以极低的成本实现 AI 级可观测性

全栈可观测性是指可观测性解决方案能够监测整个应用程序堆栈（从最终用户到应用程序代码和基础架构）的能力。全栈可观测性解决方案通常包含多种功能，包括日志监测和分析、云和基础设施监测、应用程序性能监测、数字体验监测、持续性能分析和 AIOps。欢迎进行我们的自我评估，了解您在实现统一全栈可观测性平台的成熟度方面的进展情况，以便您能够全面分析遥测数据，并缩短平均故障解决时间。

智能体可观测性是一种 AI 智能体主动调查事件的方法，而不是等待工程师解读仪表板和警报。AI 代理不会只是呈现数据并让人类自行分析，而是实时对您的遥测数据进行推理——找出根本原因、跨服务关联信号，并推荐或执行修复措施。

AI 驱动的可观测性可帮助组织实现卓越的业务和运营。通过实现由智能体 AI 驱动的全栈可观测性，SRE 团队可以主动通过上下文根本原因分析、交叉信号关联以及跨孤立团队的有效协作，更快地检测和解决问题。企业可以履行服务水平协议 (SLA)，并缩短产品上市时间、提高运营效率和客户满意度。了解有关 AI 驱动的可观测性的优势的更多信息。

各地企业都面临着一个充满挑战的环境：成本压力增加，同时还承受着复杂的分布式云原生环境产生的大量数据。在这样的情况下，团队需要能够随时随地对其所有数据进行更智能的分析、访问和保留，从而解决问题，做出决策并确保弹性。许多已采用 Splunk Enterprise 的公司需要做出选择，因为 Splunk 提供的 Splunk Enterprise、Splunk Cloud 和 Splunk Observability 具有不同的定价模式，很难提供一体化的可观测性。相比之下，Elastic 提供的解决方案快速而简单，让公司能够为未来做好准备。

最常见原因：成本。随着基础设施规模的扩大，Datadog 按主机和指标计费的成本迅速上升，许多团队不得不在保留哪些数据和舍弃哪些数据之间做出痛苦的权衡。Elastic 的模式让团队能够更好地控制存储的内容、存储时间以及付费方式，通常可节省高达 4 倍的成本。

可观测性可以看作是对现代应用程序监测的演变。从根本上说，它是应用程序和基础架构通过可操作的日志、发布的指标和分布式跟踪来显示其内部状态的能力。作为一种方法，与传统形式的监测相比，可观测性收集、转换、关联、分析和可视化这些信号，更适合管理云原生环境的复杂性和规模。可观测性会随着新趋势和新技术的出现不断发展。