構建全棧云可觀測性數據底座
基于 DeepFlow 全?？捎^測性數據采集和集成能力，構建全棧云可觀測性數據底座，提升數據分析的智能化水平，打造覆蓋全行業務和系統的全棧云可觀測性數據平臺，助力光大銀行金融數字化轉型行穩致遠。
構建從網絡-系統-應用的全棧統一可觀測性
使網絡運維團隊從網絡監控時代邁向全棧主動觀測時代，有效提升運維監控能力，提供更加全面、精準、有效、安全的監控服務能力，整體提升了故障定位和根因分析水平。
?云多芯信創?融云平臺可觀測性建設
全棧信創化云原?可觀測性平臺，從應??度提供實時全景圖和?絡性能監控分析能?，提?全?可視化監控能力，賦能應??絡的回溯分析，保障信息系統安全穩定運?。
統一構建兩地多中心全棧云的可觀測性監控體系
基于覆蓋全棧全鏈路的可觀測數據，構建面向整體云基礎架構的觀測數據服務能力，用于精細量化服務質量，提升云資源的運營能力，擴展云管平臺服務的豐富性。
數據中心流量中臺與可視化平臺建設
建設一張獨立的數據采集網，實現低延遲、高速度的數據過濾與轉發，為運維工具建設提供了良好的數據基礎。并在此之上構建網絡流量分析系統，提高網絡運維團隊定位故障的準確性、實時性，為業務多樣性擴展、業務模式補充、服務能力升級夯實基礎。
電信云全網運維分析平臺建設
借助 DeepFlow 自動繪制覆蓋物理網絡、虛擬網絡全景流量拓撲，為云網管平臺提供上千個業務系統網絡監控視圖，為構建可觀測數據自服務提供數據采集、分發、分析能力。
CT 云、IT 云網絡一體化監控分析平臺建設
提供面向云資源的流量分析視角和指標，自動發現并定位質量下降的鏈路、主機、系統組件。建設多數據中心、多資源池一體化撥測與異常告警體系，提高故障風險應對預見性、時效性，快速收斂和減少業務故障頻次、故障修復時間。
浙江省邊緣云與網絡一體化監控分析平臺建設
基于 DeepFlow 主動式插件采集能力，拓展故障排查和回溯取證能力，增強全棧性能指標關聯分析和異常告警能力，實現快速定位故障原因，減少故障問題修復時間，保障融合邊緣云上業務服務質量。
5GC 可觀測性分析平臺
基于 DeepFlow 自動化的流量性能指標分析和可視化呈現，打開云上 5GC 業務黑盒、補齊 5GC 網絡云流量分析盲點，提升 5GC 網絡云運行質量，助力運維效率提升，保障 5GC 業務連續性。
助力中國鐵塔構建混合云可觀測性底座
基于 DeepFlow 能力適配鐵塔、阿里云、聯通云、信創云平臺等混合云架構，實現更貼近客戶實際運維場景的可觀測性方案，打造自研全棧深層次網絡監控工具，助力鐵塔 IT 網絡安全穩定運行。
構建云盾可觀測能力提升故障處置效率
為混合云、云原生等新型 IT 基礎設施的演進提供可觀測能力，聚焦應用性能，常態化發現基礎設施及應用代碼性能問題，實現故障預警、發現、定位、驗證時間降低至分鐘級。
可觀測性覆蓋整個電力業務鏈條 有效提升運維效率
通過 DeepFlow 豐富 RED 指標，建立完善的 SRE 健康指標主動監控體系，幫助用戶在故障發生前提前預測，在故障發生時分鐘級別定位故障路徑，降低運維成本。
智能汽車應用調用全鏈路可觀測
DeepFlow 實現了車端全場景可觀測性，幫助車企在系統研發、測試、整車路側各個階段中快速故障定位和定界，加快迭代優化速度，提升效率，提升車端應用的整體性能。
智能工廠整體網絡監控平臺建設
基于 DeepFlow 可觀測性平臺，解決 F2 工廠業務資源池網絡流量黑盒問題，實現端到端快速診斷和故障實時在線分析，保障網絡問題分析的統一視角和業務連續性，推動智能工廠高效、穩定、可持續運行。
