2026智观未来 · 可观测性标杆案例集

Bonree智观未来

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可观测性标杆案例集BONREEOBSERVABILITY

BENCHMARK

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COLLECTION博睿数据重磅发布EXCELLENT

CASES博睿数据B

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e大模型深度融入业务场景，叠加企业IT架构向异构化、分布式、跨地域规模化部署演进，传统碎片化运维模式已难以支撑业务极速迭代的需求。基于AI的全域可观测能力，正成为企业实现风险前置预判、业务价值量化与技术架构高效迭代的关键基础设施。博睿数据依托Bonree

ONE一体化智能可观测平台，以AI智能运维引擎、自适应根因分析、全域数据融合等核心技术，高效解决分布式架构下运维数据孤岛、故障定位滞后、系统稳定性管控等痛点，全面保障企业核心数字基础设施安全、稳定、高效运行，以智能化运维驱动业务精细化运营。2026年，Bon

reeONE在AI根因定位、AI可观测、全栈端到端可观测与自动化决策能力上持续突破，已支撑海内外上百家企业核心业务稳定运行。案例集精选金融、智能汽车、医药、食品、民航等重点行业标杆落地实践，既涵盖了国内复杂IT架构下AI可观测建设的落地实践，也呈现了博睿数据布局东南亚的首个标杆项目，成功打破国际品牌在东南亚高端可观测领域的长期垄断，充分彰显中国软件的全球竞争力。所有案例均源于真实业务痛点，清晰拆解方案选型逻辑与落地成效，为企业构建AI驱动的可观测性体系提供高复用、可落地的参考路径。pre

fcce泰康财险01智己汽车05广州王老吉大健康产业有限公司09SarawakInformationSystems（SAINS）14内蒙古自治区民航机场集团有限责任公司16中铁信科

19药师帮23盛银消金27安得智联31目录BonreeONE助力泰康财险构筑全栈可观测防线，护航金融业务连续性泰康财险面对多重约束与现有运维体系短板，引入博睿数据

Bonree

ONE一体化智能可观测平台，平台覆盖用户体验、应用服务、中间件、数据库、底层基础设施全栈端到端观测能力，搭载

AI智能运维引擎、自适应根因分析、全域数据融合核心技术，针对性解决企业现存运维痛点，落地全链路可观测体系。博睿数据

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项目背景泰康财险（泰康在线）是泰康保险集团旗下的互联网保险公司，依托泰康云及腾讯云混合云架构承载核心业务系统运行。随着业务连续性建设的推进，以及国家金融监督管理总局【2024】11号文件对重要业务服务全链路监测提出的更高要求，泰康财险对系统可观测能力确立了更高标准。1

多工具数据孤岛，故障处置效率低泰康财险现有

Zabbix、Prometheus、ELK、SkyWalking、腾讯云

APM

等十余套监控工具分散独立，指标、日志、调用链、变更事件数据未打通，排查故障需跨多系统切换；关键生死指标、P95/P99延时、全链路错误率等黄金指标缺失，近五年平均故障修复时长MTTR超1小时，定位根因高度依赖人工经验，效率不可控。2

告警泛滥噪声严重，人力治理成本居高不下每日告警总量庞大，告警风暴频发，大量无效告警无法真实反映系统健康状态；研发、运维团队每周需投入大量人力专项优化Top50告警，反复调整阈值、优先级，治理收效有限，老旧告警平台封闭，无法实现告警统一收敛与闭环管理。3

观测体系不完善，被动运维缺乏风险前置能力无统一监控管理平台，缺少标准化分层指标体系、统一可视化大屏与自动化巡检报表；未搭建主动巡检与风险预警模型，无配套SLI/SLO管理规范；业务交易、订单、用户流量等指标零散自建，缺少中心级业务观测大盘，风险只能事后抢修，难以实现风险左移，无法满足监管全链路监测要求。4

混合云运维架构复杂，综合运维成本高、门槛高同时承载泰康云、腾讯云双异构云环境，各类监控工具技术栈、采集协议不统一，多套系统并行维护带来高额人力与硬件资源成本；工具操作、配置调优学习门槛高，缺少自助化监控运维能力，且暂未落地AI根因分析、故障业务影响量化等智能化能力，难以长效保障业务连续性。

