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單一平台彙整所有訊號,提供完整業務脈絡。

AI 在解決問題的同時,也可能帶來同等程度的複雜性,且往往最先反映於可觀測性上。這會導致業務脈絡遺失、疑難排解處於被動狀態,以及成本節節攀升。Splunk Observability 正是因應上述挑戰而生。

深入分析業務脈絡,優先處理重要事項 深入分析業務脈絡,優先處理重要事項

深入分析業務脈絡,優先處理重要事項

串聯服務與業務流程、加入客戶區隔或商店 ID 等背景資訊,藉此瞭解問題對 SLO、KPI 和使用者體驗的衝擊。自有或非自有基礎架構皆適用。

加速疑難排解 加速疑難排解

快速偵測並修復影響業務的問題

Splunk 的即時串流架構和 AI SRE 代理可協助您在幾秒鐘內找出異常情況、橫跨環境判定根本原因,並將關聯的警示風暴統整為可做為行動依據的單一畫面。

掌控資料與成本 掌控資料與成本

可預測的價格及資料和成本的控制權

內建的遙測管道管理、簡單的主機式計價 (無超額加價) 和原生 OpenTelemetry 支援,讓您可完全掌控資料和成本,減少積欠的技術債。

隆重介紹 Splunk Observability

想要實現數位韌性,單憑儀表板和警示是不夠的。Splunk 運用 AI 代理與整合的資料結構來解決及預防問題、觀測及管理 AI 系統,並將所有訊號連結至業務影響。

透過 AI 代理修復與防患未然

  • 建立跨領域訊號關聯,及早發現問題,避免災情擴大
  • 將追蹤紀錄、記錄檔、網路路徑和業務 KPI 匯集至現成脈絡
  • 提出復原、特性切換變更或量能調整等措施
  • 讓工程師從重複性作業解放,以便專注於創新

觀測 AI 代理和 AI 堆疊

  • 端對端監控 GPU、模型、向量資料庫、調度管理層級和代理框架
  • 追蹤品質和安全性訊號,例如幻覺、PII 洩漏及政策違反情況
  • 呈現成本和效率指標,包括 Token 用量和模型投資報酬率
  • 偵測傳統黃金訊號無法察覺的隱性效能衰退情形

連結訊號和業務影響

  • 將結帳、客訴和履約等關鍵業務流程和使用者歷程建模為頭等物件
  • 確認受影響的客戶、區隔和地理位置及嚴重程度
  • 建立跨領域遙測資料關聯,涵蓋基礎架構、服務和網路
  • 根據收益、風險和客戶體驗排定工作優先次序,而非僅依系統健康情況

 

 

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瞭解 Splunk Observability 的實際運作情形:體驗互動式逐步導覽,深入探索產品 UI 和功能。

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客戶成功案例

如果我們能證明監控可以在服務中斷前檢測出問題,就能夠證明我們在監控工具上的投資能為業務帶來價值。

Jon Moore Progressive Insurance,網域架構師
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