應用程式可觀察性
利用一流的應用程式效能監控 (APM) 來確保最佳服務性能和 SLO、加速創新、更高效協作並達到事半功倍。
預防、最佳化和解決應用程式問題
雲端原生工作負載和微服務的自動化可觀察性
透過以下方式實現大規模服務水準目標 (SLO)、防止停機並減少平均問題解決時間 (MTTR)：
- 連續拓撲發現
- 無伺服器功能、雲端原生容器服務和大規模 K8 工作負載的回應時間和錯誤率基準
- 支援 OpenTelemetry，監控應用程式的運行狀況、可用性和安全性漏洞
提高團隊協作能力並消除「作戰室」
透過即時應用程式洞察和端到端效能分析打破孤島：
- 人工智慧驅動的根本原因和影響分析
- 版本和部署分析
- 互動式探索性分析
瞭解資料庫如何影響應用程式效能
更快地發現和解決資料庫問題：
- 每個資料庫實例的健康狀況指標
- SQL 語句效能可見性
- 端到端服務到資料庫的依賴關係映射
提高開發人員生產力
透過無縫信號整合識別問題根源
透過以下方式瞭解統一資料集中的詳細資訊：
- 企業規模的端到端追蹤
- 強大的回應時間和錯誤分析
- 追蹤上下文中的日誌
- 由 Grail 支援的 OpenTelemetry 分析
透過程式碼級分析優化應用程式效率
透過以下方式減少終端使用者延遲、同步和鎖定問題：
- 帶執行緒分析的連續生產分析
- 深入瞭解方法名稱的 I/O 瓶頸
- 程式碼級 CPU 分析簡化為單一方法
- 記憶體和分配分析，修復記憶體洩漏並加快程式碼速度
應用程式可觀察性資源
報告Dynatrace 獲評 2025 年 Gartner® 魔力象限™ 可觀測性平台領導者
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部落格什麼是可觀測性？不僅僅是日誌、指標和追蹤
