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2025企业可观测产品选型实战指南：可观测是什么？可观测平台怎么选？
选择一款适配自身架构的可观测平台，成为企业保障业务连续性、降低运维成本的关键。本文先厘清可观测的核心定义与价值，再通过3款可观测平台的深度对比，结合实战选型逻辑，助力企业精准落地可观测能力。 业务可观测精准落地：以业务场景为核心，构建“交易拓扑+核心指标”监控体系，支持交易量、交易成功率、流程耗时等业务指标实时观测；针对金融、政务等行业提供预制模板（如理财产品赎回、政务审批全链路观测），直接关联 特色能力整合APM、RUM、云拨测等8大子产品，基于OpenTelemetry构建全链路追踪，兼容Jaeger、Skywalking等开源生态；与腾讯云CVM、数据库等服务深度联动，部署效率提升40%， 中小企业可优先解决核心痛点：若为腾讯云用户，可选腾讯云TCOP（SaaS模式，按用量付费）；若需基础全栈观测，可先用开源工具搭建基础能力，再逐步升级至嘉为蓝鲸等企业级平台。 A：嘉为蓝鲸的核心优势集中在“复杂架构适配+业务深度关联+国产化合规”：混合架构场景：可同时兼容国产软硬件与多云环境，腾讯云TCOP聚焦腾讯云生态；业务可观测场景：嘉为蓝鲸可直接关联业务交易与IT故障，
25710编辑于 2025-11-19- 来自专栏腾讯云可观测专栏
腾讯云可观测平台产品月报
---- 欢迎关注腾讯云监控，了解最新动态 点击阅读原文查看更多、更详细的产品动态
2.3K20编辑于 2023-04-11 - 来自专栏后端技术
可串行化 数据库恢复 观测可序列化
可串行化 冲突可串行化是可串行化的充分条件 CLR Compensation Log Record 数据库恢复 分析阶段 graph TD A(把事务加入事务表)-->C(把已结束的事务剔除出事务表) 观测可序列化 很好的参考文章
90640发布于 2019-05-25 YashanDB共享集群产品能力观测：细节足见功底
YAC产品到底能力如何？我们团队对崖山共享集群数据库（YAC）进行了全面的测试，覆盖了单机到四个节点的场景，具体包括产品架构、功能完整性、高可用性保障、性能表现四大方面。 2.测试产品的独特性。测试项针对第一点，我们主要对各个节点的读写性能表现进行了多种反复观测，发现四个节点的读写性能表现是相似的，四个节点均具备读写能力。 针对第二点我们主要查看了其进线程结构、存储结构、文件系统等，其存储文件系统进线程结构均不同于市面其他产品，具有自己的独特性与原创性。测试结论YAC产品架构完备。 同时，产品存储结构、线程结构不同于市面上其他产品，具有自己的独特性。（三）功能层面测试目标1.测试与Oracle的兼容度。2.测试功能的完整性。 三是资源及性能的可观测性。
22610编辑于 2025-02-26- 来自专栏EMQ 物联网
易操作、可观测、可扩展，EMQX如何简化物联网应用开发
本文将从可操作性、可观测性、扩展性三个方面，与大家分享 EMQX 5.0 在运维监测、问题排查以及功能扩展中的功能优化，共同探索如何更快的利用这些优化搭建运维监控体系，为物联网业务带来更多助力。 配置热更新根据是否可在运行时修改，EMQX 5.0 的配置可以分成可热更新/不可热更新两种配置。 可热更新配置都可以通过 HTTP API 修改成功后立即生效，同时保证配置修改在集群间同步更新。 可观测性强大的日志功能日志为系统排错、优化性能提供可靠信息来源。EMQX 在日志数据过载或日志写入过慢时，默认启动过载保护机制，最大限度保证正常业务不被日志影响。 如前文提到，可操作性与可观测性的提升将使 EMQX 集群的运维工作变得更加轻松与高效，扩展性的增强则为用户定制更加符合自身需求的 EMQX 提供了便利。
1.1K00编辑于 2022-10-10 - 来自专栏腾讯云可观测专栏
产品月报｜SRE 数字分身能力增强，APM 支持 LLM 应用观测
