挑战1：微服务、多语言、多协议环境下，端到端观测 复杂度上升，埋点成本居高不下 Kubernetes 容器 网络、操作系统、硬件 基础设施层复杂度日益增加 如何关联? 挑战3：数据散落，工具多， 缺少上下文，排查效率低下 业务应用 应用框架 容器虚拟化 系统调用 内核 应用性能监控（APM） Kubernetes监控 Kubernetes组件异常： Scheduler, KCM， etcd，api-server K8S控制面：apiserver/ETCD/Scheduler 基础设施：节点、网络、存储 云服务界别：Kafka/MySQL/Redis/ 告警 拓扑图排查 根因定位 修复 告警收敛，幸福感UP 指标 日志 Trace分析 黄金指标 网络指标 服务依赖 事后复盘 拓扑图高可用、依赖分 析 面向失败、高可用设计 优化告警 主动发现 智能降噪、去重 系统性解决 系统性解决 关闭 智能告警 全栈数据源，70+个告警模板开箱即用： K8S控制面：apiserver/ETCD/Scheduler 基础设施：节点、网络、存储 云服务界别：Kafka/MySQL/Redis/ 告警 拓扑图排查 根因定位 修复 告警收敛，幸福感UP 指标 日志 Trace分析 黄金指标 网络指标 服务依赖 事后复盘 拓扑图高可用、依赖分 析 面向失败、高可用设计 优化告警 主动发现 智能降噪、去重 系统性解决 系统性解决 关闭 智能告警 eBPF