4月20日上午9时，"‘谷雨云起·运维新生'天旦新产品发布会"通过云原生的方式在线上呈现，正式发布天旦云原生智能运维产品线。

　　本次发布会由天旦首席产品官&联合创始人贺晓麟先生担任主讲，探讨云原生时代运维所面临的机遇与挑战，分享天旦的云原生智能运维的技术理念与技术实践，并正式向全球市场发布天旦的云原生智能运维产品线"云起"系列新产品。

　　随着云化新时代的到来，大量的新业务快速上线、新应用极速升级，然而整个云技术开发社区的应用经验极为有限。与企业而言，管理层缺乏对云技术维护难度与复杂度的有效认知;与运维而言，整个团队缺乏实战经验，需要从经验驱动转变为数据驱动。

　　因此，天旦认为，面对云化新时代的众多问题与挑战，现有的可观测性范围极为狭窄，需要结合更多的业务视角与更先进的技术手段，推动可观测性的成长与发展。

　　天旦推出全球首个全栈可观测性技术标准：Netis Telemetry

　　为解决现有可观测性技术覆盖面狭窄、可扩展性有限的难题，天旦正式推出全球首个全栈可观测性技术标准：Netis Telemetry(简称"NTel")。

　　什么是Netis Telemetry

　　Netis Telemetry是一套全新的可观测性技术标准，通过将云中观测数据进行标准化与统一化处理，进而实现快速的数据传输与极高的数据处理性能。NTel由细节定义文档、软件开发包与分析调试工具组成，是业界首次实现基础设施与业务服务采用用一种可观测性技术的工程实践。

　　Netis Telemetry的超高性能优势

　　天旦将性能优先作为Netis Telemetry的设计标准。在云原生环境中，存在大量的VM、Pod，节点数量呈指数级增长，性能问题却时常被企业忽视。Netis Telemetry采用列式封装技术，经过天旦独创的Teleport传输协议来实现大吞吐量、高并发量的采集数据传输与存储。在跨linux、mac、 windows等多种操作系统时，这种封装格式无需反复序列化和反序列化，可以实现接近于内存、网络带宽上限的传输效率。

　　Netis Telemetry与Open Telemetry是互补关系

　　从业务逻辑、业务数据、服务、微服务、应用软件、云内网络通讯、云平台调度与转发到物理设备的传输与处理等，云原生业务的部署需要众多技术的配合，因此会遇到诸多问题。

　　Open Telemetry是一个成长迅速但仍处于早期发展阶段的技术方法。由于Open Telemetry的设计核心是取代、强化传统意义上的APM，对应用软件自身的运行好坏进行评估。因此，Open Telemetry所设计的Metric、 Log、 Tracing数据类型，都仅能观测应用软件本身。

　　而Netis Telemetry主要以网络传输、染色、云平台的关键信息、服务的访问、请求、业务的交易和数据交换等为观测目标，以Flow、 Packet 、Event、 Stats等四种主要数据类型以及Context、Tag等亚类型的数据作为可观测性的技术底座。因此，Netis Telemetry可以应用至业务性能分析、智能运维、安全分析等众多领域。

　　Open Telemetry 针对云上应用的可观测性，而Netis Telemetry关注业务、服务整体的可观测性。因此，两者之间是互补关系。　　

　　Netis Telemetry 与Open Telemetry是互补关系

　　天旦发布基于Netis Telemetry的全新云原生智能运维产品线

　　如果说Netis Telemetry为实现云原生可观测性夯实了技术底座，天旦云原生智能运维产品线则是从云流量的采集、管理、观测分析、性能分析等多维视角，赋能云原生运维实践与可观测性。

　　本次正式发布的"云起"系列云原生智能运维产品包含：

　　云起·智采 Netis CloudProbe：云原生可观测性智能采集产品

　　云起·智观 Netis CloudObserver：云网可观测性产品

　　云起·智链 Netis CloudChain：云原生关键业务性能管理产品等。

　　云起·智采 Netis CloudProbe

　　从云原生1.0时代迈进2.0时代，企业需要从资源与应用的角度建立统一的可观测性。天旦云起·智采 Netis CloudProbe(以下简称"智采")，通过设计CloudProbe Manager管理策略到CloudProbe Agent、CloudProbe VTAP加工数据，并在CloudProbe里集成了Netis Telemetry技术，让采集数据可以完整支持全栈可观测性，实现全面的可视化管理。

　　作为天旦新一代的智能云网流量采集与管理产品，"智采"由"流量采集器Netis CloudProbe Agent"、"流量中继器Netis CloudProbe VTAP"和"流量管理控制平台CloudProbe Manager"组成。"智采"主要聚焦云网流量全栈、全量、全链路的采集与汇聚，基于云原生的资源与应用视角，通过精准的流量控制，广泛覆盖源端流量、末端流量，实现云分流、云适配与云可控，满足精细化的业务运营管理需求，为实现云原生可观测性提供基础。　　