应用场景博睿数据｜

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安全可靠的部署架构Bonree

ONE采用本地化部署方案，数据采集侧可设置采集开关，按需进行敏感数据采集，互联网部分数据传输采用加密方式，保障业务数据安全性与监管合规性。平台遵循可靠性原则，采用集群式部署，单点故障时其他节点自动接管，保障业务持续运行；采用开放性架构，便于横向扩展及相关系统对接；从使用、维护、升级、异常处理等多维度降低后期维护成本。 统一监控与告警事件管理平台Bonree

ONE为泰康财险构建统一的监控与告警事件管理平台，支持与第三方系统数据对接，具备事件收敛、处置与跟踪能力，有效解决原有IBM

Omnibus平台封闭、无法统一管理告警的问题。平台支持用户自助配置监控及策略调整，降低研发与运维的监控维护成本；支持引入机器学习算法进行智能告警和故障预测，进一步减少无效告警噪声，推动团队从被动响应转向主动预防。基于黄金指标构建主动巡检体系Bonree

ONE依托治理后的数据梳理黄金指标，结合风险模型搭建主动巡检体系，实现风险左移。平台支持自定义IT资源、应用服务、业务全链路健康视图，指标异常可逐层下钻溯源。同时通过数据与算法自动生成故障影响树，降低根因定位成本；

结合业务场景落地标准化SLI/SLO，量化投保、理赔等核心业务故障损失，为业务连续性长效管控提供支撑。统一数据中台打破数据孤岛通过

Bonree

ONE建立可观测数据中台，支持与Zabbix、Prometheus、ELK、SkyWalking、腾讯云CLS及腾讯云APM等现有监控系统对接，通过kafka、API、OpenTelemetryCollector等方式实现数据统一接入。平台将指标、日志、追踪、事件数据进行整合与治理，基于统一数据体系实现关联融合，完成日志+追踪+指标+发布变更事件的数据建模与关联分析。监控指标整合与治理，补全关键黄金指标Bonree

ONE协助泰康财险逐级开展监控指标整合与治理，为不同角色建立更加有效的监控大盘。完善优化指标体系，覆盖所有关键业务指标，补全当前缺失的P99/P95响应时间、错误码、吞吐量、错误率、网络延迟等黄金指标，统一指标体系，并补全应用性能监控能力，实现重要系统可观测能力的全覆盖。

项目成果与收益博睿数据｜

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e03告警治理与故障快速恢复通过统一告警事件管理平台与AI智能降噪收敛，大幅降

低虚警率，有效减少每周专项告警治理工作量；一站式

融合指标、日志、链路、变更事件数据，实现故障快速

精准定位，缩短恢复时间，减少业务中断损失。运维成本大幅降低统一平台替代原有十余套分散监控工具，降低运维人力与

硬件资源投入成本，同时降低研发人员的系统维护成本。夯实智能化数据基础通过标准化治理指标、日志、追踪等观测数据，提升数

据质量，为后续根因分析、智能告警、故障预测及业务

损失量化等智能化场景落地奠定基础。业务可视化与合规达标建设业务相关的运维监控看板，完整覆盖端到端全链路

监测，提升业务质量可视化能力，满足国家金融监督管

理总局对重要业务服务全链路监测的合规要求。风险前置与主动预防通过主动巡检体系与AI故障预测，提前识别系统隐患，

增强风险感知能力，降低重大故障发生率，推动团队从

被动响应转向主动预防。

主动预警建立系统故障主动预警机制，将传统被动运维模式

转变为主动防控

安全合规能力达到国际领先标准Bonree

ONE获得SOC2Type

II鉴证报告，安全合

规能力已达国际领先标准

为什么选择博睿数据博睿数

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rAI驱动的车联网可观测性平台建设实践在智己汽车复杂的车联网运维场景中，面临“日均5000余条告警、上千个微服务、多套监控工具并存”等多重复杂挑战。智己汽车携手博睿数据，以Bonree

ONE一体化智能可观测平台为核心，采用“APM数据采集+AI智能分析”的分层协作模式，将AI深度嵌入运维全链路，实现告警收敛率达70%以上，根因分析准确率超85%，故障定位从45分钟压缩至分钟级，车联网服务可用性达99.95%。本案例荣获lT168ű2024技术卓越奖

