OpenAIOps社区重磅推出：云杉DeepFlow & 必示RiskSeer 应用性能智能监控预警...

主要观点总结

本文介绍了随着云原生技术的广泛应用，各行业正在经历数字化、智能化改变，以及由此带来的IT业务复杂度和风险的提升。为了应对挑战，可观测性技术成为云原生时代运维技术的重要方向。文章详细描述了DeepFlow与RiskSeer结合的应用性能智能监控预警方案，通过DeepFlow的可观测性平台和RiskSeer的智能监控预警系统，实现IT系统的全栈、全链路观测和智能运维。通过案例介绍和参考资料，展示了DeepFlow和RiskSeer在智能监控预警方案中的实际应用和优势。

关键观点总结

关键观点1: 云原生技术的广泛应用带来IT业务复杂度和风险的提升，需要新的技术来应对。

随着数字化转型的加速，IT系统面临更高的复杂性和风险，需要更强的可观测性和智能分析能力来保障业务运行。

关键观点2: 可观测性技术成为云原生时代运维技术的关键方向。

可观测性技术通过提升IT系统的可观察性、可维护性和运行可靠性，帮助IT企业应对新的挑战。

关键观点3: DeepFlow与RiskSeer结合的应用性能智能监控预警方案，实现全栈、全链路的IT系统观测和智能运维。

通过DeepFlow的可观测性平台和RiskSeer的智能监控预警系统，该方案可以高性能、高质量地采集观测数据，形成观测数据湖，并结合AI技术进行分析和预警。

关键观点4: DeepFlow利用eBPF技术实现零侵扰的数据采集。

DeepFlow通过eBPF技术，无需修改应用代码或配置，即可实现对应用热加载观测数据的获取能力。

关键观点5: RiskSeer通过智能基线算法实现指标智能监控预警。

RiskSeer能够智能识别多类型异常，自适应复杂环境，提高指标检测的精准度和性能。

关键观点6: DeepFlow和RiskSeer的结合，实现了海量可观测性数据的自动化智能监控和精准告警。

该方案将可观测性与AI技术相结合，解放了监控预警的生产力，为用户提供了端到端的智能可观测性运维方案。