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消除工具蔓延并通過可操作的情報(bào)獲得全面的單一管理平臺(tái)可見性

通過來自整個(gè)環(huán)境的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的內(nèi)置智能和可操作的見解加速問題解決

通過 AIOps、機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和定制的指標(biāo)驅(qū)動(dòng)的解決方案來減少警報(bào)疲勞，該解決方案旨在自動(dòng)確定實(shí)際問題的優(yōu)先級(jí)并浮出水面

通過與 SolarWinds Hybrid Cloud Observability 無縫集成的云原生、多租戶可觀察性加速云現(xiàn)代化，以提供跨多云、混合和本地環(huán)境的統(tǒng)一視圖

基于 AI 和 ML 的技術(shù)會(huì)自動(dòng)確定實(shí)際問題的優(yōu)先級(jí)并使其浮出水面。

來自整個(gè)環(huán)境的統(tǒng)一數(shù)據(jù)，包括服務(wù)關(guān)系視圖、依賴關(guān)系圖和多級(jí)向下鉆取。

安裝快速，自動(dòng)檢測(cè)，并且易于擴(kuò)展，支持開源技術(shù)。

具有模塊化選項(xiàng)的統(tǒng)一平臺(tái)旨在隨著您的需求增長無縫擴(kuò)展。

專為多云環(huán)境而設(shè)計(jì)，支持開源框架、云原生技術(shù)和第三方集成。

提供跨多云、混合和本地環(huán)境的統(tǒng)一視圖。

全面的應(yīng)用程序可觀察性超越了基本指標(biāo)、跟蹤、日志產(chǎn)品。它將應(yīng)用程序性能指標(biāo)與分布式跟蹤相結(jié)合，并利用日志監(jiān)控功能和 AIOps 驅(qū)動(dòng)的通知，并支持云原生開源框架和第三方集成。應(yīng)用程序可觀察性有助于確保云原生自定義應(yīng)用程序和微服務(wù)的可用性和性能。通過應(yīng)用程序可觀察性，您可以：

Ⅰ：通過提供跨越指標(biāo)、跟蹤和日志的單一、完全集成、全堆棧的可觀察性來消除工具蔓延，從而為云應(yīng)用程序的每一層提供單一接口。

Ⅱ：通過 AIOps 增強(qiáng)警報(bào)，以及基于 ML 的基線和自定義指標(biāo)，通過超過閾值的單一視圖以及與主要通知提供商的警報(bào)集成，自動(dòng)確定優(yōu)先級(jí)并顯示實(shí)際問題，從而減少警報(bào)疲勞。

Ⅲ：通過高級(jí)人工智能 (AI) 支持的分析主動(dòng)管理性能，旨在幫助實(shí)時(shí)評(píng)估復(fù)雜的性能指標(biāo)。

Ⅳ：通過強(qiáng)大的故障排除功能識(shí)別性能瓶頸，例如分布式瀑布跟蹤、異常跟蹤和實(shí)時(shí)代碼分析，以識(shí)別熱點(diǎn)并查明性能問題的原因。

Ⅴ：使用專為復(fù)雜的多云環(huán)境設(shè)計(jì)的云原生解決方案以及對(duì)開源框架和第三方集成的內(nèi)置支持， 輕松設(shè)置。

Ⅵ：通過跨應(yīng)用程序及其底層組件的健康和性能狀態(tài)的整體視圖， 簡化復(fù)雜現(xiàn)代應(yīng)用程序的管理。

基礎(chǔ)設(shè)施可觀察性有助于確�；谠频馁Y源（包括虛擬機(jī)、存儲(chǔ)、主機(jī)、容器以及無服務(wù)器和云服務(wù)提供商）的健康和性能。與 AI 支持的分析以及應(yīng)用程序和日志可觀察性相結(jié)合，提供上下文豐富的智能，幫助您主動(dòng)識(shí)別和解決性能問題。通過基礎(chǔ)設(shè)施可觀察性，您可以：

Ⅰ：提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的見解。AI 主動(dòng)監(jiān)控云資源（包括主機(jī)、容器、無服務(wù)器環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施作為服務(wù)提供的資源）的運(yùn)行狀況和性能，以實(shí)現(xiàn)主動(dòng)性能調(diào)整和問題解決。

