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打造No Vendor Lock-in的可观测性智能层

场景索引：UC04

挑战：工具繁多，数据分散，智能能力缺失​

在现代企业里，可观测性环境往往呈现出以下特点：

  • 工具多样化：团队可能同时使用 Datadog、Prometheus、Loki、Tempo、Jaeger 等不同工具。
  • 数据割裂：指标、日志、链路分散在多个系统中，缺乏统一的智能分析层。
  • 厂商绑定风险：商业工具提供部分智能功能，但通常与平台强绑定，一旦迁移或混合使用，就无法延续同样的能力。

结果是：团队付出了大量维护成本，但在关键时刻仍然需要工程师人工“拼凑线索”。

解决方案：Syncause 打造无厂商绑定的智能层​

Syncause 定位为可观测性的 智能层（Intelligence Layer）：

  • 开放对接：支持接入 任何主流可观测性数据源 —— 无论是商业产品（Datadog 等），还是开源方案（Prometheus、Loki、Tempo、Jaeger 等）。
  • 统一分析：将分散的指标、日志、链路与 eBPF 数据整合，形成完整的上下文。
  • 智能助手：通过自然语言提问，就能让数字员工（AI Agent）基于全景数据完成根因分析与优化建议。
  • 无厂商锁定：无论技术栈如何演进，Syncause 都能保持一致的智能体验，不受限于某一厂商的功能边界。

一句话总结：

你可以自由选择观测工具，而 Syncause 始终是你团队的 智能中枢。

效果与价值​

  • 避免厂商绑定 —— 无论工具栈怎么变，智能分析能力始终一致
  • 发挥现有投资价值 —— 无需替换或迁移已有监控系统
  • 构建智能团队 —— 数字员工成为团队一部分，快速响应故障
  • 提升效率 —— 从“数据孤岛”跃升为“统一智能中枢”

使用步骤​

  1. 在 Syncause 中配置您已有的可观测性数据源，例如：Prometheus（指标）、Loki（日志）、Tempo/Jaeger（链路）、Datadog（综合监控）等

（截图）

  1. 填写数据源地址和鉴权信息（如果有），点击 “Test” 来验证是否能够正确连接。

（截图）

  1. 接下来您可以向 Syncause 提问：
分析为什么 checkout 服务在最近 10 分钟错误率上升了？
  1. Syncause 将自动调用多源数据进行智能分析，并给出清晰解释：
    • 指标：错误率指标来自 Prometheus
    • 日志：错误堆栈由 Loki 提供
    • 链路：调用延迟由 Jaeger 展示
    • 结论：下游支付 API 请求超时，导致 checkout 服务整体错误率提升

立即体验 Syncause： 把你现有的 Datadog、Prometheus、Loki、Tempo、Jaeger 数据接入进来，感受无厂商绑定的 智能可观测性层，让 AI Agent 成为你团队的新同事。