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過(guò)去十年，云計算讓企業(yè)的數據處理能力實(shí)現了指數級增長(cháng)，而觀(guān)測云作為全棧監控觀(guān)測平臺，見(jiàn)證并參與了這一進(jìn)程。通過(guò)強大的數據采集、處理與展示能力，觀(guān)測云幫助數百家企業(yè)實(shí)現了對 IT 基礎設施、應用服務(wù)、業(yè)務(wù)鏈路的全面掌控。 5月13日的產(chǎn)品發(fā)布會(huì )上，我們正式宣布：觀(guān)測云，已從云時(shí)代邁入 AI 時(shí)代。 在數據量爆炸、系統復雜度日益提升的今天，僅依靠傳統的監控手段已經(jīng)難以滿(mǎn)足企業(yè)對“看得見(jiàn)、看得懂、看得清”的需求。從早期的云計算基礎設施監控，到今天邁入 AI 時(shí)代，觀(guān)測云走出了一條屬于自己的進(jìn)化之路。 Obsy AI ：觀(guān)測云的智能核心 作為本次發(fā)布會(huì )的重磅亮相之一，Obsy AI ，作為可觀(guān)測性（Observability）與觀(guān)測云全新 logo——奧布斯機器人的結合，成為觀(guān)測云邁向 AI 時(shí)代的標志。 01 儀表板智能分析：從數據到洞察，只需一步 Obsy AI 能夠根據當前儀表板中的數據進(jìn)行智能分析，識別關(guān)鍵指標的異常變化，幫助用戶(hù)進(jìn)行問(wèn)題洞察以及預測。用戶(hù)可以與 Obsy AI 進(jìn)行對話(huà)，快速定位問(wèn)題，實(shí)現動(dòng)態(tài)交互。 02 錯誤分析：AI助力，快速定位問(wèn)題根因 系統出現錯誤時(shí)，傳統的日志分析往往需要人工逐條排查，效率低下。觀(guān)測云的AI錯誤分析功能能夠自動(dòng)掃描日志、鏈路等，識別并分類(lèi)錯誤信息，提供詳細的錯誤原因分析，幫助用戶(hù)迅速定位問(wèn)題根源。 03 告警聚合：智能歸類(lèi)，減少告警噪音 在復雜的系統中，告警信息繁多，容易造成信息過(guò)載。觀(guān)測云的 AI 告警聚合功能通過(guò)智能歸類(lèi)相似的告警，減少重復信息，提升告警的可讀性和處理效率。 04 腳本智能編寫(xiě)：AI輔助，提升開(kāi)發(fā)效率 數據處理腳本的編寫(xiě)對開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)是一項挑戰。觀(guān)測云引入了 AI 輔助的腳本編寫(xiě)功能，能夠自動(dòng)生成 Pipeline，幫助用戶(hù)高效地處理和分析數據。 除此之外，我們還引入了一些“小巧思”，給工程師們的日常工作添加更多便利，例如自然語(yǔ)言生成圖表、AI 智能命名圖表等功能，期待您在觀(guān)測云中親自體驗。 可觀(guān)測性的進(jìn)化：從人為觀(guān)測到機器自動(dòng)觀(guān)測 傳統的可觀(guān)測性依賴(lài)于人工設置和監控，效率低下。觀(guān)測云通過(guò)引入 AI，實(shí)現了從人為觀(guān)測到機器輔助觀(guān)測的轉變。這一進(jìn)化大大提升了系統的自我診斷和自我修復能力，減少了人為干預的需求。 未來(lái)，我們更希望可以繼續演進(jìn)到機器自動(dòng)觀(guān)測，提升更多的生產(chǎn)力。 |
