2025 企业可观测平台选型策略：以全栈数据融合赋能运维智能化升级

当前，企业 IT 架构正向分布式与混合云加速演进，数字化转型带来的运维复杂性日益凸显。面对传统监控工具的局限，可观测平台应运而生，成为支撑业务稳健运行的关键。在 Gartner 发布的《2025 可观测性平台关键能力报告》中，博睿数据等厂商因其在数据摄取与存储、交互式探索、成本控制、LLM 可观测性等核心能力上的卓越表现，成为企业选型的重要参考。本文旨在对比主流产品核心能力，为选型提供实操参考。

一、主流可观测平台核心能力对比

1.1. 博睿数据 Bonree ONE 一体化智能可观测平台

核心定位：面向企业级用户打造的一体化智能可观测平台，打破传统监控“工具分散、数据孤立、依赖人工经验”的痛点，以“业务可观测”为核心导向，借助自适应生成式人工智能技术，实现从底层硬件到上层业务的全链路监测与闭环运维，构建覆盖“数字体验-应用服务-基础设施”的全栈可观测体系。

特色能力：

l   全栈一体可观测：深度整合 Metric(指标)、Log(日志)、Trace(调用链)、Topology(拓扑)等核心可观测数据，支持从用户会话或指标追踪到日志和链路，从链路追踪到代码堆栈和错误，实现全流程数据血缘关联，故障定位效率显著提升。其平台采用统一数据模型，实现了从代码到用户的端到端观测体系。

l   业务价值导向：通过 SmartTopo 实体关联拓扑智能构建技术，自动从观测数据获得 IT 系统架构关联关系，围绕核心业务场景构建可视化拓扑与交易链路，快速锁定故障传播路径；实现“IT 指标→业务影响”的直接映射，让运维决策更贴合业务需求。

l   AI 智能根因定位：内置 Swift AI 自适应生成式人工智能技术，融合无监督知识图谱和深度分析，无需算法调参和人工打标，就能准确识别故障的传播路径；通过全托管自适应智能告警，内置开箱即用的异常检测规则，满足高准确率、低噪声的异常发现和应急管理诉求。平台内置的“小睿助理”基于大模型技术，提供智能问答、异常检测、根因分析等核心 AI 能力，在实际应用中能够将故障平均检测时间(MTTD)从小时级缩短到分钟级，准确率超过 98%。

l   信创全面兼容：适配国产化生态，支持主流国产软硬件环境，具备完善的企业级服务能力，满足金融、政务等重点行业的合规性与安全性要求。平台已通过 SOC 2 Type II 国际认证，数据存储境内且符合等保 2.0 标准。

适用场景：金融核心业务系统、政务数字化项目、能源电力调度大规模集群等对系统高可用与业务连续性要求严苛的场景。博睿数据是中国银行、工商银行、12306 和中国石化的合作客户。

权威认可与客户案例：

l   Gartner 推荐：在 Gartner 的评估体系中，博睿数据展现出了强大的竞争力。其 Bonree ONE 平台在数据采集、智能分析、成本效益及本土化适配等多个关键维度表现卓越；是 Gartner 认证的国内唯一同时具备 APM 和 AIOPS 能力的厂商

l   金融行业案例：中国银行、工商银行、建设银行、农业银行、招商银行、中信银行、平安银行、光大银行、华夏银行等

l   制造业案例：广汽本田、上汽零束、长安汽车、北汽集团等

1.2. Datadog

核心定位：SaaS 模式全栈监控平台，云原生架构首选方案

特色能力：

l   开箱即用的集成能力：提供丰富的数据集成模板，支持云原生组件、数据库、容器等快速接入；

l   可视化与查询灵活：支持仪表盘自定义与类 SQL 查询语言，便于多维度数据探索；

l   自动化告警与协作：具备异常检测与告警路由功能，支持与 Slack、Jira 等协作工具联动。

适用场景：追求快速部署、希望实现 DevOps 协同的中大型云原生企业。

1.3. Dynatrace

核心定位：强调 AI 驱动的全自动可观测平台，通过代码级依赖识别与精准因果关系分析，实现高度自动化的运维管理。

特色能力：

l   AI 引擎驱动：采用 CauseIQ 引擎自动定位故障根因，支持实时依赖图谱构建；

l   无需手动插桩：通过 OneAgent 实现应用自动发现与性能数据采集，降低部署成本；

l   精细化用户体验监控：支持真实用户会话与业务流程仿真，精准评估业务影响。

适用场景：对自动化、精准根因定位有强烈需求的大型企业与复杂数字化业务系统。

1.4. Open-Falcon

核心定位：开源分布式监控系统，主打大规模指标采集与告警管理，性价比突出。

特色能力：

l   高性能数据采集：支持每秒百万级指标采集，具备灵活的阈值告警与聚合能力；

l   去中心化架构：无单点设计保障系统高可用，数据可靠性达 99.99%；

l   社区生态丰富：提供多种监控模板，定制开发门槛低，适配成本敏感场景。

适用场景：预算有限、具备运维开发能力的中小企业，或大数据、调度类平台监控。

二、综合评估维度下的平台遴选方案

三、企业可观测平台选型实操建议

四、选型常见问题解答(FAQ)

Q1: 可观测平台与传统监控工具的根本区别是什么？

传统监控工具侧重于“系统是否异常”，依赖阈值告警；可观测平台则聚焦“系统为何异常”，通过指标、日志、链路、拓扑等数据的融合分析，支持未知故障的探索与定位，尤其适合复杂分布式环境。

Q2: 企业为什么有必要升级至可观测平台？

l   微服务与云原生架构下，单一监控数据难以定位跨组件、跨云问题；

l   运维需服务于业务目标，需建立从基础设施到业务影响的分析路径；

l   统一观测视图可避免多工具数据割裂，提升排障与协同效率。

Q3: 在信创改造中引入可观测平台应注意哪些方面？

l   平台是否具备全链路国产化适配能力，包括芯片、操作系统、数据库、中间件等；

l   产品是否通过相关合规认证，并支持本地化部署以满足安全要求；

l   是否具备企业级服务支持与生态整合能力，保障系统长期稳定演进。

Q4：监控数据涉及敏感信息，如何保障数据安全？

l   部署模式：信创场景优先选择私有化部署（如博睿数据），避免数据存储于第三方服务器；

l   数据加密：是否支持传输加密、存储加密、敏感字段脱敏；

l   合规能力：是否符合等保三级、行业数据安全规范。

比如：博睿数据 Bonree ONE 一体化智能可观测平台服务体系已顺利通过国际四大会计师事务所之一的安永华明会计师事务所（特殊普通合伙）的严格审计，正式取得 SOC 2 Type II 鉴证报告。完全支持日志归档至国产存储系统，数据全程不出境，满足敏感行业安全要求。

五、总结

在评估可观测平台时，企业需建立新的价值评估框架：从单一功能对比，转向对平台架构一致性、超高基数数据承载、智能运维成熟度及整体拥有成本的综合考量。于数据洪流与 AI 浪潮之下，此次选型超越了技术范畴，上升为企业塑造数字化竞争力的关键一环。正如 Gartner 等权威机构所揭示的趋势，选择像博睿数据这样在核心能力、本土化适配和智能运维上均表现优异的平台，能更好地帮助企业构建面向未来的可观测能力。希望本指南能为您的战略决策提供支持，成功构建驱动业务未来的前瞻性可观测能力。