Incerto
Incerto是一款智慧型AI副駕駛，旨在解決所有資料庫問題。它能主動偵測並解決生產問題，優化查詢效能，並自動化複雜的資料庫管理任務。透過利用豐富的上下文引擎和專業的AI代理，Incerto顯著減少了人工操作，最大限度地減少了停機時間，並為開發人員和資料庫管理員提升了整體資料庫效率和安全性。
Incerto是一款智慧型AI副駕駛，旨在解決所有資料庫問題。它能主動偵測並解決生產問題，優化查詢效能，並自動化複雜的資料庫管理任務。透過利用豐富的上下文引擎和專業的AI代理，Incerto顯著減少了人工操作，最大限度地減少了停機時間，並為開發人員和資料庫管理員提升了整體資料庫效率和安全性。
Resolve.ai
Resolve.ai 是一個代理式 AI SRE 平台，可自動執行事件回應和根本原因分析。它作為虛擬的待命團隊成員，在幾分鐘內調查警報、測試假設並識別問題，以減少平均解決時間（MTTR）、減輕工程師倦怠並提高系統正常運行時間。
Resolve.ai 是一個代理式 AI SRE 平台，可自動執行事件回應和根本原因分析。它作為虛擬的待命團隊成員，在幾分鐘內調查警報、測試假設並識別問題，以減少平均解決時間（MTTR）、減輕工程師倦怠並提高系統正常運行時間。
關於 可觀測性
可觀測性工具是一類先進的平台，旨在為複雜的IT系統內部狀態提供深入、可查詢的洞察。它們透過收集、關聯和分析高基數遙測資料（主要是日誌、指標和追蹤）來運作。這使得工程團隊能夠超越簡單的監控，主動探索和理解系統行為，從而能夠偵錯分散式環境中的未知問題。這些工具對於維護現代雲原生應用程式的可靠性和效能至關重要。
核心功能
- 統一遙測資料：在單一平台中擷取並關聯可觀測性的三大支柱：日誌、指標和分散式追蹤。
- 分散式追蹤：將請求在跨越多個微服務和元件時的端對端完整路徑視覺化。
- 高基數分析：支援基於任意屬性查詢和篩選資料，這對於偵錯特定使用者會話或請求至關重要。
- AI驅動的異常偵測：無需預先設定規則，即可自動識別異常模式或偏離基準效能的情況。
- 服務依賴性對應：即時產生不同服務和基礎設施元件之間互動方式的拓撲圖。
適用場景
可觀測性工具主要由DevOps工程師、網站可靠性工程師（SRE）和負責複雜分散式系統的軟體開發人員使用。它們對於在微服務架構中排查生產事件、透過識別瓶頸來最佳化應用程式效能，以及即時了解新程式碼部署的影響至關重要。這些平台對於雲端基礎設施管理和安全分析也很有價值。
選擇要點
選擇可觀測性工具時，應考慮其資料來源相容性和整合廣度。評估其查詢語言在探索資料方面的強大程度和易用性。考察其處理資料量的可擴展性及其定價模型（例如，按主機、按擷取資料量計費）。最後，評估其視覺化工具、儀表板和AI驅動的警報功能對您團隊工作流程的有效性。
可觀測性應用場景
偵錯生產環境中的微服務故障
一位網站可靠性工程師（SRE）收到了關於結帳服務錯誤率過高的警報。透過使用可觀測性平台，他們存取了一筆失敗交易的分散式追蹤。該追蹤將請求在認證、庫存和支付微服務之間的完整路徑視覺化。他們迅速發現支付服務在呼叫第三方API時逾時。透過檢查與該特定追蹤ID關聯的日誌，他們找到了確切的錯誤訊息，從而能夠在幾分鐘內解決問題，而非數小時。
主動優化應用程式效能
一個DevOps團隊注意到API回應時間逐漸增加。他們使用可觀測性工具分析來自應用程式伺服器、資料庫和快取的指標。透過建立一個關聯CPU使用率、資料庫查詢延遲和快取命中率的儀表板，他們發現一個特定的資料庫查詢隨著資料增長而變得低效。分散式追蹤功能確認該查詢是主要瓶頸。團隊優化了該查詢並部署了修復程式，成功將平均API回應時間減少了40%，在影響終端使用者之前解決了問題。
理解新程式碼部署的影響
一位軟體開發人員部署了一項重構應用程式核心部分的新功能。部署後，他們立即使用可觀測性平台比較變更前後的關鍵業務指標（如使用者註冊數）和效能指標（如延遲和錯誤率）。平台的儀表板顯示延遲略有增加，但記憶體使用量顯著下降。這種資料驅動的方法使團隊能夠驗證重構是成功的，並且在沒有對使用者體驗產生負面影響的情況下，對資源消耗產生了預期的正面影響。
監控雲端資源利用率和成本
一位雲端工程師的任務是優化基礎設施成本。他們使用可觀測性工具從他們的Kubernetes叢集收集詳細指標，包括每個pod的CPU/記憶體使用情況、網路流量和持久性磁碟區宣告。透過將這些資料視覺化，他們識別出幾個資源配置過度的服務，這些服務始終只使用不到20%的分配資源。他們還在一個特定的應用程式容器中發現了一個記憶體洩漏。基於這些洞察，他們調整了服務的資源請求和限制並修復了洩漏，最終使他們的每月雲端帳單減少了25%。
將系統健康狀況與業務KPI關聯
一位電子商務網站的產品經理想了解購物車放棄率高的原因。透過使用一個與業務分析整合的可觀測性工具，他們建立了一個儀表板，將技術指標（頁面載入時間、API錯誤）與業務指標（加入購物車的商品數、結帳完成率）疊加顯示。他們發現了一個強烈的關聯性：每當「支付處理」API的延遲超過2秒，購物車放棄率就會飆升50%。這種技術效能與業務成果之間的直接連結，為優先分配工程資源以優化支付API提供了明確的理由。
透過異常偵測增強安全性
一個安全營運（SecOps）團隊使用可觀測性平台來收集所有服務的認證日誌。他們配置了一個由AI驅動的監視器來偵測登入模式中的異常。系統自動標記出來自一個前所未見的IP範圍的失敗登入嘗試突然激增，隨後是一次成功登入。這觸發了即時警報。安全分析師調查相關的追蹤和日誌，確認這是一次憑證填充攻擊，並迅速封鎖了惡意IP範圍，並強制重設被盜帳戶的密碼，從而防止了更大規模的洩露。