大规模端到端分布式跟踪
通过捕获和分析从云原生到内部部署工作负载的分布式跟踪数据，获得对分布式系统前所未有的可见性。
将跟踪数据转化为有力的洞察
通过全栈可见性优化应用程序性能
- 通过将跟踪、指标、日志和安全详细信息与真实用户体验数据联系起来，了解全貌
- 自动发现动态实例，支持无服务器和容器化生态系统。
- 了解所有生态系统（云、本地、混合）的拓扑关系和依赖关系
- 通过可扩展的开放式系统，整合来自 OpenTelemetry、Prometheus 等其他数据源的数据，实现全面覆盖
通过深入分析解决问题
- 通过实时查询 PB 级跟踪数据，动态分析故障和异常值
- 使用日志、错误和元数据（包括 OpenTelemetry 属性），丰富跟踪数据，存储时间长达 10 年
- 将异常详细信息放在完整跟踪的上下文中，以便从海量信息中找到问题根源
- 无需更改代码或部署，即可轻松分组和筛选跟踪，并自动在上下文中使用 Kubernetes 属性
借助 Davis AI 支持，更快解决错误和性能问题
- 通过了解失败的原因并自动确定问题根源，改善应用程序运行状况
- 通过自动问题基线化，降低错误和性能缓慢带来的干扰
- 使用探索性分析和预测性 AI 分析跟踪数据，采取主动措施，预防未来出现的问题
- 根据业务影响指标，确定解决问题的优先次序
更快发现未知的不确定因素
- 结合所有可观测性信号（包括跟踪、日志、指标和拓扑数据），创建专门的仪表板和图表
- 通过即时识别性能异常值，最大程度提高应用程序性能
- 使用 Dynatrace 的 AutomationEngine，根据跟踪数据执行自动化工作流程
- 通过使用标准化 OpenTelemetry 语义词典，降低分析跟踪数据的学习难度
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