大多数基础设施不会同时发生故障，而是逐渐恶化。服务速度变慢，某些操作超时，日志变得异常嘈杂，等到有人注意到时，问题已经比预期蔓延得更广了。.
这就是监控的意义所在，但并非人们通常想象的那种“一劳永逸”。优秀的基础设施监控与其说是仪表盘，不如说是了解哪些事情至关重要，以及何时发生。这些工具的作用在于及早发现信号，过滤掉干扰信息，并为团队提供足够的背景信息，以便他们无需花费数小时进行深入挖掘即可采取行动。.
有些方案简单易行，就能满足需求。而有些方案则会随着时间的推移变得混乱不堪。二者的区别通常在于解决方案与它所要监控的系统契合度如何。.
提供实时可视性和控制力的基础设施监控工具
大多数团队并非缺乏工具，而是难以理解这些工具实际传递的信息。指标堆积如山，警报触发过于频繁或完全没有触发，而真正的问题往往在两者之间被忽略。.
基础设施监控工具旨在解决这个问题。优秀的监控工具不仅收集数据，还能帮助您及早发现规律，了解变化，并在小问题演变成难以追踪的大问题之前做出响应。.
1. FlyPix AI
FlyPix AI 的系统专为处理地理空间数据而设计，利用人工智能代理来检测、监控和检查卫星、航空和无人机图像中的目标。我们的平台专注于自动化视觉数据分析，减少对人工标注的依赖，并以更结构化、更高效的方式处理大型数据集。.
我们的工具还支持基于特定用例的定制化AI模型训练。它们并非采用固定模式，而是旨在适应不同行业，因此适用于建筑、基础设施维护、农业和环境监测等领域，这些领域需要快速处理视觉数据并将其转化为可用信息。.
主要亮点：
- 基于人工智能的卫星、航空和无人机影像分析
- 自动化目标检测和监控任务
- 能够训练自定义人工智能模型
- 适用于不同行业和应用场景
- 重点在于减少人工图像处理
能力：
- 基础设施监控解决方案
- 用于基础设施跟踪的地理空间图像分析
- 用于监控任务的人工智能模型训练
- 基础设施资产的目标检测与分类
- 利用航空数据进行基础设施和土地监测
- 用于卫星和无人机监测的数据处理
联系信息：
- 网站： flypix.ai
- 电子邮件： [email protected]
- 电话: +49 6151 3943470
- 地址：Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Germany
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/flypix-ai
2. 数据狗
Datadog 是一款监控和可观测性平台，它将基础设施、应用程序和服务整合到一个统一的视图中。该工具结合了指标、日志和追踪数据，使团队无需切换工具即可从概览深入到详细分析。这有助于追踪问题在系统不同部分的发展过程，而不是单独查看每个信号。.
该工具专为处理云环境、容器和分布式系统而设计。它将基础设施监控与应用层可见性相结合，从而更容易理解性能问题与系统行为之间的关联。该方案非常适合需要应对不断变化的环境并需要跨环境保持一致可见性的团队。.
主要亮点：
- 统一查看基础架构、应用程序和服务
- 在一个平台上支持指标、日志和跟踪
- 可在云端、容器和无服务器环境中运行
- 包括网络和用户体验监控
- 结合可观测性和安全监控
能力：
- 基础设施监控
- 日志管理
- 应用性能监控
- 网络监控
- 合成用户监测和真实用户监测
- 云安全监控
联系信息：
- 网站：www.datadoghq.com
- 地址：美国纽约州纽约市第八大道620号45楼，邮编10018
- 电话：866 329-4466
- 电子邮件: [email protected]
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/datadog
- 推特：x.com/datadoghq
- Instagram： www.instagram.com/datadoghq
- 苹果商店：apps.apple.com/us/app/datadog/id1391380318
- Google Play：play.google.com/store/apps/details?id=com.datadog.app
3. 新遗物
New Relic 致力于帮助团队更清晰地了解系统随时间推移的运行状况，尤其是在传统应用与云或 AI 驱动组件混合的架构中。该工具将技术栈的不同部分整合到一个视图中，使工程师无需在不同工具之间切换即可追踪问题在各个服务之间的流转。.
