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使用案例

微服务问题调试

通过更加快捷的调试工具对不同类型的微服务数据进行挖掘利用。

挑战

使用多种监控工具会增加调试难度

开发人员需要多种不同类型的应用数据,如日志、指标、跟踪和服务配置文件。但将每种数据类型发送到具有各自界面和工作流程的不同工具中,就很难清晰地了解需要解决的问题。

解决方案

适用于所有数据的统一可观测性平台

将所有数据集中在一处 将所有数据集中在一处

将所有数据集中在一处

在同一屏幕上查看排除故障所需的所有日志、指标和跟踪。

可扩展的自定义指标 可扩展的自定义指标

可扩展的自定义指标

将各项指标与业务关键绩效指标进行关联,并在出现重要问题时发出警报。

查看所有交易 查看所有交易

查看所有交易

无需重现问题。收到问题通知时,只需搜索相关交易即可。

细致精准的警报

出现服务问题时提供细致、准确的警报

对各项自定义指标进行检测,以便对服务问题的检测和隔离进行改进。指标越详细,粒度越细,就越能帮助您了解问题所在。Splunk 的指标引擎从一开始就针对大规模部署量身定制。

Splunk 可观察性帮助我们清楚地了解我们的复杂环境,使我们能够根据数据采取行动,以便我们能够更快地完成帮助客户开发更好产品的使命。

Glenn Trattner, 首席运营官,Quantum Metric
准确诊断根本原因

准确诊断服务问题的根本原因

轻点鼠标,即可轻松查看问题是由基础设施、网络、第三方服务还是数据库查询不当造成的。通过 AlwaysOn 代码剖析功能,您还可以查看每行代码消耗的内存和 CPU 资源,从而发现有问题的代码。

Splunk 的可观察性使 Rappi 能够通过关注正确的警报来防患于未然。由于与技术相关的警报、与业务相关的警报、与运营相关的警报都存在于 Splunk 可观察性中,因此我们能够真正查明问题所在,并集中精力更快地解决问题。

Alejandro Comisario,Rappi 工程执行副总裁

最后一次检测代码

通过 Splunk,使用 OpenTelemetry 对代码进行检测后,就可以将数据发送给任何可观测性供应商,而无需在更换工具或构建新应用程序时重新进行检测,真正做到“高枕无忧”。

我们可以从第一天起就将 OpenTelemetry 融入我们的架构,因为我们有 Splunk,它是 OpenTelemetry 的首要贡献者,在这方面遥遥领先。

Sean Schade, Care.com 首席架构师
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