关于腾讯云可观测平台 腾讯云可观测平台（Tencent Cloud Observability Platform，TCOP）是集指标、链路、日志于一体的全栈智能观测平台。 端到端的统一监控诉求，提高运维排障效率，为业务的健康和稳定保驾护航 Prometheus 监控：开箱即用的 Prometheus 托管服务； 应用性能监控 APM：支持无侵入式探针，零配置获得开箱即用的应用观测能力
24310编辑于 2025-10-10 - 来自专栏重归混沌
谈谈观测
随着这几年我对 eBPF、Prometheus 等工具的深入了解，我才逐渐意识到“可观测性”这个词背后蕴含的意义。 很早以前，我就在 Linux 上使用 /proc/、top、sar 等工具来排查问题，却从未意识到，“观测”竟然是一门独立的学问。 这也正是“可观测性”弥足珍贵的原因之一：当系统出问题时，我们可以通过系统本身提供的可观测能力，去追踪和理解到底发生了什么。 不得不佩服 Linux 的设计者们，/proc 文件系统的设计在多年以前就已体现出极强的可观测性理念。 我并不想讲怎么样实现可观测性，毕竟我不是专家。 但我想谈谈观测给了我们一个什么样的视角。 这从侧面也说明了，当我们通过观测来排查问题时，并不需要一上来就去了解整个系统的实现细节，从宏观视角就可以排查很多问题。 这一点很重要，前面铺垫了这么多，都是为了这个观点。
7810编辑于 2026-03-25 - 来自专栏大数据文摘
用航拍和地面观测数据，DeepMind AI可完成在陌生区域导航
接下来，他们着手进行一个转移学习任务，该任务通过观测航空视图目标区域获得数据并进行适应性训练，最后使用地面视图观察转移到目标区域。 ?
60920发布于 2019-07-02 2026年，MySQL到SelectDB同步为何更关注实时、可观测与可校验？
、可校验”。 可校验同步过去，不等于结果就一定可信。 可观测，决定问题能不能及时被发现。可校验，决定结果能不能被业务信任。 NineData 的产品价值，在于它没有把这件事停留在“做一条同步任务”，而是把实时复制、结构联动、监控告警、数据对比和差异修复收进了同一套链路里。 NineData 产品提供三类交付模式，可适配从个人开发到企业核心业务的多类场景需求。
6810编辑于 2026-03-31- 来自专栏初代庄主
观测 CPU
背景 通常在分析性能问题时，我们会用 `top , sar , perf` 来观测 CPU 的使用情况；多数据情况下是观测别人的程序。 如果从熟悉工具的角度来看，观测自己的程序，根据观测到的结果再结合程序源代码，对于我们掌握性能分析工具会更有帮助。 for(;;) { // 不断的查询父进程的 pid ，这个会占用 sys 空间 getppid(); } } ---- sar 看 cpu 的使用率 要观测所有
53040编辑于 2022-05-17 - 来自专栏深度学习与python
作业帮服务观测之基础观测能力
如何降低计算成本以使你的产品更可持续？ 图 1：一个架构良好的现代 AI 系统 为了帮助开发如图 1 所示的良好的 AI 系统，行业中已经出现了许多 AI 模式。在这篇文章中，我不会发明新的设计模式。 同样重要的是，你可以创建可重用的提示，将它们跨模型、任务和领域泛化。 让我们看下以下四种具体的提示模式。 同样，你必须做出明智的系统优化选择，无论是将流量从不必要的强大模型重定向，缓存可预测的响应，实时批处理查询，还是开发更小的专用模型。
21610编辑于 2025-06-08 - 来自专栏CPS推广奖励
CPS推广奖励可返佣产品明细表
腾讯云可参与推广返佣的产品以下面列表为准，未在列表内的产品不参加腾讯云CPS推广奖励活动。具体返佣产品信息可点击官网链接查看。 【客户首购】【沉睡用户新购】返佣产品名单 1、轻量应用服务器Lighthouse（锐驰机型不参与返佣） https://cloud.tencent.com/product/lighthouse 新客户购买 返佣（以订单实付现金价格为准，即订单实付价格/刊例价≥38%）；订单若使用抵扣代金券，按照扣减代金券后实际支付的现金金额计算折扣； 2）返佣白名单CVM（以下CVM不受折扣率限制） ● 买赠专区CVM产品