它们还将系统性能与用户体验和运营影响联系起来，从而为监控数据增添了背景信息。这使得人们更容易理解真正重要的因素，而不仅仅是关注原始指标。它适用于系统分布式且难以跟踪的多种环境。.
主要亮点：
- 跨基础设施和应用程序的全栈可观测性
- 统一查看日志、指标和跟踪信息
- 对传统系统和基于人工智能的系统进行可视化分析
- 支持 OpenTelemetry 等开放标准
- 跨不同环境的集成
能力：
- 基础设施监控
- 应用性能监控
- 日志管理
- 数字体验监测
- 人工智能和代理监控
- 云成本可见性
联系信息：
- 网站：newrelic.com
- 地址：美国佐治亚州亚特兰大市桃树街东北1100号2000室，邮编：30309
- 电话：（415）660-9701
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/new-relic-inc-
- 推特：x.com/newrelic
- 脸书：www.facebook.com/NewRelic
- Instagram： www.instagram.com/newrelic
4. Dynatrace
Dynatrace 将基础设施监控视为一个更广泛的系统的一部分，该系统连接了数据、自动化和分析。该工具不仅关注可见性，还关注理解问题发生的原因以及后续措施。它利用自动化分析来检测模式并识别问题，而无需完全依赖人工检查。.
该工具还能将不同的数据源整合到一个共享的上下文中，从而避免数据碎片化。团队可以实时了解系统各个部分之间的关联和响应。这在系统复杂且不断演进的环境中尤为有用。.
主要亮点：
- 统一的基础设施、应用程序和安全平台
- 利用自动化洞察进行实时分析
- 重点关注根本原因检测和背景信息
- 支持云原生和分布式系统
- 将监控与工作流程自动化相结合
能力：
- 基础设施可观测性
- 应用可观测性
- 日志分析
- 数字体验监测
- 威胁和安全监控
- 自动化和工作流程管理
联系信息：
- 网站：www.dynatrace.com
- 地址：美国马萨诸塞州波士顿国会街280号11楼，邮编：02210
- 电话：1-888-833-3652
- 电子邮件：[email protected]
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/dynatrace
- 推特：x.com/Dynatrace
- 脸书：www.facebook.com/Dynatrace
- Instagram： www.instagram.com/dynatrace
5. Splunk
Splunk 通过大规模数据分析实现基础设施监控，其中日志、指标和事件被视为主要洞察来源。该工具收集并处理机器数据，使团队能够搜索、分析和了解系统随时间推移的运行状况。.
该工具还将监控与安全和运维工作流程连接起来。它不是将这些领域割裂开来，而是将它们整合在一起，使团队能够在同一环境中检测问题、调查问题并做出响应。这种方法在监控和安全信号重叠的情况下非常有效。.
主要亮点：
- 重点关注机器数据分析
- 统一的可观测性和安全性方法
- 跨多个数据源的实时数据处理
- 支持大规模环境
- 可与多种系统集成
能力：
- 基础设施监控
- 日志和事件分析
- 应用性能监控
- 安全监控和威胁检测
- 事件调查与响应
- 数据管道管理
联系信息：
- 网站：www.splunk.com
- 地址：3098 Olsen Drive，圣何塞，加利福尼亚州 95128
- 电话：1-866-282-3866
- 电子邮件：[email protected]
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/splunk
- 推特：x.com/splunk
- 脸书：www.facebook.com/splunk
- Instagram：www.instagram.com/splunk
6. 格拉法纳
Grafana 专注于基础设施监控，并强调灵活性和开放性。该工具允许团队连接不同的数据源，而无需依赖单一系统。它以仪表盘和可视化为核心，帮助团队理解数据，而无需深入挖掘原始指标。.
它还着重处理数据规模和成本，帮助团队优先处理有用数据并减少不必要的数据量，这在监控系统规模不断扩大时尤为重要。因此，它对于处理大量遥测数据的团队来说非常实用。.
