构建全栈云可观测性数据底座

基于 DeepFlow 全栈可观测性数据采集和集成能力，构建全栈云可观测性数据底座，提升数据分析的智能化水平，打造覆盖全行业务和系统的全栈云可观测性数据平台，助力光大银行金融数字化转型行稳致远。

构建从网络-系统-应用的全栈统一可观测性

使网络运维团队从网络监控时代迈向全栈主动观测时代，有效提升运维监控能力，提供更加全面、精准、有效、安全的监控服务能力，整体提升了故障定位和根因分析水平。

⼀云多芯信创⾦融云平台可观测性建设

全栈信创化云原⽣可观测性平台，从应⽤⻆度提供实时全景图和⽹络性能监控分析能⼒，提⾼全⽹可视化监控能力，赋能应⽤⽹络的回溯分析，保障信息系统安全稳定运⾏。

统一构建两地多中心全栈云的可观测性监控体系

基于覆盖全栈全链路的可观测数据，构建面向整体云基础架构的观测数据服务能力，用于精细量化服务质量，提升云资源的运营能力，扩展云管平台服务的丰富性。

数据中心流量中台与可视化平台建设

建设一张独立的数据采集网，实现低延迟、高速度的数据过滤与转发，为运维工具建设提供了良好的数据基础。并在此之上构建网络流量分析系统，提高网络运维团队定位故障的准确性、实时性，为业务多样性扩展、业务模式补充、服务能力升级夯实基础。

电信云全网运维分析平台建设

借助 DeepFlow 自动绘制覆盖物理网络、虚拟网络全景流量拓扑，为云网管平台提供上千个业务系统网络监控视图，为构建可观测数据自服务提供数据采集、分发、分析能力。

CT 云、IT 云网络一体化监控分析平台建设

提供面向云资源的流量分析视角和指标，自动发现并定位质量下降的链路、主机、系统组件。建设多数据中心、多资源池一体化拨测与异常告警体系，提高故障风险应对预见性、时效性，快速收敛和减少业务故障频次、故障修复时间。

浙江省边缘云与网络一体化监控分析平台建设

基于 DeepFlow 主动式插件采集能力，拓展故障排查和回溯取证能力，增强全栈性能指标关联分析和异常告警能力，实现快速定位故障原因，减少故障问题修复时间，保障融合边缘云上业务服务质量。

5GC 可观测性分析平台

基于 DeepFlow 自动化的流量性能指标分析和可视化呈现，打开云上 5GC 业务黑盒、补齐 5GC 网络云流量分析盲点，提升 5GC 网络云运行质量，助力运维效率提升，保障 5GC 业务连续性。

助力中国铁塔构建混合云可观测性底座

基于 DeepFlow 能力适配铁塔、阿里云、联通云、信创云平台等混合云架构，实现更贴近客户实际运维场景的可观测性方案，打造自研全栈深层次网络监控工具，助力铁塔 IT 网络安全稳定运行。

构建云盾可观测能力提升故障处置效率

为混合云、云原生等新型 IT 基础设施的演进提供可观测能力，聚焦应用性能，常态化发现基础设施及应用代码性能问题，实现故障预警、发现、定位、验证时间降低至分钟级。

可观测性覆盖整个电力业务链条 有效提升运维效率

通过 DeepFlow 丰富 RED 指标，建立完善的 SRE 健康指标主动监控体系，帮助用户在故障发生前提前预测，在故障发生时分钟级别定位故障路径，降低运维成本。

智能汽车应用调用全链路可观测

DeepFlow 实现了车端全场景可观测性，帮助车企在系统研发、测试、整车路侧各个阶段中快速故障定位和定界，加快迭代优化速度，提升效率，提升车端应用的整体性能。

智能工厂整体网络监控平台建设

基于 DeepFlow 可观测性平台，解决 F2 工厂业务资源池网络流量黑盒问题，实现端到端快速诊断和故障实时在线分析，保障网络问题分析的统一视角和业务连续性，推动智能工厂高效、稳定、可持续运行。