18.4K193编辑于 2025-12-09 - 来自专栏AIOps
2025运维监控产品对比选型：传统监控体系与可观测有何不同？
传统监控体系与可观测的产品差异1）可观测：数据驱动，聚焦未知问题探索可观测体系突破传统监控的局限，以“全栈数据融合、智能根因定位、业务全景观测”为核心，覆盖“IT层→应用层→业务层”的全链路观测。 嘉为蓝鲸全栈智能可观测中心是国内可观测领域的标杆产品，依托“全栈数据关联+LLM智能驱动+业务导向设计”，构建了从“基础可观测”到“因果可观测”的L1-L5成熟度模型，成为政企客户运维升级的首选。 、中间件吞吐量；业务团队（产品、运营）能直观查看交易量、成功率等核心指标；运维总监则可通过MTTA/MTTR、告警压缩率等数据衡量运维效率，实现运维价值挖掘。 、Jaeger的调用链数据；Alert层面可导入Zabbix、Nagios的告警信息。 企业无需“一刀切”替换现有工具，可逐步迁移，保护现有IT投资，降低升级风险。Q3：嘉为蓝鲸相比开源工具成本更高，值得投入吗？
33910编辑于 2025-10-27 蓝鲸观测平台：统一观测数据关联模型探索
前 言本文为蓝鲸观测平台数据模块负责人 在 蓝鲸智云 和 DeepFlow 社区 合办的第六场 eBPF 零侵扰可观测性 Meetup 上的演讲，原来题为根因定位关键：统一观测数据关联模型探索概 述根因分析高度依赖可关联的观测数据 首先上层是多云的架构，不同的云厂商有自己不同的产品，像负载均衡、对象存储以及容器，还有一些像 VPC，就是私有网络这种，在不同的区域，比如两地三中心等架构。 不可能一个云让你去跑，上层的云产品就是比较复杂。到了 K8s，K8s 看起来好像很简单，一个独立集群，一个 Namespace、Deployment，它内部是有自己管控的。 这里也会关联一些异常指标，包括我们后面也会加入一些日志事件等，因为关联信息量其实比较多，我们在做一些界面展示，或者在一些产品落地化的时候会做一些取舍。 整个体系的各个组件均具备可插拔性，整体以蓝鲸企业版的形式开源对外。
89210编辑于 2024-09-27- 来自专栏charlieroro
Istio可观测性
Istio可观测性 Istio的可观测性包括metrics，日志，分布式链路跟踪以及可视化展示。 目录 Istio可观测性 Prometheus 配置说明 Option 1:合并metrics Option 2:自定义抓取metrics配置 TLS设置 总结 Jaeger 概述 跟踪上下文的传递 使用
3.2K20发布于 2020-09-07 - 来自专栏云原生技术呱呱
可观测建设总结
一 可观测架构1 可观测数据处理架构设计流水日志日志index以及检索（es）监控指标（组件模调+业务指标）告警指标（参考监控指标，分别划分不同场景的阈值+告警级别+处置方法=sla）处理架构选型推荐开源 2 系统可观测白盒：描绘出系统架构，以及系统的数据流链路，在数据链路上关键处打点上报日志+指标3 用户可观测黑盒：决定以什么方式告知用户异常（push？ 二 可观测前置条件1 服务状态感知 （client视角，结构化日志、模调指标）2 服务状态采集（数据server视角，es，普米）3 展示平台（grafana，es）4 告警=事件告警（无状态）+指标告警 （有状态）三 观测维度1 业务观测流量时延错误饱和度（特定状态）2 资源监控系统自身第三方依赖、中间件3 性能监控（业务定义的关注性能）4 租户状态跟踪（大客户监控面板）5 全景监控大盘
44330编辑于 2022-07-14 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
耶鲁地球观测中心：2003-2018年白天与夜晚SUHI强度的平均月度合成产品