新一代混合云流量服務與管理平臺建設
基于 DeepFlow 實現混合云流量一體化管理與性能診斷分析、趨勢分析預警、量化服務，為云上業務的穩定運行提供監控側保障，同時為混合云多租戶賦能，提升企業運營效益。
構建政務云流量大數據中心，為安全平臺提供數據支撐
為四川省政務云的多個資源池提供流量數據采集分析、分發服務。通過豐富的觀測數據對政務關鍵業務的運維和運營提供數據支撐，補充了政務云流量精準分析能力。
專線監控分析全景可視化大屏建設
基于 DeepFlow 構建一體化監控大屏，直觀呈現專線性能分析指標、以及專線業務 TOP 排名分布詳情，實現多數據中心、多條專線流量一體化監控，并為企業提供成本分攤、高效運營、網絡溯源、端口收斂、業務排障、問題定位的重要抓手。
構建云上云下一體化追蹤，為便捷就醫服務數字化轉型保駕護航
通過 DeepFlow，在信創環境實現云上云下一體化追蹤，幫助快速實現故障的定界定位，促進便捷就醫服務的數字化轉型，為消費者體驗保駕護航。
政采云可觀測性建設實踐
DeepFlow 能夠提供網絡層面的詳細追蹤，幫助政采云識別請求在網絡中的傳輸情況，補全了傳統 APM 工具無法覆蓋的鏈路信息。提高了故障排查和業務監控的能力。
云原生應用可觀測性平臺建設
基于 DeepFlow 自動化的可觀測數據采集、指標分析和可視化呈現，解決復雜云網絡、容器網絡內任意服務訪問的全鏈路追蹤難題，提升故障定位效率，降低運維人力需求。
實現 VMware 虛擬化網絡流量可觀測性
通過 DeepFlow 云原生可觀測性實現跨數據中心 VMware 集群業務網絡流量全局可觀測，業務健康及指標數據監控視圖化，助力客戶確保業務的連續性和性能的最優化。
整體網絡監控平臺建設
基于 DeepFlow 全面實現云網絡性能監控，并將可視化能力集成到 Grafana 系統，賦能各個項目組靈活觀測業務系統健康質量。同時，夯實數字化基礎設施底座能力，賦能云上應用敏捷化，實現快速業務創新，助力集團數字化轉型。
深圳煙草兩地雙中心云網全景監控分析
通過 DeepFlow 實現了跨地域跨數據中跨平臺的云網流量采集管理和云網絡性能優化，降低了運維成本，提升了整個云基礎設施的可靠性和可管理性。
錦江酒店（中國區）網絡流量采集及分析
通過定制化大屏設計，展示多點多數據中心交互的網絡實時流量及健康狀態，自定義構建符合用戶習慣的視圖展示，助力酒店系統的全方面運維。
B2C 跨境電商業務零插樁全鏈路追蹤實踐
基于 DeepFlow 實現業務請求的完整鏈路拓撲和跨語言的分布式追蹤，使開發測試能從全局觀測視角快速完成問題定位和指標分析，提升整體的可觀測性能力。
游戲服務全鏈路、真全棧無盲點可觀測實踐
利用 DeepFlow 的 eBPF 技術實現無侵入式的可觀測性，不僅確保了游戲漸進式發布過程中的流暢用戶體驗，還加快了問題的診斷與解決，有效預防了潛在的性能問題。
微拍堂基于 DeepFlow 建設零侵擾的可觀測平臺
基于 eBPF 的 DeepFlow 項目作為數據底座，針對業務需求建設實現了應用總覽視圖、接口統計、應用調用日志、全景拓撲圖、全棧鏈路追蹤等能力。
爆發式增長業務背后的可觀測性平臺實踐
以 DeepFlow 為底座聯合其他開源工具，構造了符合企邁科技業務特點的可觀測性平臺，幫助團隊識別問題、優化性能，并確保系統能夠穩定可靠地服務于 50 萬+合作門店和 7 億多消費者。
客戶的信賴源于我們對技術的專注
金融
構建全棧云可觀測性數據底座
