安全、弹性、智能：为现代 DevOps 人员提供更智能的可观测性方案
全栈可观测性
助力实现智能自动化
现代堆栈需要实现全层级可见性并部署 AI 驱动的自动化流程，以预测风险并保持应用程序的弹性。
现代环境错综复杂。全栈可观测性方案可跨层级关联性能、可靠性和洞察分析。它还能结合自动化技术，支持 DevOps 团队完成从检测问题向解决问题的高效转型。这有助于提高弹性、减少繁琐工作，并缩短混合云和分布式系统的平均解决时间。
利用 AI 驱动的可观测性，将复杂流程化繁为简
混合和多云架构、容器和微服务会构成支离破碎的可见性流程。孤立的工具迫使团队频繁切换背景信息，进而拖慢根本原因分析进度并削弱员工信心。
统一的全栈可观测性具备全栈关联和实时拓扑映射功能，可在动态环境中生成单一运营视图，以提高 RCA 速度和运营清晰度。
即使设立自动化框架，工程师也要浪费时间手动分流警报和修补系统。这不仅会减慢恢复速度，还会增加运营风险。
AI 驱动的可观测性具备闭环自动化和 AI 辅助修复功能，可检测问题、应用策略检查修复程序并自主验证结果，从而减少停机时间并消除重复操作。
静态策略和人工审计的速度滞后于部署任务，使得弹性和合规管理处于被动状态，难以实现主动响应。
持续合规管理与弹性评分功能由预测性分析和持续态势评估驱动，可助您实时洞察运营风险，提前预防事故。
DevOps 的成功取决于数据，但团队难以将部署指标与业务成果相关联。这会限制团队推行持续改进和问责制体系。
AI 驱动的分析功能可在整个生命周期和实时反馈回路中提供统一的指标，将技术性能与业务影响相关联，以指导优化和持续改进工作。
将 IT 运营统一整合为单一智能体验
应用 AI 和自动化驱动的实时可观测性、弹性状态管理以及自动化资源优化功能。
从被动应急到未雨绸缪，确保每一次决策都能创造商业价值。
通过自动发现和依赖关系映射，实时洞察应用程序、服务和基础设施的状态。Instana 可提供背景信息丰富的洞察分析数据，以加速根本原因分析并缩短 MTTR，从而帮助 DevOps 和 SRE 团队保持应用程序正常运行并大规模满足 SLO 要求。
及早识别风险并自动执行修复工作流，以维持正常运行和合规性。Concert 可整合可观测性与弹性状态管理、缩小合规差距，跟踪进度并预防中断，即使在安装补丁和更换窗口期间也能正常运行。
实现应用程序资源使用情况的全栈可见性，并持续 优化计算、存储和网络资源。自动配置和扩展，以防止资源争用，将工作量控制在 SLO 范围内，确保性能稳定且无需人工干预。
利用情境化风险 智能功能，构建更智能、更安全、更快捷且更具成本效益的修复流程，从而实现自动管理应用程序漏洞。Concert 具备自动修补功能，可缩短 MTTR，而 AI 驱动的优先级排序则可确保业务重点始终集中于关键漏洞。
