作者：王聪彬

企业感受不到监控足够的价值感和满足感？这也是为什么在2021年，博睿数据决定重新构思产品定位，试图找到一条真正回应客户核心需求的可观测性之路。

Bonree ONE从最初的beta版本，到1.0、2.0、3.0，再到今年全新发布的春季版。回望这段历程，博睿数据总裁孟曦东坦言，这不仅是企业自身产品体系不断成熟的过程，也见证了中国可观测性赛道的快速发展，收获了客户的期待、认可，以及无数宝贵的批评与建议。

从2008年起的互联网注册工具，到之后的APM、前端监控等，博睿数据更多聚焦于单点工具。但当真正步入可观测性赛道，企业面临的挑战已截然不同。在庞杂的数据流中，需要实现有机融合与治理，真正挖掘数据价值，同时满足不同部门、不同角色灵活使用的需求。

尽管挑战重重，博睿数据始终坚守一件事：在任何赛道都需要坚强的定力，只有耐心打磨产品，才能真正让客户受益。

四大革新，拓展智能可观测的能力边界

过去4年，Bonree ONE经历了一体化、可观测、模型化、平台化四个发展阶段。博睿数据产品中心总监贺安辉谈到，无论如何演变，Bonree ONE“一体化智能可观测平台”这一核心始终没有变过。

2025年春季版延续这一理念，从国际化拓展、云原生可观测、发挥数据模型价值与升级用户体验四大方向进行革新，持续拓展智能可观测平台的能力边界。

1、蓄力切入海外市场，探索全球化路径

在中国应用性能管理及可观测性APMO市场长期保持领先的基础上，博睿数据正式发布Bonree ONE国际化版本，支持中英文切换，适配海外用户需求。标志着Bonree ONE迈出全球化的重要一步，目标实现“从中国到世界，One World”的产品布局。

为满足海外客户偏好的SaaS订阅模式，Bonree ONE不仅在产品形态上全面适配，同时重新制定了符合国际市场习惯的定价体系，对比国际主流竞品，明确自身在多语言环境、部署灵活性及私有化支持等方面的差异化优势。

2、云原生观测能力全面升级，适配企业上云趋势

面对企业系统持续上云、云原生架构加速普及的大趋势，Bonree ONE在2025春季版中增强了云原生观测能力。特别是在容器编排场景，平台已全面支持K8s环境下的多维数据接入、分析、告警和可视化。

支持Service和Pod动态发现，能够自动感知容器服务及实例变更，满足多变环境下的实时可观测需求，帮助运维团队及时掌握环境变化，提升响应效率。同时，Bonree ONE统一了查询语言与仪表盘管理，支持与主流查询语法和监控组件的全面兼容，进一步提升数据采集、查询分析与可视化能力，助力企业构建更高效、灵活的云原生观测体系。

3、应用场景落地，释放全域可观测数据模型价值

延续2024年发布，Bonree ONE 2025春季版进一步深化数据模型价值。新增自动标签能力，将业务语义与观测信号自动关联，动态生成多维观测视图，覆盖性能、业务、用户体验等多重视角，支撑更丰富的观测应用场景。

实现“多维观测”可以通过链路图形式直观展示企业中各类数据，从业务链路到底层运行情况、知识库积累、变更信息及预案关联等。数据模型的支持使得这些信号能够高效整合，形成完整的运维观测体系。

4、全新用户体验体系上线，聚焦高效与简洁

为提升用户操作效率与使用体验，Bonree ONE推出全新导航和工作台，重构交互逻辑与界面设计，聚焦用户关注的核心任务，显著优化告警、指标、日志等多视角观测数据的统一呈现。

通过场景化首页、智能工作台以及自定义导航，用户可快速定位关键观测指标与异常事件，显著提升运维响应速度和分析决策效率。

核心链路可观测，金融运维新支点

2022年5月16日，某证券集中交易系统发生技术故障，导致部分客户登录交易APP阻塞 延迟。其存在交易系统设计与升级变更未经充分论证和测试、升级回退方案不完备等问题。2023年6月19日，某证券北京总部大楼机房因一路UPS电源供电中断，导致4台集中交易系统服务器异常关机，最终导致部分客户无法正常登录APP或网上交易。