新一代混合云流量服务与管理平台建设

基于 DeepFlow 实现混合云流量一体化管理与性能诊断分析、趋势分析预警、量化服务，为云上业务的稳定运行提供监控侧保障，同时为混合云多租户赋能，提升企业运营效益。

构建政务云流量大数据中心，为安全平台提供数据支撑

为四川省政务云的多个资源池提供流量数据采集分析、分发服务。通过丰富的观测数据对政务关键业务的运维和运营提供数据支撑，补充了政务云流量精准分析能力。

专线监控分析全景可视化大屏建设

基于 DeepFlow 构建一体化监控大屏，直观呈现专线性能分析指标、以及专线业务 TOP 排名分布详情，实现多数据中心、多条专线流量一体化监控，并为企业提供成本分摊、高效运营、网络溯源、端口收敛、业务排障、问题定位的重要抓手。

构建云上云下一体化追踪，为便捷就医服务数字化转型保驾护航

通过 DeepFlow，在信创环境实现云上云下一体化追踪，帮助快速实现故障的定界定位，促进便捷就医服务的数字化转型，为消费者体验保驾护航。

政采云可观测性建设实践

DeepFlow 能够提供网络层面的详细追踪，帮助政采云识别请求在网络中的传输情况，补全了传统 APM 工具无法覆盖的链路信息。提高了故障排查和业务监控的能力。

云原生应用可观测性平台建设

基于 DeepFlow 自动化的可观测数据采集、指标分析和可视化呈现，解决复杂云网络、容器网络内任意服务访问的全链路追踪难题，提升故障定位效率，降低运维人力需求。

实现 VMware 虚拟化网络流量可观测性

通过 DeepFlow 云原生可观测性实现跨数据中心 VMware 集群业务网络流量全局可观测，业务健康及指标数据监控视图化，助力客户确保业务的连续性和性能的最优化。

整体网络监控平台建设

基于 DeepFlow 全面实现云网络性能监控，并将可视化能力集成到 Grafana 系统，赋能各个项目组灵活观测业务系统健康质量。同时，夯实数字化基础设施底座能力，赋能云上应用敏捷化，实现快速业务创新，助力集团数字化转型。

深圳烟草两地双中心云网全景监控分析

通过 DeepFlow 实现了跨地域跨数据中跨平台的云网流量采集管理和云网络性能优化，降低了运维成本，提升了整个云基础设施的可靠性和可管理性。

锦江酒店（中国区）网络流量采集及分析

通过定制化大屏设计，展示多点多数据中心交互的网络实时流量及健康状态，自定义构建符合用户习惯的视图展示，助力酒店系统的全方面运维。

B2C 跨境电商业务零插桩全链路追踪实践

基于 DeepFlow 实现业务请求的完整链路拓扑和跨语言的分布式追踪，使开发测试能从全局观测视角快速完成问题定位和指标分析，提升整体的可观测性能力。

游戏服务全链路、真全栈无盲点可观测实践

利用 DeepFlow 的 eBPF 技术实现无侵入式的可观测性，不仅确保了游戏渐进式发布过程中的流畅用户体验，还加快了问题的诊断与解决，有效预防了潜在的性能问题。

微拍堂基于 DeepFlow 建设零侵扰的可观测平台

基于 eBPF 的 DeepFlow 项目作为数据底座，针对业务需求建设实现了应用总览视图、接口统计、应用调用日志、全景拓扑图、全栈链路追踪等能力。

爆发式增长业务背后的可观测性平台实践

以 DeepFlow 为底座联合其他开源工具，构造了符合企迈科技业务特点的可观测性平台，帮助团队识别问题、优化性能，并确保系统能够稳定可靠地服务于 50 万+合作门店和 7 亿多消费者。