基于 DeepFlow 全?？捎^測性數據采集和集成能力，構建全棧云可觀測性數據底座，提升數據分析的智能化水平，打造覆蓋全行業務和系統的全棧云可觀測性數據平臺，助力光大銀行金融數字化轉型行穩致遠。
構建從網絡-系統-應用的全棧統一可觀測性
使網絡運維團隊從網絡監控時代邁向全棧主動觀測時代，有效提升運維監控能力，提供更加全面、精準、有效、安全的監控服務能力，整體提升了故障定位和根因分析水平。
?云多芯信創?融云平臺可觀測性建設
全棧信創化云原?可觀測性平臺，從應??度提供實時全景圖和?絡性能監控分析能?，提?全?可視化監控能力，賦能應??絡的回溯分析，保障信息系統安全穩定運?。
統一構建兩地多中心全棧云的可觀測性監控體系
基于覆蓋全棧全鏈路的可觀測數據，構建面向整體云基礎架構的觀測數據服務能力，用于精細量化服務質量，提升云資源的運營能力，擴展云管平臺服務的豐富性。
數據中心流量中臺與可視化平臺建設
建設一張獨立的數據采集網，實現低延遲、高速度的數據過濾與轉發，為運維工具建設提供了良好的數據基礎。并在此之上構建網絡流量分析系統，提高網絡運維團隊定位故障的準確性、實時性，為業務多樣性擴展、業務模式補充、服務能力升級夯實基礎。
電信運營商
電信云全網運維分析平臺建設
借助 DeepFlow 自動繪制覆蓋物理網絡、虛擬網絡全景流量拓撲，為云網管平臺提供上千個業務系統網絡監控視圖，為構建可觀測數據自服務提供數據采集、分發、分析能力。
CT云、IT云網絡一體化監控分析平臺建設
提供面向云資源的流量分析視角和指標，自動發現并定位質量下降的鏈路、主機、系統組件。建設多數據中心、多資源池一體化撥測與異常告警體系，提高故障風險應對預見性、時效性，快速收斂和減少業務故障頻次、故障修復時間。
浙江省邊緣云與網絡一體化監控分析平臺建設
基于 DeepFlow 主動式插件采集能力，拓展故障排查和回溯取證能力，增強全棧性能指標關聯分析和異常告警能力，實現快速定位故障原因，減少故障問題修復時間，保障融合邊緣云上業務服務質量。
5GC 可觀測性分析平臺
基于 DeepFlow 自動化的流量性能指標分析和可視化呈現，打開云上 5GC 業務黑盒、補齊 5GC 網絡云流量分析盲點，提升 5GC 網絡云運行質量，助力運維效率提升，保障 5GC 業務連續性。
助力中國鐵塔構建混合云可觀測性底座
基于 DeepFlow 能力適配鐵塔、阿里云、聯通云、信創云平臺等混合云架構，實現更貼近客戶實際運維場景的可觀測性方案，打造自研全棧深層次網絡監控工具，助力鐵塔 IT 網絡安全穩定運行。
電力與能源
構建云盾可觀測能力提升故障處置效率
為混合云、云原生等新型 IT 基礎設施的演進提供可觀測能力，聚焦應用性能，常態化發現基礎設施及應用代碼性能問題，實現故障預警、發現、定位、驗證時間降低至分鐘級。
可觀測性覆蓋整個電力業務鏈條 有效提升運維效率
通過 DeepFlow 豐富RED指標，建立完善的 SRE 健康指標主動監控體系，幫助用戶在故障發生前提前預測，在故障發生時分鐘級別定位故障路徑，降低運維成本。
汽車與先進制造
智能汽車應用調用全鏈路可觀測
DeepFlow 實現了車端全場景可觀測性，幫助車企在系統研發、測試、整車路側各個階段中快速故障定位和定界，加快迭代優化速度，提升效率，提升車端應用的整體性能。
智能工廠整體網絡監控平臺建設
基于 DeepFlow 可觀測性平臺，解決F2工廠業務資源池網絡流量黑盒問題，實現端到端快速診斷和故障實時在線分析，保障網絡問題分析的統一視角和業務連續性，推動智能工廠高效、穩定、可持續運行。