年度创新解决方案奖力博睿数据｜

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项目背景智己汽车后端业务系统采用微服务架构部署在混合云环境，服务约25万+台在网车辆的营销、销售、售后、车联网、OTA升级、智能驾驶、手机APP等上千个微服务。随着业务快速增长，监控体系逐步形成多套工具并存的局面：容器平台自带监控、Prometheus采集业务指标、APM采集调用链和应用性能数据、各云厂商原生监控、日志平台等。应用、业务、告警数据分散在各平台，日均产生5000余条告警。三大瓶颈问题亟待AI能力突破：1

告警数据孤岛多套监控系统各自产生告警，缺乏跨平台、跨服务的关联分析能力。同一故障在不同系统重复报警，导致运维人员面临大量重复告警，关键故障信号容易被遗漏。2

根因定位依赖人工研判线上故障时，运维团队需在多界面间反复跳转、手动拼凑信息，平均故障修复时间（MTTR）显著拉长。3

APM数据利用率不足原有APM采集了丰富的调用链追踪和应用性能数据，但停留在单系统内查看和分析的层面，未与告警事件管理和AI智能分析形成数据闭环，APM数据的价值未被充分释放到故障诊断全链路中。

应用场景：三阶段构建AI运维闭环智己汽车依托博睿数据Bonree

ONE一体化智能可观测平台，以“APM数据采集+AI智能分析”的分层协作模式，将AI深度嵌入运维全链路。

Bonree

ONE具备全栈端到端可观测能力，通过无侵入式数据采集，实现从数字体验到应用服务到基础设施的全栈可观测，同时，平台内置的AI引擎提供智能降噪与异常检测能力；智己汽车在此基础上自主研发事件融合平台和根因分析引擎，双方围绕以下三大能力，

构建起从数据采集到智能决策的完整闭环。博睿数据｜

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统一可观测数据底座依托BonreeONE完成多云混合环境的统一指标采集和可视化体系建设，基于Prometheus和自研采集组件实现对ECS、Redis、Kafka、Elasticsearch等基础设施的跨云统一监控，为上层AI分析提供高质量、标准化的数据支撑。

智能告警事件管理平台运维人员登录平台后，首先通过APM模块的完整调用链检索，精准定位故障服务及异常节点，快速区分是下游依赖超时还是代码逻辑缺陷导致的性能瓶颈。

AI智能根因分析依托Bonree

ONE采集的APM调用链数据，结合平台输出的服务拓扑和异常检测结果，智己汽车上线INFRA-AI智能分析引擎。告警触发

后，系统自动调取APM调用链、CMDB服务配置、日志平台错误日志等多源数据，聚合后输入大语言模型（通义千问Qwen、Deepseek，通过Dify编排）进行跨源根因推理，将故障定位从人工翻日志升级为AI秒级推理。通过调用链智能摘要预处理，解决原始Trace过长导致LLM分析质量下降的问题，实现APM数据在根因分析全链路中的深度利用。软件与云资源成本优化AI可观测平台替代多套商业APM和监控工具，覆盖基础设

施监控、日志分析、链路追踪等全栈可观测维度，避免业

务规模增长带来的许可费用递增。云资源层面，通过AI驱

动的资源分析持续识别并优化低效资源，资源利用率提升

约25%；同时基于可观测数据建立容量规划体系，结合多

云成本对比选择最优部署方案，显著降低云资源开销。核心指标与运维效能提升博睿数据与智己汽车联合打造的AI可观测平台，覆盖全部

核心业务，全域接入上千个微服务监控数据。依托一体

化观测底座与大模型AI分析能力，项目实现多项关键指标

突破：告警纳管后收敛率达70%以上，根因分析准确率

超85%，故障定位从平均45分钟压缩至分钟级。同时，Bonree

ONE的7×24小时自动化巡检与AI智能预警，将

故障发现从小时级被动响应提升至秒级感知，问题发现

率达95%；配合预测性维护实现2分钟内告警，推动运维

从被动救火转向主动预防。

项目成果与收益博睿数

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r车联网场景下的AIOps规模化落地在25万+台车联网设备、混合云多云架构、五套以上监控

