开发人员可观测性
借助贯穿整个软件开发生命周期（从开发、测试到生产）的实时代码级洞察，快速定位根因
利用可扩展、富含上下文信息的日志分析，加快故障排除
从应用程序和基础设施（包括云服务、Kubernetes 和主机）中搜索、筛选和直观显示上下文日志。
- 利用 Dynatrace Intelligence 自动关联日志、跟踪信息、指标和事件
- 精细化记录和字段级权限，实现一流的安全与合规管理。
- 以极低成本实现任何规模的数据摄取、处理和分析
使用 Live Debugger 安全进行实时调试
- 直接从 IDE 或基于 Web 的界面即时捕获任意代码行的全栈调试数据
访问实时应用程序状态，以解决从开发、测试到生产环境中的未知问题
- 轻松调试云原生和 AI 原生应用程序，包括开源和第三方应用程序
- 通过集成快照、日志和跟踪信息，全面掌握应用程序状况
自定义和扩展软件开发工作流程中的可观测性
查询和分析所有可观测性数据（包括日志、指标和跟踪信息以及拓扑结构），以解答复杂的开发和交付问题
利用 Dynatrace Intelligence 提供的精准警报和内置根因分析功能，将实时信号转化为可操作的反馈信息
从开发到生产，持续监控代码、服务和运行时依赖关系，无需手动插桩/埋点
应用可观测性驱动的发布控制，验证变更、把控发布流程并降低风险
构建自动化工作流程，直接集成到 IDE、MCP 服务器、管道、工具和问题跟踪器中
以最小开销分析所有工作负载的性能
在开发、测试和生产环境中启用始终在线的性能分析
- 精细化内存分配和持续内存分析
- 动态测量代码执行时间
- 持续线程分析以优化可扩展性
- 远程触发内存转储以进行深入分析
借助 Dynatrace Intelligence，全面提升 AI 辅助交付能力
将实时代码级可观测性集成到开发人员工具和 IDE 中，以便在发布前、发布中和发布后验证变更
为 AI 智能体配备跨环境的关联运行时洞察，指导渐进式发布，同时减少信息干扰和认知负担
通过将统一的日志、跟踪信息、指标、执行上下文信息和特征级信号融入 AI 工作流程，实现更快、更安全的交付决策
与任何工作流程和技术栈无缝集成
开发人员的故事
“Dynatrace 是 Photobox 的创新技术，我们的团队现在只需几分钟就能完成以前需要花费数小时的工作。”
性能提升
问题识别和解决速度提升高达 80%
峰值销售业绩提升
影响服务的重大事件减少 60%
“系统上线后，我们仿佛拥有了上千名日志分析师在帮助我们了解需要关注的方面，以改进我们的服务。”
优化体验
数字事件和中断时间减少 50%
更优成果
AI 洞察揭示用户体验如何影响转化率
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