灵活且可扩展的架构支持完全准确、100% 的事务样本捕获、存储、分析和搜索,并可根据需要进行设置,以扩大或缩小采样规模。通过对事务进行尾部采样,实现对采样条件更细粒度的控制,以获得最佳的可见性。

与传统监测技术相比,使用 Machine Learning 以及延迟、错误和失败相关性的自动异常检测,能够轻松发现问题(即使是难以发现的间歇性问题也不在话下)。


灵活且可扩展的架构支持完全准确、100% 的事务样本捕获、存储、分析和搜索,并可根据需要进行设置,以扩大或缩小采样规模。通过对事务进行尾部采样,实现对采样条件更细粒度的控制,以获得最佳的可见性。
与传统监测技术相比,使用 Machine Learning 以及延迟、错误和失败相关性的自动异常检测,能够轻松发现问题(即使是难以发现的间歇性问题也不在话下)。