秒級問題根源定位
通過自動化實時監控，將后端應用內部調用拓撲可視化呈現出來，結合其性能診斷、業務分析等功能，可迅速進行業務故障排查， 將問題根源定位的時間提升至秒級。
快速掌握應用整體運行狀態
通過采用“Application-->Tier-->Agent”三層應用監控模型，更加友好的支持分布式應用監控，從業務請求入口的角度，端到端的分析整個分布式應用的運行情況。
自動還原業務調用關系
Ai能自動發現的web 事務入口和拓撲的可視化，能幫助用戶將應用中的眾多單個服務按照業務執行邏輯實現自動關聯，以便準確評估業務服務的質量。
快速實現業務性能瓶頸的故障域隔離
調用鏈追蹤記錄單個用戶緩慢請求在整個應用鏈路的調用詳情，包括調用路徑中每個節點的代碼執行情況、數據庫性能等。通過自動還原的單個用戶請求調用鏈路，快速定位影響業務性能的故障節點，并可通過鉆取故障節點，深入查找代碼級原因。
快速精準定位問題根因
當應用出現性能問題時，Ai 能與動態基線功能結合，第一時間獲取完整的請求運行情況，包括代碼執行，數據庫調用，第三方接口等，能更加準確高效的定位問題所在。
全方位輔助定位問題
主機容器數據采集頻率低至一分鐘一次，監控 CPU、內存、磁盤、網絡、Load Average、TCP 連接、文件打開數等十余項指標，并將 web 事務與指標進行實時聯動，可快速定位應用故障根因、實時了解主機容器運行情況。
邏輯的聚合與拆分，精準監控用戶業務
通過自定義事務功能，Ai 將具有相同特征（如，帶有相同的參數名，URI 一樣）的請求進行聚合，形成相關監控數據和調用鏈路。同時，Ai 也可將一個復合型請求（通過不同參數區分不同后端服務）進行拆分，以實現對用戶事務更精確的監控。
自學習動態基線，實現智能監控和預警
Ai 的動態基線功能是通過自動計算 15 天內（日基線）、或者最近8 周應用（周基線）的性能數據進行自學習，動態的調整報警的閾值和快照數據采集的頻率，不僅可以減少無效告警，還可以預測性能瓶頸，在用戶上報故障之前反饋問題。
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