿的网络应用性能监控系统。聚焦云原生监测领域，精准捕捉云应用运行状态，实时洞察网络波动、性能瓶颈。凭借智能诊断功能，快速定位问题根源，助力企业保障线上业务稳定流畅，提升用户体验。

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乘云数字DataBuFF云观测与智能诊断平台

数字化应用上云带来的挑战：链路复杂，根因定位，数据爆增 icon

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 icon

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 icon

超轻量级，无影响插装

日志、指标、调用链三类关键数据全采全栈对象采集能力，适应性强、范围广开箱即用

轻量级架构、易维护

全类数据融合处理
先进的人工智能算法开箱即用

自动化:边缘计算安装、采集与数据清洗，无需人工ETL icon

OneAgent 专利技术 icon

云原生AIOps-告诉用户答案:确定性根因，业务影响度 icon

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 icon

应用场景

MoreDB 自研高性能时序数据库-摩尔数据库 icon

支持跨集群查询的分布式时序数据库

1. 单机支持150万 TPS的写入
2. 压缩率极高，1:77
3. 查询性能是常见时序数据库的10倍以上
4. 支持倒排索引、支持自动Rollup 10s->10m->1d
5. 支持InfluxDB的sql，支持grafana看板
6. 存储成本降低80%，查询性能提供10倍以上

TracingX 自研高性能调用链全量存储系统 icon

生产环境每天1PB的原始Traces，高峰期1300万tps的写入

11OC的计算资源分布式kv用了10C，即单核支持130万TPS写入100C资源用于原始Tracing 的压缩和写入对象存储

8OT的存储对原始Tracing 进行zstd压缩

Span的查询耗时200ms查询相对慢一些，可接受范围内

成本是Hbase或Clickhouse的1/20基本实现了用采样的资源实现了全量的效果

NGAIOpS 基于内生AI与实时拓扑驱动的故障诊 icon

构建实时矩阵式地图，按图索骥
矩阵式关系拓扑:展示给定警报的所有垂直和水平方向的拓扑依赖关系。
1. 获取异常时间段内的所有调用链，实时构建水平层的服务拓扑
2. 获取异常时间段内的所有连接关系元数据，实时构建水平层的主机、进程、容器等拓扑关系

3. 根据 OneAgent 采集的丰富数据，完成从上到下的垂直层关系映射，构建垂直层依赖关系
4. AlOps 对所有的交易顺藤摸瓜，自动问题根源检测涵盖了所有相关的水平栈、垂直栈，并且对贡献者进行排序以确定其中影响最严重者。

核心专利技术列举

持续自动化

自动发现

一旦完成安装，OneAgent能够自始至终自动、实时地检测所有的应用、容器、服务、进程及基础设施

自动插桩

自动完成系统组件插装，做到了零配置、代码零更改。一旦系统组件工作，开始采集高保真数据以及拓扑结构数据

自动制定基线

智能基线化功能可自动学习什么是“正常”性能行为，并随着环境变化进行动态调整

自动更新

为尽量减少现有维护工作One Agent可持续、自动、安全地对整个环境进行更新

DataBuff 轻松融入您的 IT 体系 icon

应用场景:业务可观测性 icon

应用场景:跨系统调用性能监控(根因定位) icon

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 icon

应用场景:统一告警管理 icon

应用场景:可观测数据底座 icon

应用场景:AI/ML可观测 icon

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。

AI 可观测性是:监视、分析和可视化AI模型的内部状态(internal states)、输入(Inputs)和输出(Outputs)的实践

AI 可观测性的目标是获得见解并了解 AI 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 icon

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

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