DeepFlow全栈链路追踪 快速诊断云原生应用的故障
在云环境中，由于虚拟化/云原生等技术的广泛应用，传统监控工具难以触达池化后的各类资源，导致“黑盒”化严重，🔗DeepFlow可观测性平台 面向混合云、容器、微服务的全栈虚拟化环境，解决云原生应用诊断难的核心痛点。帮助用户实现对网络、系统、应用的全栈指标采集和全栈链路追踪，并结合云资源知识图谱实现100+维度指标数据的动态标注，构建多维度、一体化的可观测性平台。
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DeepFlow 全景性能监控 看清混合云再无死角
随着云计算新技术的不断引入，传统的网络运维、监控方案越来越难以持续，云时代的网络监控诊断遇到了新的挑战。由于缺少全景性能监控，云化后的虚拟资源时刻发生变化、虚拟网络的层级不断叠加和转换、不同业务的网络服务拆分和交织在一起，网络的日常运维工作由此变得非常复杂。如果您正在遭遇这样的“黑盒”挑战，建议使用🔗DeepFlow可观测性平台，获得全景性能监控能力。
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DeepFlow基于开源 构建高度自动化的可观测性平台
建设可观测性已经成为云原生应用开发者的必要工作，然而现有的解决方案正悄无声息的消耗着开发者越来越多的时间。由于云网络可观测性的缺乏，大量问题遗留下来成为悬案并又频频重现。基于多年可观测性建设的实践积累，向大家推荐一款开源的 DeepFlow 可观测性平台。
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【直播回看】IT系统为什么需要可观测性
可观测性的数据，本就存在，只是散布在各个部门。而可观测性平台的建立，就是数据的汇聚，可以认为是从各个部门收集到了原力。可观测性服务，则是通过汇聚的数据去反哺各个部门，即形成能够控制的“原力”，成为yoda老师那样的绝地武士。
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云杉 世纪
2024年9月20日
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