新的增强功能提升了 Splunk 同类最佳的可观察性,让最终用户体验到更好的应用程序性能、更高的工作效率,从而更快地实现创新
北京,.conf21 期间——2021 年 10 月 20 日——数据平台的领导者 Splunk 公司(纳斯达克股票代码:SPLK)近日发布了 Splunk 可观察性产品线的最新增强功能,包括 Splunk APM 应用性能监控、Splunk 实时用户监控(RUM)、Splunk 综合监控、Splunk 日志观察器、Splunk 基础设施监控和Splunk IT 服务智能等先进的产品创新。凭借这些增强的可观察性功能,Splunk 客户提高了所有环境下的可见性,显著提升了性能、工作效率和创新,同时推动了其数据驱动的转型。
在当今的超数字化世界中,IT 和 DevOps(开发运维)团队感受到来自业务部门各方面的压力,要求他们加快创新,保持服务的可靠性,并提供卓越的客户体验。随着云原生技术的持续采用以及随之而来日益复杂的基础设施和应用程序,这种压力只会越来越大。Splunk 可观察性产品线为客户提供了统一的解决方案,包括了全栈、以服务为中心、人工智能驱动的可观察性,并且能够全面控制从前端设备到后端应用程序服务的数据(指标、跟踪和日志),所有这些都是实时和大规模的。借助 Splunk 的可观察性功能,客户在所有用户体验中都能获得更高的可见性和可操作的洞察力,从而更快地实现价值以推进业务成果。
Splunk 产品管理、可观察性和 IT 运营副总裁 Spiros Xanthos 表示:“可观察性的核心是利用数据带来的机会,要有效地利用数据,企业需要能够在多变的环境和基础结构中获取并分析高速数据的解决方案。我们先进的可观察性功能将监控带入了现代时代,使 IT 和 DevOps 部门能够在数字化转型过程的任何阶段发现、修复和预防问题,从而交付最佳的用户体验。”
道路救援公司 Agero 便是客户利用 Splunk 可观察性功能加速其业务数字化并提升客户价值的一个例子。
Agero DevOps 高级总监Billy Macdonald 表示:“在一个以电话呼叫为标准的行业中,Splunk 可观察性解决方案使我们能够向需要道路救援的消费者提供完全数字化、无坐席的体验,从而帮助我们改变了这种标准。通过在我们的云环境和基础设施中利用Splunk 的可观察性功能,我们的网站可靠性工程师和开发人员获得了端到端的可见性,能够监控、跟踪问题,在问题影响到我们的客户之前便排除故障,最终实现了更好的客户体验。”
Splunk 扩展了业界领先的可观察性功能的广度和深度
Splunk 扩展了其业界领先的可观察性产品线的广度和深度,使客户能够最全面地了解其服务、基础设施、应用程序和用户。为了提高客户现有单一应用程序的可靠性和性能,Splunk 推出了新的 AlwaysOn Profiling for Splunk APM,目前处于试用阶段。Splunk AlwaysOn Profiling 扩展了现有的全保真跟踪功能,为客户提供连续的代码级可见性和分析,以便他们能够发现并修复服务瓶颈,同时有机会优化资源,降低云成本。Splunk 还推出增强的 Splunk APM 数据库可见性产品试用,能够自动发现导致会话延迟的缓慢查询,而无需对其数据库进行检测。通过这些创新,Splunk APM 客户现在监控并排除应用程序性能问题的速度提高了 80%,加快了代码的部署,减少了服务中断,避免了影响最终用户。
随着基于 OpenTelemetry 标准的 Splunk RUM for Mobile Applications(面向移动应用的 Splunk 实时用户监控)的正式上市,客户可以全面监控 iOS 和安卓上的本机和混合移动应用程序的性能,并直接排除故障。随着 Splunk Observability Cloud for Mobile(面向移动应用的 Splunk 可观察性云)的正式上市,Splunk 还支持随时待命的现场可靠性工程师和开发人员灵活的进行响应并高效的工作,而无论他们在世界上的哪个地方。使用 Splunk Observability Cloud for Mobile,IT 部门可以从其移动设备上快速查看和响应事件,并对其进行分类。
