基于智能体的自动优化：在评分建议的基础上，AI智能体可以自动产出优化方案，并自动调整，让优化不再靠纯手工拖拽改色仪表盘美观度评分——让审美变成标准，让优化有方向。以上只是一个简单的示例。在现实中，同样是仪表盘，“后台管理类”和“业务监控类”的优化目标可能完全不同。Color（配色分）：主/辅/强调的占比是否合理，深/浅色背景下的对比度是否足够。更头疼的是：你知道它不够好看，却很难说清“到底哪里不好

我们不仅提供了更强大的智能交互工具（智能体中心）和更全景的可观测视图，更在底层架构上支持了多租户与国际化，以满足不同规模与地域企业的复杂需求。：实体类型与关系配置页面支持按数据源、实体类型等多维度筛选，展示名称支持空格，配置更灵活。：推出基础版、标准版、专业版，对应不同功能组合，满足不同规模与预算团队的精准需求。：新增数据库、消息队列、远端服务、后台任务等实体类型，覆盖更广泛的观测对象。：从数据采

关于搜索结果 Merge 优化，简单来说，ES 搜索结果的 Merge，由 Cordinatingnode 合并，本次搜索命中的 Shard 返回结果执行一次合并，这样可能造成单 Merge 节点 CPU 消耗过大，或者集群过大时内存消耗极大，出现 OOM。ES 中，fdx、tvx、fnm、si、tip等文件是常驻内存的，虽然搜索时不用加载这些文件，但实际场景中，ES 加载的大量文件会导致打开索引

基于DeepSeek大模型动态优化的日志模式识别算法，日志易可以快速将日志按业务场景聚类（如“接口报错”“资源耗尽”），并结合DPP采样，完美的平衡日志模板的一致性和实体参数的多样性，避免传统采样算法数据偏差导致的无效聚合。：支持“先模糊提问+后精准过滤”的交互模式，例如用户输入“查今天的慢SQL”，系统自动沉思后，反问用户若干问题，要求提供更多信息，比如“慢SQL的阈值（如执行时间>1s）”“涉

截至目前，日志易已服务超 500 家信创客户，覆盖金融、能源、制造等关键领域，累计处理日志数据量超 10EB，助力客户在合规框架下释放日志数据价值。其分析函数仅 60 余个，复杂场景需深度开发；：日志易Beaver 引擎自主研发，通过信通院信创认证，支持国产服务器（如华为鲲鹏）、操作系统（如麒麟 / 统信）、数据库（如人大金仓）全栈适配，从底层架构到上层应用实现完全国产化。：日志体量增长至 5TB

尤其随着Manus的火爆出圈，MCP Server也备受瞩目，迎来了飞速发展，短短1个多月时间，数量已超5000个。为了解决这个问题，日志易MCP Server采用了模块化设计思路，利用OpenAPI规范中的Tag对象作为语义抽象层，构造了MCP Server的模块初筛和功能复筛工具，实现了对OpenAPI规范的动态加载与按需调用。有了MCP Server，系统维护人员只需要在统一的AI会话界面，