Incerto
Incerto是一款智能AI副驾驶，旨在解决所有数据库问题。它能主动检测并解决生产问题，优化查询性能，并自动化复杂的数据库管理任务。通过利用丰富的上下文引擎和专业的AI代理，Incerto显著减少了人工操作，最大限度地减少了停机时间，并为开发人员和数据库管理员提升了整体数据库效率和安全性。
Incerto是一款智能AI副驾驶，旨在解决所有数据库问题。它能主动检测并解决生产问题，优化查询性能，并自动化复杂的数据库管理任务。通过利用丰富的上下文引擎和专业的AI代理，Incerto显著减少了人工操作，最大限度地减少了停机时间，并为开发人员和数据库管理员提升了整体数据库效率和安全性。
Resolve.ai
Resolve.ai 是一个代理式 AI SRE 平台，可自动执行事件响应和根本原因分析。它作为虚拟的待命团队成员，在几分钟内调查警报、测试假设并识别问题，以减少平均解决时间（MTTR）、减轻工程师倦怠并提高系统正常运行时间。
Resolve.ai 是一个代理式 AI SRE 平台，可自动执行事件响应和根本原因分析。它作为虚拟的待命团队成员，在几分钟内调查警报、测试假设并识别问题，以减少平均解决时间（MTTR）、减轻工程师倦怠并提高系统正常运行时间。
关于 可观测性
可观测性工具是一类先进的平台，旨在为复杂的IT系统内部状态提供深入、可查询的洞察。它们通过收集、关联和分析高基数遥测数据（主要是日志、指标和追踪）来工作。这使得工程团队能够超越简单的监控，主动探索和理解系统行为，从而能够调试分布式环境中的未知问题。这些工具对于维护现代云原生应用的可靠性和性能至关重要。
核心功能
- 统一遥测数据：在单一平台中采集并关联可观测性的三大支柱：日志、指标和分布式追踪。
- 分布式追踪：可视化请求在跨越多个微服务和组件时的端到端完整路径。
- 高基数分析：支持基于任意属性查询和筛选数据，这对于调试特定用户会话或请求至关重要。
- AI驱动的异常检测：无需预先配置规则，即可自动识别异常模式或偏离基线性能的情况。
- 服务依赖映射：实时生成不同服务和基础设施组件之间交互方式的拓扑图。
适用场景
可观测性工具主要由DevOps工程师、网站可靠性工程师（SRE）和负责复杂分布式系统的软件开发人员使用。它们对于在微服务架构中排查生产事件、通过识别瓶颈来优化应用性能，以及实时了解新代码部署的影响至关重要。这些平台对于云基础设施管理和安全分析也很有价值。
选择要点
选择可观测性工具时，应考虑其数据源兼容性和集成广度。评估其查询语言在探索数据方面的强大程度和易用性。考察其处理数据量的可扩展性及其定价模型（例如，按主机、按摄入数据量计费）。最后，评估其可视化工具、仪表盘和AI驱动的告警功能对您团队工作流程的有效性。
可观测性应用场景
调试生产环境中的微服务故障
一位网站可靠性工程师（SRE）收到了关于结账服务错误率过高的警报。通过使用可观测性平台，他们访问了一笔失败交易的分布式追踪。该追踪可视化了请求在认证、库存和支付微服务之间的路径。他们迅速发现支付服务在调用第三方API时超时。通过检查与该特定追踪ID关联的日志，他们找到了确切的错误信息，从而能够在几分钟内解决问题，而不是数小时。
主动优化应用程序性能
一个DevOps团队注意到API响应时间逐渐增加。他们使用可观测性工具分析来自应用服务器、数据库和缓存的指标。通过创建一个关联CPU使用率、数据库查询延迟和缓存命中率的仪表盘，他们发现一个特定的数据库查询随着数据增长而变得低效。分布式追踪功能确认该查询是主要瓶颈。团队优化了该查询并部署了修复程序，成功将平均API响应时间减少了40%，在影响最终用户之前解决了问题。
理解新代码部署的影响
一位软件开发人员部署了一项重构应用程序核心部分的新功能。部署后，他们立即使用可观测性平台比较变更前后的关键业务指标（如用户注册数）和性能指标（如延迟和错误率）。平台的仪表盘显示延迟略有增加，但内存使用量显著下降。这种数据驱动的方法使团队能够验证重构是成功的，并且在没有对用户体验产生负面影响的情况下，对资源消耗产生了预期的积极影响。
监控云资源利用率和成本
一位云工程师的任务是优化基础设施成本。他们使用可观测性工具从他们的Kubernetes集群收集详细指标，包括每个pod的CPU/内存使用情况、网络流量和持久卷声明。通过将这些数据可视化，他们识别出几个资源配置过度的服务，这些服务始终只使用不到20%的分配资源。他们还在一个特定的应用程序容器中发现了一个内存泄漏。基于这些洞察，他们调整了服务的资源请求和限制并修复了泄漏，最终使他们的月度云账单减少了25%。
将系统健康状况与业务KPI关联
一位电商网站的产品经理想了解购物车放弃率高的原因。通过使用一个与业务分析集成的可观测性工具，他们创建了一个仪表盘，将技术指标（页面加载时间、API错误）与业务指标（添加到购物车的商品数、结账完成率）叠加显示。他们发现了一个强相关性：每当“支付处理”API的延迟超过2秒，购物车放弃率就会飙升50%。这种技术性能与业务成果之间的直接联系，为优先分配工程资源优化支付API提供了明确的理由。
通过异常检测增强安全性
一个安全运营（SecOps）团队使用可观测性平台来收集所有服务的认证日志。他们配置了一个由AI驱动的监视器来检测登录模式中的异常。系统自动标记出来自一个前所未见的IP范围的失败登录尝试突然激增，随后是一次成功登录。这触发了即时警报。安全分析师调查相关的追踪和日志，确认这是一次凭证填充攻击，并迅速阻止了恶意IP范围，并强制重置被盗账户的密码，从而防止了更大规模的泄露。