主要亮点：
- 开放式方法，支持多种数据源
- 重点关注仪表盘和可视化
- 基于 OpenTelemetry 和 Prometheus 等开放标准构建
- 支持全栈可观测性
- 旨在减少不必要的数据收集
能力：
- 事件响应与管理
- 遥测成本优化
- 基础设施和云监控
- 日志和指标可视化
- 应用可观测性
- 合成监测
联系信息：
- 网站：grafana.com
- 地址：美国纽约州纽约市百老汇大街165号23层，邮编：10006
- 电子邮件: [email protected]
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/grafana-labs
- 推特：x.com/grafana
- 脸书：www.facebook.com/grafana
7. 普罗米修斯
Prometheus专注于通过指标收集和时间序列数据进行基础设施监控。该工具提供了一个用于收集、存储和查询指标的系统，从而可以更轻松地跟踪系统随时间推移的运行状况。.
该系统通常作为大型监控体系的一部分使用，而非独立平台。它与云原生环境契合良好，并可与 Kubernetes 等容器系统集成。由于它是开源的，团队通常会根据自身需求在其基础上构建其他工具。.
主要亮点：
- 与云原生环境集成
- 支持自定义告警和查询
- 开源且社区驱动的项目
- 关注时间序列指标
- 具有标签和维度的灵活数据模型
能力：
- 与云原生系统集成
- 指标收集和存储
- 时间序列数据查询
- 警报和通知处理
- 应用程序的检测库
联系信息：
- 网站：prometheus.io
8. Zabbix
Zabbix 是一个监控平台，涵盖从数据中心到云端和边缘环境的不同 IT 和运维基础设施层级。该工具专注于提供系统的统一视图，能够同时跟踪指标、日志和设备数据。它常用于需要对基础设施的每个部分进行一致监控，而无需依赖单独工具的团队场景。.
该工具支持多种部署方式，包括本地部署、云端部署或与现有云服务提供商集成。这种灵活性使团队能够根据自身环境进行调整，而无需围绕该工具更改工作流程。它还支持与其他系统集成，从而有助于将监控与现有流程连接起来。.
主要亮点：
- 跨 IT 和运维环境的统一监控
- 支持本地部署和云部署
- 可在同一设置中与不同的基础架构层协同工作
- 与外部系统和服务集成
- 专为可扩展环境而设计
能力：
- 基础设施监控
- 日志监控
- 网络和设备监控
- 云监控
- 集成和自动化支持
联系信息：
- 网站：www.zabbix.com
- 地址：美国纽约州纽约市东43街211号7-100室，邮编10017
- 电话: +1 877-4-922249
- 电子邮件: [email protected]
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/zabbix
- 推特：x.com/zabbix
- 脸书：www.facebook.com/zabbix
9. Nagios
Nagios 是一款开源监控系统，专注于跟踪服务器、网络、应用程序和服务。该工具的核心是一个监控引擎，用于收集数据并在发生更改或故障时发送警报。它通常被用作基础系统，团队可以根据自身需求进行扩展。.
该系统采用插件式架构，这意味着可以通过社区插件或自定义插件添加额外的检查和功能。这使其具有灵活性，但也需要一定的设置工作。它通常用于团队倾向于构建和管理自己的监控系统，而不是依赖完全托管的平台的环境。.
主要亮点：
- 开源监控系统
- 基于插件的架构，用于扩展功能
- 涵盖服务器、网络和应用程序
- 得到全球社区的支持
- 可灵活设置以适应不同环境
能力：
- 基础设施监控
- 网络监控
- 应用监控
- 警报和通知
- 插件和扩展支持
联系信息：
- 网站：www.nagios.org
- 地址：1295 Bandana Blvd N, Suite 165, Saint Paul, MN 55108
- 电话：1-888-624-4671
- 电子邮箱：[email protected]
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/nagios-enterprises-llc
- 推特：x.com/nagiosinc
- 脸书：www.facebook.com/NagiosInc
脱颖而出的基础设施监控公司
如今，多家公司根据所处理的数据类型，从不同的角度进行基础设施监控。一些公司依赖传统的系统指标和日志，而另一些公司则使用卫星或无人机图像等可视化数据来跟踪物理基础设施的变化。这种转变使得监控不再侧重于静态仪表盘，而是更加注重持续观察。.
这些解决方案常用于建筑、公用事业、交通运输和环境管理等领域，这些领域的系统分散且难以手动跟踪。团队不再是被动地应对问题，而是利用这些工具更早地发现规律，并了解随时间推移发生的变化。.