Ⅱ：打破數(shù)據(jù)孤島。跨云堆棧聚合性能和健康數(shù)據(jù)、實(shí)體分組以及與日志和指標(biāo)數(shù)據(jù)的深度集成為性能數(shù)據(jù)提供上下文并簡化問題識(shí)別和解決。

Ⅲ：無縫擴(kuò)展。對(duì)云原生和開放框架以及第三方集成的廣泛支持提供了簡單的檢測(cè)。自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和支持 AI 的基線和指標(biāo)提供動(dòng)態(tài)基礎(chǔ)架構(gòu)可觀察性。

Ⅳ：將上下文中的基礎(chǔ)架構(gòu)與數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用程序、網(wǎng)站等實(shí)體相關(guān)聯(lián)，以快速準(zhǔn)確地進(jìn)行故障排除。

Ⅴ：使用集群、節(jié)點(diǎn)、pod 和容器詳細(xì)信息以及開箱即用的性能指標(biāo) 監(jiān)控 Kubernetes 運(yùn)行狀況。

Ⅵ：通過對(duì) OpenTelemetry Linux 代理和數(shù)十種 AWS 和 Azure 服務(wù)的原生支持，通過對(duì)服務(wù)器、虛擬主機(jī)和容器的整體監(jiān)控來 簡化管理。

日志可觀察性提供可擴(kuò)展、全堆棧、多源日志管理，結(jié)合廣泛的支持、強(qiáng)大的搜索、人工智能驅(qū)動(dòng)的分析以及與應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施可觀察性的內(nèi)置集成，以提供上下文豐富的智能，幫助團(tuán)隊(duì)更智能、更快地進(jìn)行故障排除.

Ⅰ：為事件數(shù)據(jù)提供上下文。通過跨整個(gè)云應(yīng)用程序、服務(wù)和基礎(chǔ)架構(gòu)堆棧的事件聚合和基于 ML 的日志數(shù)據(jù)分析，獲得 AI 驅(qū)動(dòng)的洞察力。

Ⅱ：花更少的時(shí)間進(jìn)行故障排除。實(shí)時(shí)日志拖尾和對(duì)所有日志數(shù)據(jù)的直觀搜索有助于加速根本原因識(shí)別并減少故障排除時(shí)間，因此團(tuán)隊(duì)有更多時(shí)間進(jìn)行創(chuàng)新。

Ⅲ：利用云原生框架。通過對(duì)云原生和開源框架以及第三方集成的廣泛支持輕松設(shè)置，讓團(tuán)隊(duì)可以使用熟悉的工具來更快地實(shí)現(xiàn)價(jià)值。

Ⅳ：通過全堆棧、多源日志聚合和跨所有事件數(shù)據(jù)的單一搜索欄 簡化日志管理。

Ⅴ：通過日志歸檔管理風(fēng)險(xiǎn)，以確保日志數(shù)據(jù)可用于取證分析和合規(guī)報(bào)告。

數(shù)據(jù)庫可觀察性提供深度性能監(jiān)控，以使用復(fù)雜的根本原因分析來診斷和分析問題。全面了解您的數(shù)據(jù)庫實(shí)例，以幫助提高系統(tǒng)性能和團(tuán)隊(duì)效率，同時(shí)幫助確保節(jié)省基礎(chǔ)架構(gòu)成本。

基于 ML 的 AIOps 和基于黃金指標(biāo)的健康評(píng)分可以快速突出問題。通過將數(shù)據(jù)庫指標(biāo)與 SolarWinds Observability 的應(yīng)用程序性能、分布式跟蹤和日志監(jiān)控功能相關(guān)聯(lián)，獲得全�？捎^察性。

數(shù)據(jù)庫可觀察性通過提供對(duì) MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、AWS Aurora（PostgreSQL、MySQL）、AWS RDS（PostgreSQL、MySQL）、MongoDB、MongoDB Atlas 和 Redis 等數(shù)據(jù)庫的支持，簡化了管理多供應(yīng)商環(huán)境的復(fù)雜性，所以你可以：

Ⅰ：發(fā)布更好的代碼。查看部署事件前后的查詢響應(yīng)。檢查查詢?cè)敿?xì)信息和性能，包括示例和執(zhí)行計(jì)劃。比較您的熱門查詢隨時(shí)間的表現(xiàn)。

Ⅱ：故障排除和診斷中斷。將查詢響應(yīng)或行為與系統(tǒng)指標(biāo)相關(guān)聯(lián)以了解影響。隔離數(shù)據(jù)庫中的異常行為和潛在影響因素。