客户的信赖源于我们对技术的专注

金融

构建全栈云可观测性数据底座

基于 DeepFlow 全栈可观测性数据采集和集成能力，构建全栈云可观测性数据底座，提升数据分析的智能化水平，打造覆盖全行业务和系统的全栈云可观测性数据平台，助力光大银行金融数字化转型行稳致远。

构建从网络-系统-应用的全栈统一可观测性

使网络运维团队从网络监控时代迈向全栈主动观测时代，有效提升运维监控能力，提供更加全面、精准、有效、安全的监控服务能力，整体提升了故障定位和根因分析水平。

⼀云多芯信创⾦融云平台可观测性建设

全栈信创化云原⽣可观测性平台，从应⽤⻆度提供实时全景图和⽹络性能监控分析能⼒，提⾼全⽹可视化监控能力，赋能应⽤⽹络的回溯分析，保障信息系统安全稳定运⾏。

统一构建两地多中心全栈云的可观测性监控体系

基于覆盖全栈全链路的可观测数据，构建面向整体云基础架构的观测数据服务能力，用于精细量化服务质量，提升云资源的运营能力，扩展云管平台服务的丰富性。

数据中心流量中台与可视化平台建设

建设一张独立的数据采集网，实现低延迟、高速度的数据过滤与转发，为运维工具建设提供了良好的数据基础。并在此之上构建网络流量分析系统，提高网络运维团队定位故障的准确性、实时性，为业务多样性扩展、业务模式补充、服务能力升级夯实基础。

电信云全网运维分析平台建设

借助 DeepFlow 自动绘制覆盖物理网络、虚拟网络全景流量拓扑，为云网管平台提供上千个业务系统网络监控视图，为构建可观测数据自服务提供数据采集、分发、分析能力。

CT云、IT云网络一体化监控分析平台建设

提供面向云资源的流量分析视角和指标，自动发现并定位质量下降的链路、主机、系统组件。建设多数据中心、多资源池一体化拨测与异常告警体系，提高故障风险应对预见性、时效性，快速收敛和减少业务故障频次、故障修复时间。

浙江省边缘云与网络一体化监控分析平台建设

基于 DeepFlow 主动式插件采集能力，拓展故障排查和回溯取证能力，增强全栈性能指标关联分析和异常告警能力，实现快速定位故障原因，减少故障问题修复时间，保障融合边缘云上业务服务质量。

5GC 可观测性分析平台

基于 DeepFlow 自动化的流量性能指标分析和可视化呈现，打开云上 5GC 业务黑盒、补齐 5GC 网络云流量分析盲点，提升 5GC 网络云运行质量，助力运维效率提升，保障 5GC 业务连续性。

助力中国铁塔构建混合云可观测性底座

基于 DeepFlow 能力适配铁塔、阿里云、联通云、信创云平台等混合云架构，实现更贴近客户实际运维场景的可观测性方案，打造自研全栈深层次网络监控工具，助力铁塔 IT 网络安全稳定运行。

构建云盾可观测能力提升故障处置效率

为混合云、云原生等新型 IT 基础设施的演进提供可观测能力，聚焦应用性能，常态化发现基础设施及应用代码性能问题，实现故障预警、发现、定位、验证时间降低至分钟级。

可观测性覆盖整个电力业务链条 有效提升运维效率

通过 DeepFlow 丰富RED指标，建立完善的 SRE 健康指标主动监控体系，帮助用户在故障发生前提前预测，在故障发生时分钟级别定位故障路径，降低运维成本。

智能汽车应用调用全链路可观测

DeepFlow 实现了车端全场景可观测性，帮助车企在系统研发、测试、整车路侧各个阶段中快速故障定位和定界，加快迭代优化速度，提升效率，提升车端应用的整体性能。

智能工厂整体网络监控平台建设

基于 DeepFlow 可观测性平台，解决F2工厂业务资源池网络流量黑盒问题，实现端到端快速诊断和故障实时在线分析，保障网络问题分析的统一视角和业务连续性，推动智能工厂高效、稳定、可持续运行。