1. 人工智能优势
AI Superior致力于构建可应用于不同业务流程的AI驱动系统，包括需要分析和监控基础设施数据的场景。他们专注于开发定制解决方案而非固定产品，因此监控的实施方式通常取决于具体的环境和数据源。.
他们还会花时间了解数据的结构，以及人工智能在特定环境下是否真的有用，然后再继续推进。实际上，这意味着他们的工作通常涉及数据分析、预测模型和系统行为跟踪，尤其是在基础设施生成大量需要解读而非简单警报的数据时。.
主要亮点：
- 根据项目需求进行定制化人工智能开发
- 专注于数据分析和机器学习模型
- 结合监测和预测分析
- 适用于多个行业和用例
- 包括开发前的咨询和系统评估
服务：
- 基础设施监控解决方案
- 人工智能软件开发
- 人工智能咨询
- 预测分析和数据分析
- 计算机视觉和目标检测
联系信息：
- 网站：aisuperior.com
- 电话：+49 6151 3943489
- 电子邮件：[email protected]
- 地址：Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Germany
- LinkedIn：www.linkedin.com/company/ai-superior
- Facebook：www.facebook.com/aisuperior
- Twitter：x.com/aisuperior
- Instagram：www.instagram.com/ai_superior
2. 天宝
Trimble 的服务涵盖众多行业，尤其适用于那些需要保持物理基础设施和数字系统互联互通的领域。他们将定位、建模和数据工作流相结合，使团队能够跨项目跟踪进度，而无需依赖其他工具。其重点不在于监控单一系统，而在于让工作流的各个环节在运行过程中保持可见。.
他们还将现场数据与数字模型关联起来，帮助团队了解实际情况的变化。这项技术常用于建筑、地理空间工作和交通运输领域，在这些领域，监测与持续运营紧密结合，而非孤立的检查。.
主要亮点：
- 物理基础设施与数字工作流程之间的联系
- 定位、建模和数据分析的应用
- 涉及建筑、地理空间和交通运输等领域
- 关注跨项目的持续数据流
- 支持在运营工作流程中进行监控
服务：
- 地理空间数据和定位
- 三维建模和数据分析
- 基础设施监控解决方案
- 工作流程和项目数据管理
- 现场和站点数据集成
联系信息：
- 网站：www.trimble.com
- 地址： 10368 Westmoor Drive，威斯敏斯特，科罗拉多州 80021，美国
- 电话:+1 (720) 887-6100
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/trimble
- 推特：x.com/TrimbleCorpNews
- 脸书：www.facebook.com/TrimbleCorporate
- Instagram： www.instagram.com/trimble_official
3.六边形
Hexagon致力于研发用于高精度监测物理环境的测量和定位技术。他们从传感器收集数据并将其转换为数字模型，帮助团队了解现实世界基础设施随时间推移发生的变化。.
该公司还将这些数据与分析和仿真工具（包括数字孪生技术）相结合。这使得团队能够在受控环境中观察系统、测试场景并跟踪变化，然后再在现实世界中采取行动。.
主要亮点：
- 专注于测量和定位技术
- 利用传感器收集基础设施数据
- 与数字孪生和3D环境的集成
- 支持通过数据分析和模拟进行监测
- 适用于工业和基础设施项目
服务：
- 精密测量和定位
- 数字孪生和3D建模
- 空间数据分析
- 基础设施监控解决方案
- 基于传感器的数据采集
联系信息：
- 网站: hexagon.com
- 电话：+46 8 601 26 20
- 地址：Lilla Bantorget 15, SE-111 23 斯德哥尔摩, 瑞典
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/hexagon-ab
- 脸书： www.facebook.com/HexagonAB
- 推特：x.com/HexagonAB
- Instagram： www.instagram.com/hexagon_ab
4. Bentley 系统
Bentley Systems专注于基础设施项目软件，其数据应用贯穿从设计到运营的整个生命周期。他们管理和连接信息，使团队能够从整体而非孤立的元素来理解资产。.
他们还使用数字孪生技术，该技术可以将基础设施作为一个互联系统进行监控。这有助于跟踪变化、分析性能，并根据资产随时间推移的运行情况做出决策。.