该数据集使用了MODIS 8天Terra和Aqua地表温度（LST）产品、Landscan城市分布数据集、2010年全球多分辨率地形数据和欧洲航天局（ESA）气候变化倡议（CCI）的土地覆盖数据。 该产品空间分辨率为300米。 本数据集为UHI_monthly_averaged： 包含白天与夜晚SUHI强度的平均月度合成产品。 imgs, vis_params, 'Aug_day_UHI', bounds=imgs.getBounds() ) map 结果 数据引用 此数据集属于公开数据，有关此数据产品正确引用的更多详细信息
17000编辑于 2024-05-24 - 来自专栏charlieroro
BCC(可观测性)
BCC(可观测性) 目录 BCC(可观测性) 简介 动机 安装 安装依赖 安装和编译LLVM 安装和编译BCC windows源码查看 BCC的基本使用 工具讲解 execsnoop opensnoop btrfs, xfs, zfs*) biolatency biosnoop cachestat tcpconnect+tcpaccept+tcpretrans runqlat profile BCC的开发 可观测性 p 185 # trace PID 185 only profile 推荐使用strace和perf trace命令 BCC的开发 本节介绍使用Python接口进行BCC的开发，包括两部分：可观测性和网络 可观测性 Lesson 1. Hello World 执行examples/hello_world.py，并在另一个会话中执行一些命令(如ls)，此时会打印"Hello,World!". # .
3.7K30发布于 2020-07-09 - 来自专栏Cloud Native - 产品级敏捷
Design Sprint: 可视化、轻量级、可协作的持续产品规划
所以, 是否有一个方法, 可以让并不够聪明的我, 能和各种与我相同或不相同背景的人; 例如: 市场行销人员, 市场调研人员, 产品经理, 产品测试人员, 甚至是用户; 可共同的协作。 藉由共同的协作, 而可获得更全面的信息, 进而可更高效、更精准的去探索, 用户真正的问题在哪里? 用户平常都在做些什么? 用户最渴望的又是些什么? 可参考图一, 制作产品规划的目标、非目标板, 竞争对手板。 ? [图一: 目标、非目标板; 竞争对手板; 附注: 非目标指的是: 不包含在产品规划中的目标。] 思考造成产品实际现状的原因为何? 可参考图二, 制作产品实际现状板。 ? 从产品实际现状板, 使得我们可深刻的了解到, 与我们的背景相同或不相同的人, 对产品的看法; 产品的实际现况, 造成产品实际现况的假设 (原因) 。
88690发布于 2018-01-05 - 来自专栏数据猿
To B 产品三阶段：可用、可卖和规模化
过去二十年是消费互联网的二十年，大量伟大的 To C 产品孕育出来，诞生了产品经理岗位。对于如何做 To C 产品，网上总结的经验已经非常丰富了，优秀的产品经理也非常多。 1 To C 和 To B 产品的不同 两类产品在面对的客户群体规模、交付模式、需求收集模式上，有很大的差异。 To C 产品一般用户规模大，动辄数百万，产品有什么问题，会迅速通过数据分析发现。 结合以上这些差异点以及神策自身的经历，我把 To B 产品的打造分为三个阶段：可用、可卖和规模化。 2 可用 一款可用的产品，是要在客户场景中发挥实际价值的。 3 可卖 一款产品能做出来到卖出去，这中间还有个跨度。在我们自己产品推出之前，我们也有两个合同，但那两个合同完全是咨询项目，是靠我们的专业技能换来的，并不是靠产品挣来的。 还有一个因素是竞争，如果竞争激烈，对于客户来说可做的选择变多，对你的依赖性降低，自然就有了更好的议价能力。 许多人把可用和可卖混在一起，可用还没做好，就想卖出去。
72820发布于 2019-12-30
腾讯云开发者
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