新一代混合云流量服务与管理平台建设

基于 DeepFlow 实现混合云流量一体化管理与性能诊断分析、趋势分析预警、量化服务，为云上业务的稳定运行提供监控侧保障，同时为混合云多租户赋能，提升企业运营效益。

构建政务云流量大数据中心，为安全平台提供数据支撑

为四川省政务云的多个资源池提供流量数据采集分析、分发服务。通过丰富的观测数据对政务关键业务的运维和运营提供数据支撑，补充了政务云流量精准分析能力。

专线监控分析全景可视化大屏建设

基于 DeepFlow 构建一体化监控大屏，直观呈现专线性能分析指标、以及专线业务 TOP 排名分布详情，实现多数据中心、多条专线流量一体化监控，并为企业提供成本分摊、高效运营、网络溯源、端口收敛、业务排障、问题定位的重要抓手。

构建云上云下一体化追踪，为便捷就医服务数字化转型保驾护航

通过 DeepFlow，在信创环境实现云上云下一体化追踪，帮助快速实现故障的定界定位，促进便捷就医服务的数字化转型，为消费者体验保驾护航。

政采云可观测性建设实践

DeepFlow 能够提供网络层面的详细追踪，帮助政采云识别请求在网络中的传输情况，补全了传统 APM 工具无法覆盖的链路信息。提高了故障排查和业务监控的能力。

云原生应用可观测性平台建设

基于 DeepFlow 自动化的可观测数据采集、指标分析和可视化呈现，解决复杂云网络、容器网络内任意服务访问的全链路追踪难题，提升故障定位效率，降低运维人力需求。

实现 VMware 虚拟化网络流量可观测性

通过 DeepFlow 云原生可观测性实现跨数据中心 VMware 集群业务网络流量全局可观测，业务健康及指标数据监控视图化，助力客户确保业务的连续性和性能的最优化。

整体网络监控平台建设

基于 DeepFlow 全面实现云网络性能监控，并将可视化能力集成到 Grafana 系统，赋能各个项目组灵活观测业务系统健康质量。同时，夯实数字化基础设施底座能力，赋能云上应用敏捷化，实现快速业务创新，助力集团数字化转型。

深圳烟草两地双中心云网全景监控分析

通过 DeepFlow 实现了跨地域跨数据中跨平台的云网流量采集管理和云网络性能优化，降低了运维成本，提升了整个云基础设施的可靠性和可管理性。

锦江酒店（中国区）网络流量采集及分析

通过定制化大屏设计，展示多点多数据中心交互的网络实时流量及健康状态，自定义构建符合用户习惯的视图展示，助力酒店系统的全方面运维。

B2C 跨境电商业务零插桩全链路追踪实践

基于 DeepFlow 实现业务请求的完整链路拓扑和跨语言的分布式追踪，使开发测试能从全局观测视角快速完成问题定位和指标分析，提升整体的可观测性能力。

游戏服务全链路、真全栈无盲点可观测实践

利用 DeepFlow 的 eBPF 技术实现无侵入式的可观测性，不仅确保了游戏渐进式发布过程中的流畅用户体验，还加快了问题的诊断与解决，有效预防了潜在的性能问题。

微拍堂基于 DeepFlow 建设零侵扰的可观测平台

基于 eBPF 的 DeepFlow 项目作为数据底座，针对业务需求建设实现了应用总览视图、接口统计、应用调用日志、全景拓扑图、全栈链路追踪等能力。

爆发式增长业务背后的可观测性平台实践

以 DeepFlow 为底座联合其他开源工具，构造了符合企迈科技业务特点的可观测性平台，帮助团队识别问题、优化性能，并确保系统能够稳定可靠地服务于50 万+合作门店和 7 亿多消费者。

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