新一代混合云流量服務與管理平臺建設
基于 DeepFlow 實現混合云流量一體化管理與性能診斷分析、趨勢分析預警、量化服務，為云上業務的穩定運行提供監控側保障，同時為混合云多租戶賦能，提升企業運營效益。
政府與公共服務
構建政務云流量大數據中心，為安全平臺提供數據支撐
為四川省政務云的多個資源池提供流量數據采集分析、分發服務。通過豐富的觀測數據對政務關鍵業務的運維和運營提供數據支撐，補充了政務云流量精準分析能力。
專線監控分析全景可視化大屏建設
基于 DeepFlow 構建一體化監控大屏，直觀呈現專線性能分析指標、以及專線業務 TOP 排名分布詳情，實現多數據中心、多條專線流量一體化監控，并為企業提供成本分攤、高效運營、網絡溯源、端口收斂、業務排障、問題定位的重要抓手。
構建云上云下一體化追蹤，為便捷就醫服務數字化轉型保駕護航
通過 DeepFlow，在信創環境實現云上云下一體化追蹤，幫助快速實現故障的定界定位，促進便捷就醫服務的數字化轉型，為消費者體驗保駕護航。
政采云可觀測性建設實踐
DeepFlow 能夠提供網絡層面的詳細追蹤，幫助政采云識別請求在網絡中的傳輸情況，補全了傳統 APM 工具無法覆蓋的鏈路信息。提高了故障排查和業務監控的能力。
交通與物流
云原生應用可觀測性平臺建設
基于 DeepFlow 自動化的可觀測數據采集、指標分析和可視化呈現，解決復雜云網絡、容器網絡內任意服務訪問的全鏈路追蹤難題，提升故障定位效率，降低運維人力需求。
實現 VMware 虛擬化網絡流量可觀測性
通過 DeepFlow 云原生可觀測性實現跨數據中心 VMware 集群業務網絡流量全局可觀測，業務健康及指標數據監控視圖化，助力客戶確保業務的連續性和性能的最優化。
整體網絡監控平臺建設
基于 DeepFlow 全面實現云網絡性能監控，并將可視化能力集成到 Grafana 系統，賦能各個項目組靈活觀測業務系統健康質量。同時，夯實數字化基礎設施底座能力，賦能云上應用敏捷化，實現快速業務創新，助力集團數字化轉型。
消費與零售
深圳煙草兩地雙中心云網全景監控分析
通過 DeepFlow 實現了跨地域跨數據中跨平臺的云網流量采集管理和云網絡性能優化，降低了運維成本，提升了整個云基礎設施的可靠性和可管理性。
錦江酒店（中國區）網絡流量采集及分析
通過定制化大屏設計，展示多點多數據中心交互的網絡實時流量及健康狀態，自定義構建符合用戶習慣的視圖展示，助力酒店系統的全方面運維。
游戲與互聯網
B2C 跨境電商業務零插樁全鏈路追蹤實踐
基于 DeepFlow 實現業務請求的完整鏈路拓撲和跨語言的分布式追蹤，使開發測試能從全局觀測視角快速完成問題定位和指標分析，提升整體的可觀測性能力。
游戲服務全鏈路、真全棧無盲點可觀測實踐
利用 DeepFlow 的 eBPF 技術實現無侵入式的可觀測性，不僅確保了游戲漸進式發布過程中的流暢用戶體驗，還加快了問題的診斷與解決，有效預防了潛在的性能問題。
微拍堂基于 DeepFlow 建設零侵擾的可觀測平臺
基于 eBPF 的 DeepFlow 項目作為數據底座，針對業務需求建設實現了應用總覽視圖、接口統計、應用調用日志、全景拓撲圖、全棧鏈路追蹤等能力。
爆發式增長業務背后的可觀測性平臺實踐
以 DeepFlow 為底座聯合其他開源工具，構造了符合企邁科技業務特點的可觀測性平臺，幫助團隊識別問題、優化性能，并確保系統能夠穩定可靠地服務于50 萬+合作門店和 7 億多消費者。
客戶的信賴源于我們對技術的專注
更多
更多
更多
更多
更多
更多
更多
更多