主要亮点：
- 开放数据方法用于连接不同系统
- 利用背景数据支持决策
- 关注基础设施生命周期数据
- 利用数字孪生技术进行监测和分析
- 适用于多个基础设施领域
服务：
- 数字孪生体开发与管理
- 基础设施监控解决方案
- 数据整合与分析
- 三维和地理空间建模
- 基础设施生命周期管理
联系信息：
- 网站：www.bentley.com
- 地址： 685 Stockton Drive, Exton, PA 19341, 美国
- 电话:1 800 236 8539
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/bentley-systems
- Twitter：x.com/bentleysystems
- 脸书：www.facebook.com/BentleySystems
- Instagram： www.instagram.com/bentleysystems
5. 西门子
西门子致力于工业和基础设施系统，将监控与自动化、能源管理和数字化运营紧密结合。他们将物理资产与数字系统连接起来，使团队能够跟踪性能并及时应对变化。.
他们还利用数字孪生和人工智能工具实时监控基础设施。这使得团队能够更早地发现问题，并了解系统运行状况，而无需仅仅依赖人工检查。.
主要亮点：
- 物理系统与数字监控之间的联系
- 利用数字孪生和人工智能进行基础设施跟踪
- 关注自动化和运营数据
- 适用于能源和工业环境
- 支持实时系统可见性
服务：
- 基础设施监控解决方案
- 工业自动化与监控
- 数字孪生和仿真工具
- 能源和电网监测
- 基于人工智能的数据分析
联系信息：
- 网站：www.siemens.com
- 地址：Edificio Lumina Olivos, Blas Parera 3551 – P. 2, (B1636CSE) Olivos, Prov.布宜诺斯艾利斯 – 阿根廷
- 电话：+54 (911) 57431465
- 电子邮件：[email protected]
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/siemens
- Twitter：x.com/siemens
- Facebook：www.facebook.com/SiemensPolska
- Instagram： www.instagram.com/siemens
6. IBM
IBM 将基础设施监控作为其整体战略的一部分，该战略融合了数据管理、人工智能和混合云系统。他们使用各种工具来观察系统运行状况，并将运营数据与决策过程联系起来。.
他们还将监控与分析和自动化相结合，使团队能够从单纯地观察系统转变为理解模式并随着时间的推移改进运营。这种方法通常用于系统分布在多个平台上的企业环境中。.
主要亮点：
- 适用于企业环境
- 将监测与人工智能和数据分析相结合
- 专注于混合云和分布式系统
- 运营数据与决策之间的联系
- 在监控工作流程中使用自动化
服务：
- 数据管理和分析
- 人工智能驱动的监控和自动化
- 混合云基础设施管理
- 基础设施监控解决方案
- 安全和治理支持
联系信息：
- 网站：www.ibm.com
- 地址： 1 New Orchard Road, Armonk, New York 10504-1722, 美国
- 电话：1-800-426-4968
- LinkedIn：www.linkedin.com/company/ibm
- Twitter：x.com/ibm
- Instagram：www.instagram.com/ibm
7. AWS
AWS 提供云基础设施，其中监控是其更广泛的服务生态系统的一部分。他们将基础设施监控与自动化、数据处理和应用程序管理集成到一个环境中。.
该公司还支持通过基于人工智能的工具和自动化功能进行监控，这些工具和功能有助于跟踪系统变化并做出响应。这使得团队无需持续进行人工检查即可管理基础设施，尤其是在大型或分布式系统中。.
主要亮点：
- 基于云的基础设施，内置监控功能
- 与自动化和人工智能工具集成
- 支持大规模分布式环境
- 重点关注连续系统观测
- 将监控与更广泛的云服务连接起来
服务：
- 云基础设施管理
- 基于人工智能的监控和自动化
- 数据处理和分析
- 基础设施监控解决方案
- 应用程序和服务监控
联系信息：
- 网站：aws.amazon.com
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/amazon-web-services
- Twitter：x.com/awscloud
- 脸书：www.facebook.com/amazonwebservices
- Instagram：www.instagram.com/amazonwebservices
8. 思科
思科的业务环境以网络为核心，因此其监控策略也自然而然地源于此。他们追踪设备、用户和应用程序在整个基础设施中的交互方式，而不是孤立地看待每一层。这使得监控更贴近实际流量和行为，而不仅仅是系统统计数据。.
