谐云云可观测平台（Cloud Nevro）

云可观测平台提供业界领先的全链路可观测性与深度故障诊断能力；基于eBPF技术实现高性能、零侵扰的旁路式业务流量采集，融合容器与云主机监控数据；提供端到端应用性能追踪与故障定位能力，赋能企业实现业务健康精准分析、性能问题快速闭环与云服务高效运维。无侵入无需代码埋点即可获取到丰富的应用和网络性能数据。同时基于eBPF技术即可在内核层进行网络协议解析，可支持多种语言、框架。高性能，基于eBPF技术，以极低消耗获取丰富的业务性能数据。矩阵式一体化监控，覆盖容器、虚拟机、云主机、物理机等不同业务环境，满足不同可观测环境与场景，提供云上云下一体化监控。弹性应用探针，应用探针动态加载避免服务重启，减少版本迭代导致的业务中断风险，尤其适配金融/电商等高敏场景。开源生态兼容，全面兼容OpenTelemetry、Prometheus等行业开源标准，实现数据统一管理与应用。

解决痛点：

1、 混沌的微服务架构

云原生微服务架构下，应用规模激增导致服务调用关系复杂化，中间件与虚拟网络进一步模糊全链路拓扑。传统监控无法覆盖不同应用语言和通信协议，动态构建跨应用、跨组件的业务依赖关系图，难以生成精准业务拓扑视图。亟需通过非侵扰式技术实现服务间调用状态实时感知，形成可观测的业务拓扑，支撑运维决策。

2、 跨域故障定位效率低下

云上故障根因复杂（资源/网络/依赖服务等），离散监控数据无法形成有效的数据联动。依赖人工排查导致定位滞后，影响业务连续性。需构建全链路拓扑视图基础上的动态关联分析能力，支持问题域层层下钻，实现故障分钟级定位，提升预警干预与处置效率。

3、资源画像与业务解耦

混合云环境下资源缺乏统一画像，无法关联业务系统重要性分级。传统管控仅按项目分配资源，导致资源闲置游离、资源利用率不足。需建立以业务画像为核心的容量规划工具，识别资源-业务匹配度，按系统重要性动态优化资源配比，保障用户体验与业务SLA。