主要观点总结
本文介绍了随着云原生技术的广泛应用,各行业正在经历数字化、智能化改变,以及由此带来的IT业务复杂度和风险的提升。为了应对挑战,可观测性技术成为云原生时代运维技术的重要方向。文章详细描述了DeepFlow与RiskSeer结合的应用性能智能监控预警方案,通过DeepFlow的可观测性平台和RiskSeer的智能监控预警系统,实现IT系统的全栈、全链路观测和智能运维。通过案例介绍和参考资料,展示了DeepFlow和RiskSeer在智能监控预警方案中的实际应用和优势。
关键观点总结
关键观点1: 云原生技术的广泛应用带来IT业务复杂度和风险的提升,需要新的技术来应对。
随着数字化转型的加速,IT系统面临更高的复杂性和风险,需要更强的可观测性和智能分析能力来保障业务运行。
关键观点2: 可观测性技术成为云原生时代运维技术的关键方向。
可观测性技术通过提升IT系统的可观察性、可维护性和运行可靠性,帮助IT企业应对新的挑战。
关键观点3: DeepFlow与RiskSeer结合的应用性能智能监控预警方案,实现全栈、全链路的IT系统观测和智能运维。
通过DeepFlow的可观测性平台和RiskSeer的智能监控预警系统,该方案可以高性能、高质量地采集观测数据,形成观测数据湖,并结合AI技术进行分析和预警。
关键观点4: DeepFlow利用eBPF技术实现零侵扰的数据采集。
DeepFlow通过eBPF技术,无需修改应用代码或配置,即可实现对应用热加载观测数据的获取能力。
关键观点5: RiskSeer通过智能基线算法实现指标智能监控预警。
RiskSeer能够智能识别多类型异常,自适应复杂环境,提高指标检测的精准度和性能。
关键观点6: DeepFlow和RiskSeer的结合,实现了海量可观测性数据的自动化智能监控和精准告警。
该方案将可观测性与AI技术相结合,解放了监控预警的生产力,为用户提供了端到端的智能可观测性运维方案。
文章预览
随着云原生技术的广泛应用,社会数字化快速发展,政府、金融、通信、电力、制造、消费等各行各业正在不断的被数字化、智能化改变,涌现出越来越多的大型、超大型 IT 业务。随之而来的是 IT 业务系统的复杂度越来越高,开发迭代速度越来越快,系统规模越来越大,运行风险越来越高,而业务抖动、业务故障的经济影响、社会影响也越来越广泛。 为了应对新的 IT 生产力带来的业务保障能力的挑战,可观测性技术快速发展和成熟,成为云原生时代公认的运维技术演进方向,可观测性平台也成为 IT 企业的必备选项。 可观测性技术从数据出发,致力于提升 IT 系统的可观察性、可维护性和运行可靠性,通过新的数据采集、数据处理、数据存储技术打通数据孤岛,形成百倍、千倍于上一代监控时代的数据体量,产生了 IT 运维的“数据大爆炸”。同
………………………………