工具并存的真实复杂环境下完成工程化落地验证，形成

了完整AIOps技术体系。

Bonree

ONE在此过程中提供了

从数据采集到智能决策的全链路数据底座支撑，真正实

现了“看得见、看得清、看得懂”的智能可观测。故障处理与服务质量提升AI根因分析和字节码级APM监控显著提升故障定位准确

性，

MTTR缩短60%以上，服务中断时间降至最低。车联

网服务可用性提升至99.95%，智能驾驶、车机互联、远

程控制等核心功能稳定性显著提高；建立了AI驱动的统

一运维知识体系，降低个人经验依赖。监控一体化云上云下监控一体化，上云更快，业务更稳

全托管自适应智能告警满足准确率高，

低噪声的异常发现和应急管理诉

求

为什么选择博睿数据博睿数据

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e故障发现＜10分钟，告警准确率≥95%，全栈可观测性建设实战解码随着王老吉大健康公司（以下简称“王老吉”）业务持续发展，

IT业务系统架构日趋复杂，系统访问压力与功能数量同步增长，应用系统的复杂度不断攀升。在IT故障与风险点持续增加的趋势下，传统基础架构监控手段已无法满足当前运维需求。与此同时，公司面临业务需求快速变化、用户期望持续提升以及降本增效压力等多重挑战，

IT应用在运行过程中发生性能下降或服务异常的概率显著增大，进而影响业务服务的连续性。因此，构建有效的应用管理机制，保障IT系统稳定运行，已成为企业业务发展的迫切需求。博

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项目背景随着王老吉大健康公司（以下简称“王老吉”）业务持续发展，

IT业务系统架构日趋复杂，系统访问压力与功能数量同步增长，应用系统的复杂度不断攀升。在IT故障与风险点持续增加的趋势下，传统基础架构监控手段已无法满足当前运维需求。与此同时，公司面临业务需求快速变化、用户期望持续提升以及降本增效压力等多重挑战，

IT应用在运行过程中发生性能下降或服务异常的概率显著增大，进而影响业务服务的连续性。因此，构建有效的应用管理机制，保障IT系统稳定运行，已成为企业业务发展的迫切需求。项目实施前，王老吉缺乏RUM（真实用户监控）和APM（应用性能监控）的监控告警机制，系统运行状态是否正常完全依赖用户投诉反馈⃞首个发现系统异常的人员往往是客服或业务人员，而非运维工程师。这种被动响应模式导致故障发现严重滞后，运维工作陷入盲区。

应用场景在日常运维中，

Bonree

ONE平台统一采集王老吉SSO系统与TPM系统的RUM（真实用户监控）及APM（应用性能监控）数据，构建全链路可观测基线。当业务系统出现异常时，智能告警策略秒级触发并通知运维人员，随即按照以下闭环流程开展精准排障：

APM调用链分析，快速界定故障边界运维人员登录平台后，首先通过APM模块的完整调用链检索，精准定位故障服务及异常节点，快速区分是下游依赖超时还是代码逻辑缺陷导致的性能瓶颈。博睿数据｜

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e10中间件指标深度关联，挖掘隐性瓶颈针对复杂故障，进一步调取数据库、缓存、消息队列等中间件的精细化监控数据，横向对比连接数、响应延迟、队列积压等核心指标。通过多维度关联分析，快速识别如慢SQL、连接池耗尽、缓存击穿或消息堆积等深层隐患，为根因判断提供量化依据，大幅减少试错成本。RUM会话回放，还原用户现场调取RUM会话回放，还原异常时段真实用户的操作路径与页面交互轨迹，结合客户端IP、设备类型、地域分布等维度，判断故障是否由特定环境或区域网络引发。有效排除客户端干扰因素，确保服务端优化聚焦于真实根因，避免无效修复。博睿数据｜

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e11预案沉淀与知识闭环，持续提升稳定性基于以上场景数据分析制定针对性恢复措施，

并在故障处置完毕后将完整的链路数据、根因结论及处理过程沉淀为标准化故障预案，录入知识库。后续同类故障再现时可自动关联历史案例，缩短响应时间，形成“发现—定位—恢复—沉淀”的运维闭环，持续加固王老吉的业务系统韧性。博睿数据｜

