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global header v2 patches for non-English locales
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temporal patch for globalNav V2 with PDB banner
Global nav V2 patch, remove after adding the mobile languages fix in the codebase (S7 or S8)
transitional logo header/footer patch
Push Down Banner V1 Analytics Patch (3/18/24), remove it if not using v1

使用案例

隔离云原生环境中的问题

最后,一位工程师就可以解决整个系统的问题。突破云原生环境的复杂性,更快地解决问题。

挑战

扩大规模而不增加问题

在云原生环境中界定和识别问题通常需要从微服务、Kubernetes、API 和无服务器功能的依赖关系中筛选。多种监控工具、采样数据和脱节的 UI 会减慢故障排除的速度。

解决方案

系统的超人背景信息

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实时的端到端可见性

从云基础设施、单片和微服务,以及跨 Web 和移动设备,实时查看整个生产环境。

预测性分析 预测性分析

在微服务中更快找到“原因”

AI 有助于更快地进行故障诊断,为您指出对客户和服务影响最大的问题。

代码部署可见性 代码部署可见性

确定负责的代码行

了解您的代码如何影响内存和资源。Splunk 以最小的开销将代码链接到每个服务的每个跟踪。

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加快故障排除

从您的 Web 和移动体验到后端服务,轻松调查任何交易。对每个步骤进行故障诊断,而不必重现问题,并了解首先要修复哪些问题。

Splunk 可观测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
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依靠智能标记和分析

在一个位置查看来自您的业务、基础设施和应用程序的所有标签,轻松将延迟或错误的新趋势与关键服务组件进行比较。

Splunk 的可观测性使 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 可观测性中,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

AI 可以更快地隔离问题

通过 AI 指导的故障诊断,自动识别对您的服务和客户影响最大的延迟和错误的来源,更有效地隔离问题,而不是手动深入调查各个仪表板。

Splunk 可观测性云以某种方式捕获所有日志、指标和跟踪,使我们能够了解我们平台上的任何事件,因此我们可以提出问题并获得答案。

Matt Coddington, Care.com 开发运维工程高级总监
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