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AI 时代的全域数据观测平台

统一采集、存储、查询与展示，让一切数据被理解和利用

“观测云”覆盖 App、Web、后端、中间件、基础设施与云平台的全链路监控观测，集成 650+ 主流技术栈与云服务。它连接开发、运维、SRE、安全和业务团队，打破数据孤岛，以海量数据与统一为核心，让企业实现数据的统一采集、统一存储、统一查询与统一展示，并把分散信号转化为可判断、可协作、可行动的上下文。

实时数据交互，快速实现数据洞察；简单的 DQL 查询语言支持、精彩图表展示；丰富模板一键可选，让您轻松配置视图。

基础设施监控

统一监控主机、容器、进程、网络和云资源，关联指标、日志、链路和告警，快速判断容量风险与故障影响范围。

具有全域数据采集能力，可轻松采集上千项指标并进行多模式可视化查询与分析，全局统一入口高效管理。

日志监控与日志分析

通过日志分析平台集中完成日志采集、查询、聚合、字段分析和告警联动，并与 Trace、主机、容器和业务上下文关联排查问题。

APM 应用性能监控

通过 APM 平台关联 Trace、服务拓扑、接口耗时、错误和依赖关系，定位慢请求、错误率升高和代码级性能瓶颈。

在生产环境持续采样 CPU、内存、锁等待和方法调用热点，帮助研发定位代码级性能瓶颈。

RUM 真实用户体验监控

用 RUM 分析真实访问体验，关联页面加载、JS 错误、资源请求、会话回放和转化路径中的体验问题。

在合规配置下还原访问过程中的页面状态和关键交互，帮助团队复现前端异常、表单卡顿和流程阻塞。

300+ 巡检脚本，实时反馈巡检结果，提供专业解决建议。

API 可用性监控

通过 HTTP、TCP、DNS、SSL、ICMP 等拨测任务，从外部访问路径持续验证网站、接口和关键服务是否可达。

可视化洞察 CI 环境的运行状况和性能，深入跟踪有问题的管道任务并定位瓶颈与故障。

内置异常检测库和自定义告警规则，支持多渠道通知和事件关联，让异常发现、响应和复盘形成闭环。

通过官方巡检库和自定义巡检任务，持续检查多云、主机、容器和业务系统风险，提前发现潜在异常。

围绕 SLI 构建目标，通过追踪 SLO，发现问题的紧急程度，帮助业务人员确定优先处理等级，以保障服务的持续可用性。

多入口一键创建和管理异常问题，关联日志、链路、告警和处理记录，帮助团队沉淀故障上下文。

Pipeline 数据处理

在数据入库前完成日志解析、字段提取、格式转换、过滤和敏感数据脱敏，让后续查询、告警和分析更高效。

敏感数据扫描

提供丰富的内置规则库和自定义方式，高效精准扫描敏感数据；联动数据脱敏，轻松实现数据安全合规。

数据权限管理

灵活配置数据访问规则，轻松实现敏感数据脱敏，合理分配跨空间数据查看权限，保障数据安全。

一体式可观测数据采集 Agent，支撑主机、容器、中间件、云服务、日志、链路和自定义数据接入。

一款无需从零搭建Web服务和管理服务器等基础设施，简单易用的函数开发、管理、执行平台。

650+ 数据集成

观测云已预置 650+ 技术栈与数据集成，覆盖云、云原生、应用、日志、网络和数据库等场景，也支持自定义采集对象和第三方采集器纳管。

多平台协作

通过快照、笔记、告警协同和数据共享，让研发、运维、SRE 和业务团队围绕同一份证据快速定位问题。

Obsy AI Copilot

在仪表板、日志、链路和告警上下文中唤起 AI 分析，辅助总结现象、定位原因并生成下一步排查建议。

面向可观测场景的多模态数据引擎，支持冷热分层、统一查询和大规模分析，兼顾性能、成本和长期留存。

统一管理告警、变更、Kubernetes 事件、安全事件和自定义业务事件，帮助团队判断优先级和影响范围。

SIEM 安全分析

聚合安全日志、审计事件、账号行为和上下文数据，识别异常登录、配置变更和潜在攻击风险。

AI Agent 可观测

统一观测 Session、Trace、模型调用、工具执行、Token 消耗和风险事件，排查智能体慢、贵、错和不稳定的问题。

把日志、指标、链路、事件和 DQL 诊断带进终端，适合本地排障、值班诊断和 AI 辅助分析流程。

观测云 MCP Server

通过 MCP 将观测云查询和诊断能力接入 AI 客户端，让 AI 助手基于授权观测上下文辅助排障。

Unified Observability Platform

观测云如何把产品能力组织成统一监控观测工作流

产品总览不是功能清单，而是一条从数据接入、上下文关联、团队决策到 AI 与 Agent 行动的工作流。团队可以按当前问题进入 APM、日志监控、RUM、Kubernetes、告警或数据集成页面，也可以从统一监控观测视角规划长期建设。

Data

让数据说话

通过 DataKit、OpenTelemetry、Prometheus、日志采集、云厂商集成和开放 API 接入指标、日志、链路、RUM、Profile、事件与业务数据，先把分散信号统一到可信的数据底座。

Context

让上下文连接

围绕 service、host、pod、env、version、region 和 trace_id 等统一标签，把 APM、日志监控、Kubernetes 监控、RUM 真实用户体验监控和云资源状态放到同一条排查链路。

Decision

让团队决策

研发、运维、SRE、安全和业务团队可以在仪表板、查看器、告警、事件中心和笔记中看到同一份事实，减少跨工具复制时间戳、截图和查询条件的成本。

Agent

让 Agent 行动

Obsy AI、OWL CLI、MCP Server 和 Agent Teams 可以在授权上下文中读取可观测数据，辅助总结现象、定位根因、生成排查建议，并把处理经验沉淀为可复用知识。

FAQ

关于观测云产品能力的常见问题

观测云产品总览页适合从哪里开始了解？

如果目标是建设统一监控观测体系，建议先看产品总览，再进入 DataKit、APM 应用性能监控、日志监控与日志分析、RUM 真实用户体验监控和 Kubernetes 监控等核心能力页面。

观测云和单点 APM、日志或监控工具有什么不同？

单点工具通常只解释某一类信号。观测云把指标、日志、链路、RUM、Profile、Kubernetes、云资源、告警事件和业务指标放在统一上下文中，帮助团队从现象追到根因和处理动作。

650+ 数据集成如何帮助团队更快接入和排障？

650+ 数据集成覆盖云服务、容器、中间件、数据库、网络、日志和应用框架。团队可以复用现成的采集配置、指标说明和仪表板，减少重复适配工作，并把不同技术栈的数据放进统一上下文中排查问题。

AI 时代的可观测平台为什么还需要人来决策？

AI 和 Agent 可以辅助读取上下文、归纳线索和生成建议，但告警优先级、业务影响、变更策略和风险取舍仍需要团队判断。观测云的定位是让数据、AI、人和 Agent 在同一流程中协作。