大規模端到端分散式追蹤
透過擷取並分析來自雲端原生和本地端工作負載的分散式追蹤資料，獲得前所未有的分散式系統可見性。
將追蹤資料轉換為強大的見解
藉由全端可見性最佳化應用程式效能
- 將追蹤、指標、日誌及安全性詳細資料，與真實使用者體驗資料相互連結以掌握全貌
- 自動探索動態實例，並支援無伺服器且容器化的生態環境
- 瞭解所有生態環境（雲端、內部部署及混合式）的拓樸和依賴關係
- 使用可擴展的開放生態系統涵蓋一切，整合來自 OpenTelemetry、Prometheus 等額外資料
運用深入研究分析功能排解疑難問題
- 即時查詢 PB 級追蹤資料，以動態分析故障和異常
- 使用日誌、錯誤及 OpenTelemetry 等詮釋資料豐富追蹤資料，最多可儲存十年
- 將異常詳細資訊放至完整跟蹤的情境中，協助您大海撈針
- 在上下文中自動使用 Kubernetes 屬性，無須程式碼或變更部署，即可輕鬆地分類並篩選追蹤資料
使用 Davis AI 協助功能，更快速地解決錯誤和效能問題
- 瞭解故障原因並自動判斷根本原因，改善應用程式運行狀況
- 利用自動問題錯誤和運作太慢基準降低噪音
- 使用探索性分析和預測性 AI 分析追蹤資料，以採取主動措施防範未來問題的發生
- 利用業務影響指標進行問題解決的優先順序
更迅速地發現「未知的未知」
- 結合所有可觀察性信號（包括追蹤、日誌、指標和拓撲資料），以建立專屬的儀錶板和圖表
- 利用即時效能異常識別功能，將應用程式效能發揮到極致
- 使用 Dynatrace 的 AutomationEngine，根據追蹤資料執行自動化工作流程
- 利用標準化 OpenTelemetry 語意詞典，縮短分析追蹤資料的學習曲線
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