概览
🔥最新用例🔥
服务变慢不用慌：用 Syncause 分钟级找到根因
挑战
工具繁多，数据分散，智能能力缺失
解决方案
用例索引： UC01
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”。
快速识别业务错误率突增的原因
挑战
错误报警噪音大，难以快速定位根因
解决方案
用例索引： UC02
在分布式系统中，错误率突增是一个常见的难题。
- 告警频繁：当某个服务的错误率突然升高，往往会触发大量报警，噪声很大。
- 过程繁琐、效率低：工程师常常要在海量日志里搜索异常堆栈，或者反复对比调用链，才能逐渐缩小范围，耗时长、效率低。
分析 CPU_内存使用异常原因，防止服务与基础设施停机
挑战
资源异常可能导致服务雪崩
解决方案
用例索引： UC03
在复杂的分布式系统中，CPU 或内存使用异常是引发故障最常见的根源：
- CPU 长时间打满 → 请求无法及时调度，延迟持续升高
- 内存泄漏或暴涨 → OOM Kill 导致服务直接退出
- 排查困难：传统监控只能显示“资源使用高”，但无法快速回答：
- 哪个服务的哪个API消耗了大量 CPU？
- 是内存泄漏还是瞬时突发？
- 背后的根因是应用逻辑、数据量增加还是下游依赖异常？
一旦排查慢了，就可能引发服务雪崩甚至基础设施停机。
打造No Vendor Lock-in的可观测性智能层
挑战
工具繁多，数据分散，智能能力缺失
解决方案
用例索引： UC04
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”。