应用场景

场景

场景描述

方案优势

场景一：全栈统一监控与实时观测图谱

企业需同时监控混合云环境中的物理服务器、容器集群、微服务应用及数据库等资源，但传统工具分散导致运维效率低。云监控2.0通过统一采集指标（如CPU、内存）、链路（如API调用链）、日志（如错误日志）及事件（如配置变更），构建端到端观测图谱，实现跨资源、跨服务的全局状态可视化。

• 多源数据融合：支持50+数据源接入，涵盖基础设施、中间件、应用层，消除数据孤岛。

• 可视化仪表盘：自定义视图展示资源拓扑、服务依赖关系及关键性能指标（KPI）。

• 跨域关联分析：自动关联异常指标与相关日志、链路信息，快速定位根因。

场景二：智能异常检测与故障预测

在流量突增或复杂架构下，人工识别潜在故障难度高。云监控2.0基于机器学习模型分析历史数据，实时预测系统容量瓶颈、服务响应延迟等风险，并提前触发预警。

• 根因定位：通过指标、链路、剖析等数据实时检测、实时计算，可覆盖耗时、错误率、异常、OOM 等多种场景。

• 影响面分析：支持业务影响面：终端用户、前端应用、页面请求、应用影响面：应用、接口、数据库、容器 / ECS。

• Copilot自助探索：通过生成式 AI 自助获取检测报告、解决方案等。

• 告警收敛：跨产品跨实例进行告警收敛，防止多次告警，同一根因的告警事件统一收敛。

场景三：从客户端到服务端，端到端全链路追踪（APM）

微服务架构下，单次用户请求可能涉及数十个服务调用和前后端调用，性能瓶颈难以追踪。云监控2.0结合全链路追踪与代码级诊断，向上链接用户体验、向下链接基础设施，构建全栈观测图谱，精准分析慢查询、死锁等问题。

• 全栈观测图谱：覆盖各类观测对象，如服务、接口、云产品实例等，涵盖丰富的观测数据，如指标、事件、元数据等，并提供跨域的实体关联关系。

• 关联数据查询与分析：向上：动态、实时获取上游访问终端，关联分析业务影响面。向下：动态、实时获取下游依赖服务（中间件、数据库等）、容器等全量监控信息。

• 动态架构感知：提供全景、全域拓扑，动态生成完整 CMDB，且具备自动发现能力。

场景四：安全合规与威胁洞察

企业需实时监控登录异常、数据泄露等安全事件，并满足等保合规审计要求。云监控2.0通过日志实时分析、行为模式识别，快速发现潜在威胁。

• 实时威胁检测：基于规则引擎与AI模型识别异常登录、SQL注入等攻击行为。

• 合规审计报告：自动生成资源操作日志报表，支持等保、GDPR等合规要求。

• 自动化响应：联动安全组或WAF，自动阻断高危IP访问。

场景五：资源优化与成本管理

云资源使用不透明易导致资源浪费。云监控2.0分析资源利用率，推荐弹性伸缩策略与闲置资源释放方案。

• 利用率分析：识别低负载ECS实例、未挂载磁盘等资源，生成优化清单。

• 成本预测：基于历史消费趋势，预估月度账单并提供降本建议。

• 自动化弹性：根据流量自动扩缩容Kubernetes集群或Serverless服务。

场景六：智能告警与自动化运维

传统告警易出现误报或信息过载。云监控2.0通过告警降噪、动态阈值及分级通知机制，提升告警精准度，并支持自动化修复动作。

• 告警聚合：合并同类事件，避免重复通知。

• 多通道触达：按严重程度分级推送至钉钉、邮件或短信。

• 自动化剧本：触发预置脚本完成服务重启、故障节点隔离等操作。

场景七：开源可观测组件托管与智能化运维

企业在混合云或多云环境中广泛使用开源可观测工具（如Prometheus、Grafana、OpenTelemetry），但面临以下挑战：

1. 运维复杂度高：自建Prometheus集群需管理数据采集、存储、告警等全链路，部署和扩容成本高。

2. 数据孤岛问题：OpenTelemetry链路数据与Prometheus指标、Grafana大盘分散存储，缺乏统一分析能力。

3. 智能化能力缺失：开源工具依赖人工配置告警规则和根因分析，难以应对AI-native架构的动态性。

• 降本增效：托管服务免除90%的运维工作量，资源利用率提升30%。

• 全栈观测：覆盖从基础设施（Prometheus指标）、应用性能（OpenTelemetry链路）到用户体验（Grafana可视化）的全链路观测。

• 开放兼容：支持与开源生态无缝集成（如Prometheus Operator、Grafana插件），满足企业混合云技术栈需求。