Ⅲ：了解數(shù)據(jù)庫健康狀況。通過數(shù)據(jù)庫和系統(tǒng)的運(yùn)行狀況摘要跟蹤指標(biāo)并觀察趨勢(shì)。獲取基于實(shí)踐的建議。探索和檢查性能異常值。

Ⅳ：通過全堆棧跟蹤和旨在識(shí)別異常的內(nèi)置智能 來簡化性能管理。

數(shù)字體驗(yàn)可觀察性使 DevOps 團(tuán)隊(duì)能夠優(yōu)化 Web 應(yīng)用程序的客戶體驗(yàn)。細(xì)粒度的實(shí)時(shí)性能數(shù)據(jù)與 AI 支持的分析相結(jié)合，可以深入洞察應(yīng)用程序性能對(duì)用戶體驗(yàn)的影響。有了這種智能，DevOps 團(tuán)隊(duì)可以像客戶一樣體驗(yàn)應(yīng)用程序，并做出更好的設(shè)計(jì)和實(shí)施選擇。

Ⅰ：優(yōu)化性能。使用實(shí)時(shí)指標(biāo)識(shí)別新出現(xiàn)的性能問題，包括頁面速度、加載時(shí)間和響應(yīng)速度。

Ⅱ：驗(yàn)證改進(jìn)。使用合成事務(wù)查詢來測(cè)試和優(yōu)化 Web 元素，以微調(diào)關(guān)鍵 Web 流。

Ⅲ：發(fā)現(xiàn)使用趨勢(shì)。使用全球傳感器跟蹤性能并按地理位置、設(shè)備和瀏覽器過濾性能數(shù)據(jù)。

Ⅳ：通過人工智能 (AI) 支持的健康評(píng)分、正常運(yùn)行時(shí)間狀態(tài)和網(wǎng)站的活動(dòng)警報(bào)，在單個(gè)儀表板視圖中 簡化監(jiān)控。

Ⅴ：通過實(shí)時(shí)性能指標(biāo)、APEX 滿意度分?jǐn)?shù)和真實(shí)用戶監(jiān)控，主動(dòng) 管理標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)站和單頁應(yīng)用程序的性能。

Ⅵ：使用旨在指導(dǎo)您完成網(wǎng)站設(shè)置、綜合檢查和真實(shí)用戶監(jiān)控的自動(dòng)化向?qū)?快速入門。

網(wǎng)絡(luò)可觀察性有助于通過收集和分析各種網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)和日志，對(duì)本地網(wǎng)絡(luò)的可用性、運(yùn)行狀況和性能以及與公共云網(wǎng)絡(luò)的端到端連接進(jìn)行故障排除。借助網(wǎng)絡(luò)可觀察性，組織可以更輕松地理解和可視化網(wǎng)絡(luò)如何影響依賴于它的服務(wù)和體驗(yàn)的整體情況。借助網(wǎng)絡(luò)可觀察性，您可以：

Ⅰ：獲取網(wǎng)絡(luò)路徑的整體端到端視圖，包括本地網(wǎng)絡(luò)和與云提供商基礎(chǔ)設(shè)施的連接。這有助于提供對(duì)支持服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)資源的完整可見性，從而減少與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)工具相關(guān)的盲點(diǎn)，并實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和更快的故障排除。

Ⅱ：消除工具蔓延。網(wǎng)絡(luò)可觀察性通過將一組全面的指標(biāo)聚合到單一管理平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)視圖中，并深入了解對(duì)用戶和業(yè)務(wù)服務(wù)的影響如何與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)，從而提供跨多供應(yīng)商和多云網(wǎng)絡(luò)的廣泛可見性歷史或?qū)崟r(shí)問題。這種整體方法還有助于減少通常與將來自多個(gè)不同工具的信息拼湊在一起相關(guān)的低效率和風(fēng)險(xiǎn)。

Ⅲ：以效率擴(kuò)展。網(wǎng)絡(luò)可觀察性通過支持 AIOps 的模式識(shí)別和異常檢測(cè)幫助減少與靜態(tài)閾值相關(guān)的開銷和不準(zhǔn)確性，從而提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的工作效率。它還提供對(duì)相關(guān)警報(bào)和事件的洞察，以加速根本原因分析。這種方法還應(yīng)該有助于通過更精簡的管理團(tuán)隊(duì)來擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)。