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项目成果与收益 平均故障发现时间：

从“小时级”降低至10分钟以内；

告警准确率提升至≥95%，大幅减少无效告警对运维团队的干扰；

故障定位效率：

从数小时手工排查缩短至分钟级智能定位；

在能力建设层面：

成功落地RUM、APM及核心中间件监控，助力王老吉实现了从用户端到服务端的全链路可观测，构建了完善的一体化监控告警体系。让系统状态真正实现“可视、可测、可溯源”。运维团队告别了过去“被动等投诉”的运维模式，实现了从被动监控到主动治理的范式升级。未来博睿数据将继续携手王老吉，聚焦于AI能力深化，重点引入智能根因分析、AI辅助诊断等能力，进一步提升故障解决效率，推动运维体系从“可视可测”向“智能自治”演进。全球智能可观测性领导者博睿致据是AI驱动的全球智能可观测性领导者全栈端到端可观测能力Bonree

ONE具备从用户体验、应用服务、中间件、数据库到底层基础设施的全栈端到端可观测能力

为什么选择博睿数据博

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re13扬帆东南亚！博睿数据签约马来西亚砂拉越州属ICT公司SAINS，

BonreeONE成功落地马来西亚AI驱动的智能可观测领域领军企业博睿数据（股票代码：688229）迎来全球化战略关键里程碑，

与马来西亚砂拉越州政府全资核心科技企业SarawakInformation

Systems

Sdn

Bhd（简称SAINS）正式建立战略合作伙伴关系，在东南亚市场落地首个标杆客户项目。本次合作中，博睿数据核心产品Bonree

ONE一体化智能可观测平台，以世界级产品功能能力斩获国家级政企订单，充分印证博睿数据具备比肩全球顶尖水平的产品实力、灵活的部署方式与极具国际竞争力的价格优势，标志着品牌全球化布局迈出坚实且关键的一步。|

让IT运营更智能博睿数据14ee

项目背景作为马来西亚砂拉越州政府全资控股的核心科技企业，

SAINS承担着区域数字政务、智慧城市、信息化基础设施建设与运维的核心职能，

是当地数字化转型的核心载体与标杆企业。其IT运维体系建设、全域技术监控平台选型有着严苛的技术标准、稳定性能要求与合规规范。

应用场景

BonreeONE核心能力精准适配SAINS的复杂业务场景在核心能力层面，

博睿数据Bonree

ONE一体化智能可观测平台具备从用户体验、应用服务、中间件、数据库到底层基础设施的全栈端到端可观测能力

，依托AI智能运维引擎、自适应根因分析、全域数据融合等核心技术，

可精准适配SAINS政务信息化、智慧城市运维的复杂业务场景，高效解决分布式架构下的运维数据孤岛、故障定位滞后、系统稳定性管控难等行业痛点，全面保障马来西亚砂拉越州核心数字基础设施安全、稳定、高效运行。与SAINS达成合作，不仅是博睿数据东南亚出海战略的首个落地标杆，更是中国智能可观测技术突破海外技术壁垒、进军全球高端政企市场的标志性成果。长期以来，博睿数据深耕智能可观测与AIOps领域，依托多年政企、大型企业落地经验，持续打磨Bonree

ONE产品体系，实现技术迭代与场景适配的双重升级，产品能力已达到世界级水准，完全具备与国际一线品牌同台竞技、实现替代的综合实力。相较于海外传统竞品，

博睿数据不仅拥有功能完备、性能领先的核心产品，更具备灵活的部署方式支持私有化部署及公有云部署、高效的技术服务响应体系以及极致的成本优势，精准契合东南亚数字化市场的发展需求。本次标杆项目的落地，彻底打破了国际品牌在东南亚高端可观测市场的垄断局面，验证了中国软件的全球化竞争力，为博睿数据深度开拓东南亚市场、辐射整个亚太区域奠定了坚实的口碑与市场基础。全球智能可观测性领导者博睿致据是AI驱动的全球智能可观测性领导者市场竞争优势功能完备、性能领先、部署方式灵活、高效的技术

服务响应体系以及极致的成本优势

为什么选择博睿数据博

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re15依托BonreeONE打造全栈可观测体系，护航智慧机场数字化转型作为AI驱动的智能可观测领域领军企业，博睿数据持续以Bonree

