本文由AI智能模型生成,在自有数据的基础上,训练NLP文本生成模型,根据标题生成内容,适配到模板。内容仅供参考,不对其准确性、真实性等作任何形式的保证,如果有任何问题或意见,请联系contentedit@huawei.com或点击右侧用户帮助进行反馈。我们原则上将于收到您的反馈后的5个工作日内做出答复或反馈处理结果。
deepflow可观测性分析软件(hcs版):为 云原生 开发者量身打造的全栈、全链路、高性能数据引擎
在云原生应用的开发过程中,可观测性一直是一个难题。开发者们常常面临着应用诊断难、部门协作壁垒等核心痛点。为了解决这些问题,deepflow可观测性分析软件(hcs版)应运而生。作为一款全栈、全链路、高性能的数据引擎,deepflow帮助企业实现云原生应用的可观测性,为 数字化 、智能化转型提供高度 自动化 的可观测数据底座。
deepflow可观测性分析软件(hcs版)的特点在于其细粒度、多维度的可观测性数据。通过部署deepflow平台,开发者可以按需拉起新增容器节点,实现对容器动态变化的检视。同时,deepflow还可以对接skywalking、elasticsearch等平台,初步实现对微服务应用的整体可观测性能力。这使得开发者可以更加全面地了解应用的运行情况,及时发现和解决问题。
一个典型的用户案例是,某企业的应用采用了容器化部署,容器的动态变化非常大,服务之间解耦程度较高。在这种情况下,传统的检视手段往往无法满足需求。而通过部署deepflow平台,该企业可以根据实际需求灵活地拉起新增容器节点,实现对容器动态变化的检视。同时,deepflow还可以帮助该企业定义sli/slo,通过多维度的可观测性数据,对应用的性能进行全面评估。
总之,deepflow可观测性分析软件(hcs版)是一款为云原生开发者量身打造的全栈、全链路、高性能数据引擎。它帮助解决云及云原生应用诊断难的核心痛点,通过细粒度、多维度的可观测性数据打通部门协作壁垒,为企业数字化、智能化转型提供高度自动化的可观测数据底座。无论是容器动态变化大、服务解耦的场景,还是需要对微服务应用进行整体可观测性能力评估的场景,deepflow都能提供有效的 解决方案 。
本服务提供商:北京云杉世纪网络科技有限公司