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Kindling - OriginX
故障根因推理引擎
基于 eBPF 实现内核行为可观测性
基于eBPF内核行为可观性数据,穿针引线联动应用可观测性数据,网络可观测性数据,日志可观测性数据,实现根因推导
Kindling - OriginX
故障根因推理引擎
助力每个人具备专家级排障能力
每人都能5分钟定位级联故障根因 帮助企业轻松落地 1-5-10
专家智慧经验精准梳理各类分散监控指标与日志智能生成故障根因报告
Kindling - OriginX
故障根因推理引擎
消除能力和经验差异,实现标准化排障流程
将人工排障的典型步骤智能化、自动化统一为标准化排障流程,通过平台能力解决人员能力和经验差异性
消除差异提高效率,更有助于团队内部知识的积累和传承
Kindling - OriginX
故障根因推理引擎
最大化可观测性数据价值
自动串联可观测性数据,最大程度挖掘可观测数据价值
利用 eBPF 技术与自动化 Tracing 分析生成直观易懂、可解释的故障根因报告,消除使用门槛,提升可观测性体系建设价值
Kindling - OriginX
故障根因推理引擎
内核视角持续剖析解决AIOps的故障根因结论与可观测性的割裂问题
实践TSA方法论,基于北极星指标的排障体系自动化关联相关指标,智能数据下钻
生成可解释的根因报告,填平AIOps故障根因结论与可观测性数据的割裂鸿沟
自动化
Tracing关联分析
自动关联和分析各类Tracing / Metrics / Logging数据,收集关键操作的执行路径与数据进行故障根因的推导分析,生成可视化图表和报告,既是推导的过程依据,又可方便进行二次分析
标准化排障方式
简化用户体验设计
在排障过程中,什么时候该看什么数据,已经根据专家经验在界面流程当中设计好了,排障的特异化需求就能被固化并同步下来,成为标准化的排障流程
自动化智能化
查询分析功能
如果只有文档化的标准排障理论,而没有通过机器自动化智能化分析故障,并将标准化排障过程当中所需的数据自动化关联查询出来,完全依赖人去落地标准化排障是非常难的。
智能化给出可解释结论
在报告中直接给出故障根因结论,同时将故障的完整推导过程所需的Tracing / Metrics / Logging都已查询集成,再也不用因某些数据查询慢而打断思路。
无缝集成主流可观测性技术栈
故障根因推理引擎, 自动化Tracing关联分析生成可解释的故障根因报告
解锁排障专家之道
基于eBPF技术
故障根因推理引擎, 自动化Tracing关联分析生成可解释的故障根因报告eBPF是一种先进的系统内核技术,基于其能够获取到传统监控无法采集到的内核层指标,实现更精准深入分析
创新型TraceProfiling
故障根因推理引擎, 自动化Tracing关联分析生成可解释的故障根因报告利用创新型Trace-Profiling技术,精准捕捉每一次调用,自动组织和关联高价值的故障关键数据
北极星排障指标体系
故障根因推理引擎, 自动化Tracing关联分析生成可解释的故障根因报告基于北极星排障指标体系结合专家经验及算法推导故障根因,帮助用户真正落地实践1-5-10
极少资源占用
故障根因推理引擎, 自动化Tracing关联分析生成可解释的故障根因报告对宿主节点各类资源占用及消耗极少
SaaS版永久免费
故障根因推理引擎, 自动化Tracing关联分析生成可解释的故障根因报告Kindling - OriginX SaaS版永久免费使用,并且包含全部完整功能
私有化存储
故障根因推理引擎, 自动化Tracing关联分析生成可解释的故障根因报告采用边缘节点架构设计,数据完全私有化存储,用户拥有对数据绝对控制权
以SLO完成告警闭环
故障推理引擎的出现带来很多理念的转变
故障根因推理引擎, 自动化Tracing关联分析生成可解释的故障根因报告