ONE平台赋能千行百业的数字化转型。此次与内蒙古自治区民航机场集团有限责任公司（简称“内蒙古机场集团”）的合作，是博睿数据在交通民航领域可观测性实践的又一标杆案例。博睿数据

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项目背景内蒙古机场集团作为区域重要的航空运输枢纽管理企业，下辖多个机场，

IT系统涵盖航班运行、旅客服务、地面保障、安检管理、货运物流等众多业务场景。随着业务规模的不断扩大和数字化转型的深入推进，内蒙古机场集团的IT系统架构日趋复杂。

应用系统涉及PHP、Node.js、C++、Python、Go、.NET、Java等多种开发语言，

系统间调用关系错综复杂。

旅客终端日益多样化（小程序、Android、iOS等），传统的基础监控手段无法从应用层面透视业务质量，故障排查往往需要联合多个部门从网络、日志、数据甚至代码等多个层面逐一排查，周期长、效率低。正实现“可视、可测、可溯源”。运维团队告别了过去“被动等投诉”的运维模式，实现了从被动监控到主动治理的范式升级。

应用场景博睿数据依托Bonree

ONE，为内蒙古机场集团打造了“系统状态监控及运维管理平台”，共部署200个探针，覆盖机场集团核心业务系统。

Bonree

ONE作为国内领先的一体化智能可观测平台，具备全栈监控、智能告警、根因分析等核心能力，可将海量运维数据转化为清晰的业务洞察。

全栈应用性能监控务场景平台支持对PHP、Node.js、C++、Python、Go、

.NET、Java等主流开发语言应用的性能监控，实现从代码到业务的全链路覆盖。监控指标涵盖JVM、Java

Method、URL、Exception、Tomcat、

HttpClient、MySQL、Redis、ES、Kafka等关键组件，确保机场核心业务系统的每一个环节都处于可视可控状态。

智能拓扑发现与可视化平台支持自动发现应用间调用关系并自动生成拓扑图，可直观呈现机场各业务系统间的依赖关系与数据流向。支持全局拓扑图查看、拓扑线条趋势图点击分析，以及拓扑自由拖拽并保存功能，便于运维团队根据实际管理需求定制可视化视图。 代码级性能剖析与故障定位平台支持代码级性能剖析（Profiling），可对内存、CPU、时延等代码资源消耗进行精细化监控；支持动态获取线上代码的函数出入参数、线程状态/堆栈/阻塞源、类对象参数等，帮助运维和开发团队快速定位代码层面的性能瓶颈与故障根因。

业务链路分析与用户体验监控平台支持面向重要URL的链路分析及拓扑能力，支持业务要素监控，可根据请求Header、Cookie、URL参数标记客户业务参数（如userId），并据此过滤调用链，实现对关键业务流程的精准追踪。同时支持Web端页面加载、JS性能、API性能等指标监控，以及App端崩溃、卡顿、错误分析，覆盖安卓与iOS双端，全面保障旅客端的数字化体验。

智能告警与配置管理平台支持应用指标告警、聚合数据告警及指标数据计算后告警，具备告警自动化和告警降噪能力，有效减少告警误报和冗余。支持配置动态下发、实时生效，无需重启应用进程；支持配置按标签、环境复制及全局配置，大幅提升运维效率。平台全面开放数据接口（ONE-API），支持第三方集成和用户自定义场景建设。博睿数据｜

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项目成果与收益

建立了一套覆盖多语言、多组件的统一可观测体系。

助力内蒙古机场集团打通了从旅客端到后端服务、从代码到业务的端到端全链路可观测，实现了对机场核心业务系统运行状态的“全栈、全端、全场景”可视化掌控。

通过自动拓扑和代码级诊断，提升故障定位效率。大幅缩减问题发现和解决的时间，有效保障了机场业务系统的连续性和稳定性。

借助智能告警和灵活配置，降低运维复杂度。推动运维团队从“被动救火”向“主动预防”转变，以数据驱动运维决策，为机场集团的数字化转型筑牢了技术底座。

为什么选择博睿数据较强的技术先进性已拥有60项已授权发明专利、136项软件著作权、

32项核心技术实力雄厚信通院AIOps标准工作组会员单位，蝉联中国应用

性能管理及可观测性APMO市场份额第一博睿数

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×中铁信科打造全栈应用性能监控与诊断新范式面对业务系统规模扩大带来的应用性能管理挑战，中铁信科选择博睿数据