Splunk 通过开箱即用式的功能和集成加速了客户价值的实现
Splunk 让我们更容易地开始使用可观察性功能。Splunk 日志观察器和 Splunk Enterprise进行了新的集成(目前处于试用阶段),现有 Splunk 客户可以利用 Splunk 直观的可观察性界面来研究 Splunk 平台上的任何日志,并解决问题。这有助于客户将其日志数据集中在 Splunk Enterprise 中,并将指标和跟踪数据与这些日志关联起来。
Splunk 还提升了客户将数据快速转化为洞察结果的能力。通过新的开箱即用式的仪表板和探测器功能,Splunk 客户迅速获得了价值,并通过初始设置减少了很多繁重的工作。新的Splunk Infrastructure Monitoring AutoDetect(目前处于试用阶段)通过自动发现基础设施异常并直观地将警报状态合并到仪表板中,简化了软件的上线并加快了价值的实现。此外,Splunk App for Content Packs 作为一站式商店,为常用 IT 基础设施应用程序和服务提供预打包内容、开箱即用式搜索和仪表板功能,包括用于管理 Microsoft365、第三方 APM 工具以及综合监控的新内容包(Content Packs)。
Wipro 公司云与基础设施服务AIOps 全球售前与业务负责人Ankur Jalpota 表示:“有了Splunk 作为关键合作伙伴,我们的全球客户正在以创纪录的速度加快其云转型,推动了整个企业的业务敏捷性,同时提高了运营效率。借助Splunk 的可观察性产品线,我们帮助客户应对管理复杂混合和多云环境带来的运营挑战。Splunk 全面的可观察性解决方案使我们能够简化应用程序资源管理,提高基础设施利用率并优化公有云成本,最终让我们的客户更快的获得价值以及更好的终端体验。”
好文章,需要你的鼓励
Replit与RevenueCat达成合作,将订阅变现工具直接集成至Replit平台。用户只需通过自然语言提示(如"添加订阅"),即可完成应用内购和订阅配置,无需离开平台。RevenueCat管理超8万款应用的订阅业务,每月处理约10亿美元交易。此次合作旨在让"氛围编程"用户在构建应用的同时即可实现商业变现,月收入未达2500美元前免费使用,超出后收取1%费用。
LiVER是由北京大学、北京邮电大学等机构联合提出的视频生成框架,核心创新是将物理渲染技术与AI视频生成结合,通过Blender引擎计算漫反射、粗糙GGX和光泽GGX三种光照图像构成"场景代理",引导视频扩散模型生成光影物理准确的视频。框架包含渲染器智能体、轻量化编码器适配器和三阶段训练策略,支持对光照、场景布局和摄像机轨迹的独立精确控制。配套构建的LiVERSet数据集含约11000段标注视频,实验显示该方法在视频质量和控制精度上均优于现有方法。
所有人都说AI需要护栏,但真正在构建它的人寥寥无几。SkipLabs创始人Julien Verlaguet深耕这一问题已逾一年,他发现市面上多数"护栏"不过是提示词包装。为此,他打造了专为后端服务设计的AI编程智能体Skipper,基于健全的TypeScript类型系统与响应式运行时,实现增量式代码生成与测试,内部基准测试通过率超90%。他认为,编程语言的"人类可读性时代"正走向终结,面向智能体的精确工具链才是未来。
这项由蒙特利尔学习算法研究所(Mila)与麦吉尔大学联合发布的研究(arXiv:2604.07776,2026年4月)提出了AGENT-AS-ANNOTATORS框架,通过模仿人类数据标注的三种角色分工,系统化生成高质量网页智能体训练轨迹。以Gemini 3 Pro为教师模型,仅用2322条精选轨迹对90亿参数的Qwen3.5-9B模型进行监督微调,在WebArena基准上达到41.5%成功率,超越GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet,并在从未见过的企业平台WorkArena L1上提升18.2个百分点,验证了"数据质量远比数量重要"这一核心结论。