　　“云起·智采”产品架构图

　　云起·智观 Netis CloudObserver

　　云原生基础设施运维必须具备采用超出数据包或者Tracing、Log的能力，才能有效支撑正常的云网分析、观测与监控工作。因此，为了有效赋能云网分析与管理，天旦推出"云起·智观Netis CloudObserver"(以下简称"智观")。基于Netis Telemetry的Flow技术标准，"智观"构建了高性能、全局性的云网分析和保障能力。

　　"智观"拥有智能标签、智能关联与智能事件等"三大核心技术"，以及标签引擎、图引擎、时序数据引擎、AI引擎等"四大核心组件"，通过应用天旦自主研发的云原生技术底座，实现云图、实况、追踪、分析、洞察等"五大核心功能"。与此同时，"智观"还提供多种智能算法，适配不同的应用场景，提供"标签引擎"与"流式会话实况播放"两大独家功能，通过"三步工作流"，帮助云管团队实时洞察云网异常与性能瓶颈，快速排障。　　

　　“云起·智观”产品架构图

　　云起·智链 Netis CloudChain

　　云原生2.0时代，传统的业务性能管理不足以应对云中业务挑战。天旦基于云原生新技术与Netis Telemetry技术规范，正式推出"云起·智链 Netis CloudChain"(以下简称"智链")，助力企业对云原生业务进行可观测性能分析。

　　云原生应用运维管理，业务级监控产品自身的自动化部署、自适应云动态能力是必选项。"智链"为解决微服务架构下服务节点多、服务节点变化频繁等问题，全面优化了适配云上业务监控的构建能力与速度。通过自动服务发现、自动解码等智能技术，"智链"能够实现服务路径图的自动化梳理，让云中业务性能管理易如反掌。与此同时，"智链"将Netis Telemetry 与Open Telemetry技术积极融合，集成Skywalking等数据类型，形成统一可观测的业务性能、应用性能、网络性能管理视角，从而具备业务级链路追踪能力。

　　观测云原生不仅需要软件创造，也需要硬件创新

　　去年，天旦与华为联合打造了"业务级智能运维解决方案"。基于天旦智能运维产品与华为iMaster NCE-Fabricinsight构建了覆盖overlay/underlay、业务和网络一体化的运维能力，实现了分钟级的故障定界定位。它可以跨越传统架构和云环境，跨设备与应用，为千行百业客户提供统一的、面向业务的、智能的运维分析能力，有效保障业务稳定性与连续性。

　　"天旦业务性能管理BPC"与"网络性能管理NPM"充分结合FabricInsight，读取华为CE交换机的telemetry信息，构建全网设备指标的可视与可管。基于Netis Telemetry 技术，实现业务流转发路径路况的可视与定位，实时评估全网健康度，实现故障聚合上报、分钟级溯源、链路SLA评估等，并提供原子级的开放能力。基于天旦BPC的业务视角，快速定位业务组件异常;基于天旦NPM跨域overlay/underlay的网络分析能力，迅速定位网络对业务的影响覆盖面，成功解决了云原生环境的业务性能监控难题，满足不同行业对业务运维的管理要求。

　　当前，该方案已经在国内外金融、政府、制造、医疗等众多行业中得到应用，获得客户的一致好评。融合华为在ICT领域30多年、天旦在业务分析领域近20年的经验与积累，天旦的智能运维产品已经成为华为"CloudFabric 3.0数据中心解决方案"和"自动驾驶网络ADN方案"中的标准件，与华为的分析器和CE交换机配合联动。

　　发布"光年"，挖掘运维数据的更大价值

　　在基础运维、网络运维与应用运维等场景中，运维大数据的价值尚未被完全挖掘。就天旦业务性能管理BPC而言，其所处理的海量运维数据具备极高的业务价值，但因缺乏高性能的技术与输出手段、缺乏有效的开发与运用场景，导致运维数据金矿迟迟未被完全开发与利用。会上，天旦正式推出"光年 Netis LightYear"(以下简称"光年")，赋能BPC数据开发，让业务性能管理数据发挥高能效。

　　天旦自研的曲速引擎是"光年"的重要技术组件。基于曲速引擎，"光年"产品拥有海量数据的处理能力，在数据存储与数据查询等方面拥有卓越的性能表现：

　　在数据存储方面，光年的数据存储可达到"年"级别，可帮助用户完成年度报表、年度性能环比之类的数据挖掘与分析;

　　在数据查询方面，以150万笔业务每分钟的频率为例，光年在数秒之内就可以把全路径的业务进行关联与展示。

　　同时，光年还可以在海量数据中，通过关键字段搜索，以秒级的速度将目标业务链迅速找到并呈现数据明细。无论是在在日常运维的重要变更，或是日报场景中，"光年"都能助力运维人员让运维数据挖掘与分析更高效。