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平台，建设一套应用监控与辅助诊断系统，实现全栈性能监控、端到端追踪与智能告警，形成从数据采集到告警响应的完整监控闭环。博

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项目背景随着中铁云网信息科技有限公司（以下简称“中铁信科”）各类统建业务系统的建设规模持续扩大，系统间的调用关系与部署环境日益复杂，对应用性能监控和运维管理的能力要求不断提升。与此同时，应用系统的稳定性和响应速度直接关系到业务效率与用户满意度，这使得高效、精准的监控手段成为保障业务连续性的关键环节。当前中铁信科在应用性能管理方面存在以下短板：1

性能瓶颈定位困难现有工具缺乏对应用程序前后端服务、数据库、中间件等各环节的细粒度监控能力，无法获取接口响应时间、吞吐量、错误率、慢

SQL等关键性能指标，导致性能瓶颈难以精准识别和定位。2

异常发现与响应滞后缺少自动化的异常检测和预警机制，问题往往依赖人工发现，故障通知不及时，难以在第一时间通知研发和运维人员介入处理。3

问题根因排查效率低缺乏详细的事务追踪能力，无法沿调用链追溯问题发生的具体环节，使得排查和定位问题根源耗时较长，影响系统恢复速度。上述痛点，使得业务系统在面临高并发、复杂调用场景时，运维保障压力显著增大，亟需引入一套专业、全面的应用监控与辅助诊断系统，以系统性解决当前性能监控与诊断能力的不足。

应用场景 全栈多语言应用性能监控与可视化分析基于Bonree

ONE平台，针对中铁信科各类业务系统，支持部署

Java、Python、Go、.NET、Node.js

等多语言应用探针，自动采集CPU、内存、磁盘I/O、网络流量、请求响应时间、错误率等性能指标。同时，通过Bonree

ONE直观易用的可视化仪表盘，实时呈现应用、系统、主机等多维度监控数据，支持多维度数据筛选与对比，帮助运维团队全面掌握系统运行状态。博睿数据｜

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e20 终端用户体验分析与端到端全链路追踪利用Bonree

ONE

平台的终端分析能力，支持对终端应用的会话分析、异常分析、用户行为画像分析等，自动检测终端应用异常并提供日志与原因推测。同时，在Bonree

ONE平台上实现终端应用与后端应用间的双向端到端追踪，涵盖跨服务调用链追踪、拓扑自动发现，以及数据库、NoSQL、MQ等组件的耗时分解，精准定位性能瓶颈。

多层级基础设施与中间件监控在

Bonree

ONE

平台统一纳管主机（CPU、内存、磁盘、网络等多指标）、Kubernetes

集群、容器、进程，以及

MySQL、Mariadb、Oracle、MongoDB、Redis、Kafka等主流数据库与中间件，提供从应用到基础设施的全面性能监控与分析。

信创国产化环境兼容适配基于Bonree

ONE

平台的信创适配能力，支持对国产化中间件（如东方通、宝兰德等）和国产数据库（如达梦、人大金仓等）的性能监控，同时兼容麒麟OS、统信UOS等国产操作系统，支持在鲲鹏、飞腾等国产芯片架构上部署运行，保障中铁信科信创环境的平稳落地。全面提升系统可观测性通过建设应用监控与辅助诊断系统，实现对各类业务系

统的全链路监控，覆盖用户端真实体验指标、分布式调

用链路追踪及性能趋势分析，形成从数据采集、分析到

告警响应的完整监控闭环。提升应用稳定性与用户满意度通过对Java、JS、Python、Go等多语言应用的深度性能

采集，以及对前端用户体验和后端服务性能的全面监控，

有效提升应用程序的稳定性和响应速度，进而提升用户满

意度和业务效益。智能诊断、告警与持续服务保障依托

Bonree

ONE

提供线程剖析、内存

dump等高级诊断功能，并输出详细异常日志。支持灵活配置监控项、预警规则及性能参数，基于阈值实现自动异常检测，并通过邮件、短信、系统内消息多渠道实时告警。

项目成果与收益基于本项目的工作范围与建设目标，预期将为其中铁信科带来以下价值：博睿数据

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e保障国产化环境平稳运行系统对信创国产化中间件、数据库、操作系统及芯片架

