DeepFlow面向电力营销2.0系统全链路可观测创新实践
本文将详细介绍 DeepFlow如何运用创新全链路观测技术，从业务全链路视角、系统服务全链路视角为电网行业带来全面的业务洞察和优化体验。
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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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DeepFlow v6.1.1 重大更新 应用性能监控能力极大增强 开源社区同步发布
DeepFlow 是一个高度自动化的可观测性协作平台，是为云原生应用开发者建设可观测性能力而量身打造的全栈、全链路、高性能数据引擎。在历时三个月开发后，DeepFlow v6.1.1 正式发布，这是 V6 系列的一个重大迭代版本，也是 DeepFlow 正式发布的第一个社区版。
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直播回放 | DeepFlow AutoLogging：自动采集应用调用日志和流日志
第九期“原力释放 云原生可观测性分享会”云杉网络 产品专家 李倩分享了《DeepFlow AutoLogging：自动采集应用调用日志和流日志》主题， DeepFlow AutoLogging 可以自动采集网络流日志，并提供丰富的性能指标和精细至每包的TCP时序日志，与应用调用日志结合提供完整的全栈回溯能力。
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云杉 世纪
2024年8月26日
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