他们的设置也侧重于自动化，监控与行动挂钩，而不仅仅是发出警报。系统不仅可以显示哪里出了问题，还可以参与到问题处理过程中。这在大型网络环境中尤为重要，因为人工响应难以有效扩展。.
主要亮点：
- 与网络活动和基础设施行为相关的监控
- 跨设备、用户和应用程序的可见性
- 与安全和运营工作流程的集成
- 支持分布式和大规模环境
- 包括监控流程中的自动化
服务：
- 网络监控与管理
- 安全监控和威胁检测
- 数据中心监控
- 基础设施监控解决方案
- 自动化和人工智能操作
联系信息：
- 网站：www.cisco.com
- 地址：加利福尼亚州圣何塞市西塔斯曼大道170号，邮编：95134
- 电话：1 888 852 272
- Twitter：x.com/Cisco
- Facebook：www.facebook.com/cisco
- Instagram：www.instagram.com/cisco
9. Oracle
Oracle 通过其云环境进行监控，在该环境中，基础设施与数据和应用程序紧密相连。他们的工具设计理念是将监控融入日常系统管理和维护流程中，而非独立存在。.
它们还引入了数据处理和人工智能层，这意味着监控通常与数据流和工作负载的运行方式密切相关。这在基础设施并非一成不变，且高度依赖数据库操作和云服务协同工作的环境中尤为有用。.
主要亮点：
- 结合监控、数据和人工智能流程
- 关注云系统中的运营可视性
- 云基础设施中嵌入了监控功能
- 系统、数据和应用程序之间紧密联系
- 可在多云环境中运行
服务：
- 基础设施监控解决方案
- 云基础设施管理
- 数据库监控与管理
- 人工智能和数据平台集成
- 应用程序和工作负载监控
联系信息：
- 网站：www.oracle.com
- 电话：+1.800.633.0738
- LinkedIn： www.linkedin.com/company/oracle
- Twitter：x.com/oracle
- 脸书：www.facebook.com/Oracle
10. 霍尼韦尔
霍尼韦尔专注于物理和工业环境中的监控，其系统与实际运营紧密相连，而非纯粹的数字环境。他们的方法将设备、设施和流程连接起来，使团队能够在一个平台上跟踪整个生产和基础设施的运行状况。.
它们还将监控与自动化和控制系统相结合。这意味着，用于跟踪性能的同一套系统也能影响系统的响应方式。这种系统常用于那些安全性、连续性和运行可视性比系统正常运行时间更为重要的行业。.
主要亮点：
- 与工业和物理系统相关的监控
- 与自动化和控制平台集成
- 重点关注各设施的运营可视性
- 结合了监控和网络安全层
- 应用于能源、制造和物流领域
服务：
- 基础设施监控解决方案
- 工业自动化监控
- 能源和资产监测
- 基于人工智能的运营分析
- 运营系统的网络安全
联系信息：
- 网站：www.honeywell.com
- 电子邮件：[email protected]
- LinkedIn：www.linkedin.com/company/honeywell
- 脸书：www.facebook.com/Honeywell
- Instagram： www.instagram.com/honeywell
结论
基础设施监控不再局限于单一类别。过去简单的正常运行时间检查已经演变成更广泛的范畴——包括数据分析、自动化，有时甚至还包括预测。不同的团队会根据自身实际需要查看和采取行动的内容，从不同的角度进行监控。.
纵观本文所提及的这些公司，它们之间的差异不仅在于工具，更在于对监控的整体处理方式。有些公司倾向于开放系统和灵活性，有些公司则围绕云平台或人工智能驱动的洞察构建监控方案，还有一些公司则将监控与基础设施的设计和长期管理直接联系起来。没有一种方案能够适用于所有情况，这或许才是最重要的结论。.
实际上，这通常取决于环境的复杂程度以及数据所需的上下文信息量。小型系统可能只需要基本的可见性，而规模更大或分布更广的系统通常需要更深入的分析以及与其他工作流程的集成。.
因此，与其追求完美解决方案，不如着眼于每种方法如何融入实际运营。监控的最佳状态是成为系统本身的一部分，而不是凌驾于系统之上。这种转变——从检查系统到真正理解系统——正是大多数解决方案的发展方向。.