近日，基调听云荣获2023数字化创新突破技术奖项，这是对我们在智能可观测性领域持续创新和技术提升的认可。自基调听云智能可观测性平台发布上线以来，我们一直致力于为广大用户提供更加智能、稳定、高效的运维服务，并不断优化底层技术能力以加强客户体验。
其中，基调听云智能可观测性平台的全局拓扑和疑似问题两项核心技术能力再度升级获得行业认可，充分证明了我们在技术创新方面的领先地位和不断提升用户体验的努力！
下面为大家介绍基调听云智能可观测性平台全局拓扑和疑似问题两项技术能力。
全局拓扑：全景式&自动化
全局拓扑是一种全景式的应用程序拓扑图，它可以自动发现和绘制整个应用程序环境的拓扑结构，包括用户体验、应用、进程、主机、容器、部署环境之间的关系。
全局拓扑价值
◆ 全局拓扑可以帮助用户快速了解应用程序的整体架构，并提供实时的性能指标和事件数据，指标、告警、日志等数据彼此关联打通，以便用户能够快速诊断和解决性能问题。
◆ 全局拓扑通过横向调用关系拓扑和纵向依赖关系拓扑，帮助您解决企业复杂多变的服务治理难题、业务流程治理难题以及变更影响分析难题，实现数字业务全景可观测。
◆利用基调听云的智能一体化探针TingyunAgent，全局拓扑能够自动发现、监控和拓扑监控对象。
◆ 借助无监督的知识图谱和决策树等算法，它可以主动为您标记故障节点及根因节点，为故障提供答案。
◆ 全局拓扑融合了指标体系和标签系统，用于指标探索和深度分析。
应用场景
◆ 纵向拓扑：面向大规模的分布式的微服务业务系统，全新设计的纵向的拓扑图可以更好地展示复杂的服务依赖和业务调用关系，方便用户更快、更方便地把握全局。
◆ 数据纵向关联：除了横向的应用、服务组件间的数据关联外，系统还能纵向地将RUM访问、应用、进程、容器、主机、数据中心等多维度的数据关联在一起，帮助用户快速定位问题。
◆ 依赖关系映射：全局拓扑直观展示组件访问的层级关系，通过警告规则设置，系统计算出应用、实例、进程的访问健康状态，进而判断出业务流程的健康状态。
◆ 端到端用户体验追踪：在企业日益复杂的IT环境中，全局拓扑能够自动为IT团队建立从用户端，后端服务器、API、消息队列、存储等全方位的实时动态监控，实现跨系统、多业务部门的完整用户体验追踪。
疑似问题：提供最佳告警实践&根因分析
需要注意的是，随着企业信息化程度的提高和应用系统的不断扩展，企业所面临的软硬件设施数量逐渐增多，所涉及的应用系统也变得越来越复杂。在这样的背景下，监控系统需要对各种组件和环节进行全面监测，以便及时发现和解决问题。然而，在实际运维中，由于企业系统的复杂性和监控系统的技术限制，极有可能会存在告警配置多、告警过多、告警风暴、告警质量不高等问题。
行业性解决方案
◆ 告警聚合：使用告警聚合技术，将多个告警信息合并成一个，并去重过滤，从而减少告警数量，提高处理效率。例如使用基于机器学习的智能告警聚合技术。
◆ 统一告警平台：构建一个统一的告警平台，将来自不同系统和设备的告警信息集成到一起，从而避免运维人员需要去不同的系统中查看告警信息的问题。
◆ 异常检测：通过分析历史数据和监控实时数据，自动识别出与正常行为不符的异常数据点。
基调听云智能可观测性平台疑似问题能力基于异常检测的方式为企业解决目前存在的多种告警问题，从而实现告警最佳实践。通过横纵向拓扑、跨时间、进程、主机、应用检查相互依赖关系，形成的告警收敛和根因分析的功能。当组件上触发事件时，可以自动收集横向拓扑上的所有实时服务，如果横向拓扑显示被调用的服务也被标记为不健康，则会自动继续进行分析，沿着横向拓扑的每一个节点，还会分析纵向拓扑的不健康状态。疑似问题会对触发告警的所有问题进行采集，然后将采集到的问题进行分析进而自动找到问题的根因。
基调听云疑似问题功能针对应用、实例、进程、Database、主机提供了开箱即用的告警最佳实践，包含影响范围、根因分析、路径分析等详细分析，以便快速解决问题。
基调听云智能可观测性平台的全局拓扑和疑似问题两项技术能力的全新提升，为用户带来更先进、更优质的服务体验。这些技术能力不仅提高了应用程序拓扑图的自动绘制能力，也增强了深度分析能力，从而为用户提供更加全面准确的监控和预警服务。我们坚信，这些改进将为客户带来更好的服务和支持，助力他们在数字化时代中实现更大的成功！
基调听云智能可观测性平台
基调听云智能可观测性平台围绕企业的信息化与数字化业务提供一套全面覆盖终端用户体验、应用性能、业务性能、基础设施和多云环境的基于AI的智能可观测性平台。经过大量金融、运营商等客户的生产验证，高效保证企业数字化业务稳定运行，提高SLA，降低MTTR。该平台持续自动化的获取数据，辅以AI技术，持续的自动分析，自动告警，并能能够主动提供答案，做到全栈的可观测性，帮助客户持续优化用户体验、提高研发运维效率和加快业务创新速率，实现助力企业加速数字化转型，提升企业数字化竞争力。