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背景与痛点

企业业务上云，一方面切实获得业务敏捷性提升带来的优势；另一方面，传统运维存在的痛点被急剧放大，呈现指数级增长态势，同时衍生出新的复杂性问题。

云原生可观测性数据孤岛

云原生环境下，传统烟囱式运维工具造成多源观测数据相互割裂，需人工跨系统拼凑故障证据链，故障定位耗时长。

内核级监控盲点

传统监控手段无法实现内核层流量监控与系统调用追踪，造成监控精度不足、故障定位效率偏低、性能瓶颈难以识别。

动态变化监控困难

容器/Pod生命周期呈秒级动态变化，服务拓扑实时更新，传统监控配置易失效，静态观测体系难以完整感知云原生环境运行状态。

解决方案

云原生全景可观测能力

以“全栈数据关联+智能根因推理”为核心，结合eBPF技术突破传统瓶颈，构建云原生全景可观测能力；

OneAgent全链路数据采集能力，覆盖业务、应用、平台及基础设施；

整合资源、指标、日志、链路数据，通过数据治理自动关联全栈数据，实现多维分析能力，快速定位问题根因。

无侵入链路追踪及内核级监控

实时系统调用追踪：利用eBPF技术实现无侵入链路数据采集（如微服务调用链、数据库调用分析），对传统工具难以覆盖的内核层行为开展实时、低开销监控；

内核级网络IO时延监控：在内核层捕获Pod间流量，实时分析TCP重传、丢包、IO时延等信息，降低网络存储延迟损耗。

动态拓扑与全链路追踪

构建准实时服务运行时拓扑（基于eBPF自动发现Pod间调用关系及服务调用关系），支持从“服务拓扑→资源对象→容器实例→主机资源→物理设备”纵向下钻，同时自动关联资源、性能、链路、日志开展辅助分析。

决策树+大模型结合eBPF提升故障定界能力

将eBPF捕获的内核事件、网络数据、调用链路与离散的指标、链路、日志数据进行高效串联，结合平台内置的300+专家诊断模型以及大模型助手，实现常见故障的自动化根因定界，故障分析效率较传统方式大幅提升。

云原生复杂环境可观测

打破基础设施、容器、微服务及应用之间的数据孤岛，打造融合、可关联的统一观测平面。

故障快速定位与根因分析

通过指标、日志、调用链数据关联，精准还原异常或性能劣化的完整上下文与传播路径，实现故障快速定位。

驱动业务优化与高效决策

将平台性能数据与关键业务链路直接关联，构建容量模型，为架构优化、资源规划及产品改进提供决策依据。