在业务连续性要求极高的金融行业，IT运维正越来越受到重视。通过与众多金融客户沟通，博睿数据总结出两个主要的风险：

第一，数据分散：日志、指标、调用链等据分散在各个平台，数据的分散存储和管理导致数据孤岛的出现。当出现故障时，运维人员需要在多个平台之间切换查询，耗费大量时间和精力，故障排查耗时长达数小时，严重影响故障处理效率。

第二，缺乏业务视角监控：传统运维缺乏业务视角的全局监控，难以预判潜在风险。无法从整体业务层面及时发现和解决问题，可能导致风险的积累和扩大，影响业务的连续性和稳定性。

为进一步提升故障处理能力，金融行业提出了“1-5-10”故障处理标准（即1分钟发现、5分钟定位、10分钟恢复）。博睿数据产品中心产品经理王天怡指出，博睿数据的思路是建立核心链路，围绕新一代展开的核心链路监控，由一系列相互关联的服务或模块组成，若出现问题会直接影响业务的可用性。如:交易、登录、转账等。

调研阶段，确定数据范围，包括性能指标、业务指标、日志、调用链、CMDB等可观测数据范围；数据建模阶段，针对各类的可观测数据进行建模，保证同一个模型能够串联各方数据，从而搭建CMDB、指标体系等模型；验证阶段，建立一条最关注的核心链路，通过可观测数据来实 时关注运行状态。

博睿数据为某券商搭建了基于Bonree ONE的可观测平台，其中有35条核心链路，平台通过卡片形式展示每条核心链路及对应的关键指标，如登录次数、交易笔数等，实时反映业务运行状况。

运维作战室基于Bonree ONE实时监控业务状态，链路出现异常时，系统可初步定位。以宏观角度横向服务拓扑、纵向部署拓扑，微观角度指标、日志、单笔链路、接口分析能力，支撑核心链路故障的快速应急。发现问题后，通过应急联动机制，快速协调相关负责人，保障在10分钟内解决，确保业务连续性。

大模型+可观测，智能化三步走

随着大模型逐渐步入应用阶段，博睿数据今年在智能化方向上设定了明确目标，计划将大模型技术全面引入Bonree ONE，分阶段推进。

第一个阶段，聚焦架构层面能力扩展。当前大模型产品迭代极快，支持自由切换不同大模型，保证上层智能问答、小助手等应用；

第二阶段，探索大模型与运维的联合创新。当前大模型擅长通用问答，但在企业内部运维、实时数据等问题上能力有限。计划结合RAG等技术，赋能实时智能问答，支持查询如“当前 CPU负载最高的服务”这类复杂问题，提升运维效率。

第三阶段，聚焦根因定位智能化。以往异常检测依赖复杂算法调优，效率受限。通过大模型+工作流编排，自动汇聚分析可观测信号，生成统一、结构化的定位结论，提升定位准确性和自动化水平。

“实现语言交互观测内容和提升运维效率是客户对于大模型的主要诉求。“孟曦东说，针对这些需求，博睿数据正在重点推进两大方向，第一“小睿助理”产品目前已在官网上线，具备运维知识问答、价格计算、实时分析等功能，能够回答如海外客户价格测算、运维规范等问题，逐步实现智能化运维助手的定位；第二，探索大模型技术的实际应用场景，加速实现从概念普及到业务价值交付的转化。

此外，博睿数据也在探索更长远的方向，计划借助大模型的自然语言理解和推理能力，彻底改变当前以鼠标点击和文本查询为主的人机交互方式。未来，用户只需一句自然语言指令，系统就能自动执行复杂分析，生成图文并茂的分析结论，几乎无需人工干预。

相比传统“逐步下达操作指令”式交互，这种方式依靠大模型的推理能力，自主拆解任务并执行。目前该方向已在其他领域看到了实验性成果，预计将在今年底或明年初正式探索可观测领域的应用落地。

可观测性正从“看得见”向着“能预判、会决策”演进。Bonree ONE的升级，折射出整个行业对“数据价值释放”和“智能化运维”的共同渴望，当业务和运维不再两张皮，才是这个行业真正成熟的时刻。