本文介绍如何通过观测云采集 AWS CloudTrail 的日志并进行结构化及标签化，高度可视化分析数据，同时内置了多条 CloudTrail 威胁检测规则，实时发现异常控制台登录、权限提升、敏感 API 调用等高危行为，并发出告警，让安全态势一目了然，助力企业轻松构建云原生的持续监测与响应体系。

您可以从三个选项中（快速、便宜或好）选择两个”提出这个问题的人可能不是可观测性工程师。但也可能是，在可观测性方面，决定您是否想要“快速、负担得起或深入的洞察力”传统上是工程团队的首要任务之一。从历史上看，我们所依赖的监控架构和工具并不能让我们拥有一切，至少在分布式云原生应用程序的环境中是这样。幸运的是，至少在可观测性方面通过重新思考监控方法的基本原理，您可以拥有一切。您可以快速获得深入的见解，而无

选购 EKS 时，在亚马逊云科技 Marketplace add-ons 市场搜索「datakit」 ，即可通过一键安装，实现其带来的高效监控观测体验。

观测云的日志聚类分析功能，由基于 Drain 的改良算法驱动，显著提升了聚类的性能和效果。

本文介绍观测云如何采集阿里云 RabbitMQ 的指标数据，实时监控消息堆积、消费延迟、连接数等关键指标，帮助企业快速发现潜在问题。

构建可观测性的核心在于采用灵活的、无需预定义模式的数据库方案，以实现对监控数据的高效收集和分析，从而区分传统监控工具与现代监控观测平台。

LLM（Large Language Model）大模型的可观测性是指对模型内部运行过程的理解和监控能力。由于LLM大模型通常具有庞大的参数量和复杂的网络结构，因此对其内部状态和运行过程的理解和监控是一个重要的问题。

观测云会继续将 AI、数据、安全能力不断融合，为企业打造一个真正智能化的监控观测平台，助力业务发展。

本文介绍如何通过观测云的外部事件检测，将第三方系统产生的异常事件、告警信息集成到观测云中进行统一监控和告警管理。

观测云提供一站式可观测性解决方案，从 APM 到 RUM，从基础设施到网络性能，从日志检索到可用性监控，所有数据流被统一接入平台，彼此之间不再是孤岛。