随着技术的发展、消费主体人群的转变,企业在运维管理中,对自身应用的可用性、稳定性和用户体验保障有越来越高的需求。APM(应用性能管理)作为IT运维管理的重要分支,因其能作用于企业关键业务,让众多企业心动不已,而得到快速发展。
APM,全称Application Performance Management,主要是通过字节码注入和微服务探针,实时监控并管理企业应用性能和微服务性能,帮助企业快速解决分布式架构下问题定位和性能分析难题,进行告警,帮助企业实现运维自动化巡检,被很多人称为应用程序的私人医生。但传统APM依照“应用可用”的运维指标体系,依旧无法改变被动式故障解决方式耗时长的问题,让运维效率得到大幅提升。
用户为中心,博睿数据 APM 7.0新版本
近期,国内老牌APM厂商博睿数据,于北京举办了“服务可达 达者为先·博睿数据2021年战略升级发布巡展”北京站。巡展上,博睿数据发布了APM产品全新7.0版本。

博睿数据架构师张冲
“我们需要摒弃原来的运维体系,需要建立一个以用户为中心,服务可达为目标的全新运维监控平台和评估体系。”博睿数据架构师张冲提到,“博睿数据APM就是这样的一个平台。”
![]() |
在新版本,博睿数据原有技术与AI能力得以融合,大幅提升了应用性能管理能力,并且在观测性和信创支持方面也得以优化。
AI能力之异常事件检测
传统运维基本是先设立核心指标变化阈值,当阈值被触动,则形成告警,再由运维人员人工排障。这种处理方式耗时长、处理效率低,并且对于运维人员的技术和经验都有较高要求。博睿数据基于APM丰富完善的海量监控数据,通过dspot、sr、HoltWinter等各类AI算法,对各类事件,进行全面的异常检测、展现和分析,降低运维分析定位问题的复杂度。
AI能力之智能告警
通过原有技术及AI算法,对海量告警数据的处理和分析,进行合并、过滤、通知以及告警升级,避免持续产生告警风暴,提升运维管理效率,缩短故障修复时间,实现问题全生命周期的持续跟进和智能管控。
![]() |
观测性之数据展现
博睿数据APM监测能够覆盖业务、服务、进程、容器、主机多方面,并且已经跟国内Serverless主流厂商阿里云、腾讯云进行合作,可以通过Serverless对全栈数据链的调用,采集覆盖全数据链路数据、Tag数据、事件记录数据、以及2000+指标的全面数据,再通过大屏,“翻译”成不同部门、不同人员需要的数据,以直观的方式进行展现,真正实现企业数据的驱动。
适配性之信创支持
信创支持方面,博睿数据紧跟国家响应,满足各企业对信创的要求,无论是APM还是NPM产品,都支持在统信软件、中标麒麟等信创平台上进行国产化的应用监测。
跨越式提升,从50分钟到3分钟的奇迹
众所周知,金融服务行业是“科技引领业务”的典型。应用性能需要高可用,故障处理需要高时效。以往,金融服务企业对异常事件的发现到解决,整个过程需要50分钟,现在通过博睿数据APM产品,从发现异常到解决异常,只需要3分钟。原本需要多位经验丰富运维人员分工管理的上百个组件和应用,现在博睿数据能够把每个应用的实际质量,通过数值的方式体现在一张表格里,让不懂运维技术的其他部门人员也能快速理解,大大提升了运维管理效力。
全链路思维,打造运维问题整体解决方案
对所有面临数字化转型的企业而言,IT运维重要性毋庸置疑。能支撑数字化业务的平稳运行,从传统的运维走向运营,从成本部门变成效益部门,是所有企业对于IT运维的希望。
然而单从自身应用性能角度出发的APM,无法覆盖网络节点,对于非自有代码,如网络的负载均衡等问题,不具备监控能力,无法全面应对大、中型企业所面临的多重复杂化业务问题。
对于这个问题,博睿数据提出了“服务可达的数据链DNA”。首先是全新的IT运维指标体系——“服务可达”,它以用户服务体验为核心,颠覆了二十几年来IT运维对于应用高可用性的IT运维指标体系。其次“数据链DNA”:DEM(数字体验监控)+NPM(网络性能管理)+APM(应用性能管理)。能够通过前端把用户体验的数据进行收集,将TraceID实现从DEM、NPM以及APM的完整贯穿,实现相关数据的打通,从而构建出一套从用户到代码的完整体系。
从颠覆性的“服务可达”理念以及“数据链DNA”产品可以看出,博睿数据作为国内老牌APM厂商,除了在应用性能监测领域成绩斐然,更着眼于实现贯穿前端应用、中端网络、后端服务器的全业务链服务。相信未来,秉承着“让IT运营更智能”的品牌理念,博睿数据将为企业带来更可用、易用、好用的产品及服务,帮助企业加速数字化转型,驱动“数字经济”的发展。
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。