构的全面兼容，确保中铁信科业务系统在国产化环境下

的稳定运行，满足信创转型的技术要求。提升故障诊断效率借助异常根因定位、多类型数据库（含国产数据库）存

储性能深度分析、Kubernetes集群健康评估等功能，结

合线程剖析和内存dump等高级诊断手段，辅助研发和

运维人员精准识别和定位性能瓶颈，快速定位问题根

源。运维决策数据支撑通过周期性的报告产出（包括性能报告、异常报告

等），为运维决策提供数据支持。系统架构具备良好的

扩展性，支持未来新增功能模块的集成，可随业务发展

持续演进。实力雄厚信通院AIOps标准工作组会员单位，蝉联中国应用

性能管理及可观测性APMO市场份额第一市场竞争优势功能完备、性能领先、部署方式灵活、高效的技术

服务响应体系以及极致的成本优势

为什么选择博睿数据博

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让IT运营更智能22B

re构建全栈可观测体系，让医药B2B交易从“分散监控”走向“全维掌控”Bonree

ONE项目的成功落地，验证了其在复杂医药B2B电商及SaaS生态中的核心优势：全链路可观测性、AI驱动的智能运维以及贴合业务场景，为药师帮业务数字化建设提供了坚实的技术保障。博

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项目背景药师帮（09885.HK）成立于2015年，是中国院外医药产业最大的数字化综合服务平台，致力于以数字化赋能药企、分销商、药店及基层医疗机构，推动药品高效流通。公司秉持“让好医好药普惠可及”的使命，深耕基层市场，积累了强大的数据能力，构建并不断完善业务模式，已覆盖超49万家药店和37万家基层医疗机构，渗透全国98.9%的县域及91.5%的乡镇，月均活跃买家达46.1万，构建起国内最大的数字化医药交易与服务网络。然而，随着业务规模的快速扩张和系统架构的日益复杂，原有的运维体系面临新的需求和挑战，需要进一步提升服务稳定性与效率：1

微服务架构下的监控盲区药师帮的交易引擎采用微服务架构和容器化技术，数十个微服务之间调用关系错综复杂。在引入Bonree

ONE之前，传统监控工具功能较为单一

，不同监控系统之间缺乏关联分析能力。2

用户体验问题的量化与定位作为直接面向数十万药店和基层医疗机构的B2B交易平台，药师帮的前端用户体验直接影响交易转化率和客户留存。平台覆盖Web端、

App端及小程序等多个终端，但在原有监控体系下，前端仍存在部分性能问题（如页面加载慢、搜索响应延迟、交易流程卡顿等），难以被系统性地捕捉和量化，更难以与后端服务性能进行关联分析。3

故障响应依赖人工经验在复杂的分布式系统中，故障根因定位往往需要跨多个团队、多套监控工具进行人工排查。然而在运维领域，故障排查依赖专家经验，缺乏智能化的根因分析能力，从而导致平均故障修复时间长，影响业务连续性。4

业务高速增长带来的运维挑战2025年药师帮营业收入达209亿元，同比增长17.1%；平台月均SKU数增长至420万个；订单交付准时率需维持在96.7%的高水平。业务的高速增长意味着系统并发量、数据量持续攀升，运维团队需要在资源有限的情况下保障系统的稳定性和性能，挑战与日俱增。

应用场景

APMAPM模块实现对后端微服务的全链路性能监控，全面接管药师帮核心交易链路与供应链系统。对订单处理、库存同步、智能补货等关键微服务进行深度代码级监控，实时绘制分布式调用拓扑图，精准定位慢SQL、内存泄漏及第三方接口超时等底层问题。博睿数据｜

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RUMRUM模块实现定位应用运行中的崩溃、卡顿、ANR、JS错误、自定义异常等问题，同时获取多维度分析数据：包括健康评分、不同地区的体验差异、设备适配情况等。提供完整的用户体验上下文信息，可快速分析最终用户的真实感受，及时调整优化方向，确保产品体验始终贴合用户需求。

APM+RUM药师帮平台每一笔药品交易都涉及商品检索、库存校验、价格计算、订单生成、支付结算、物流履约等多个环节。通过Bonree

ONE的APM+RUM模块，运维团队可以清晰地追踪每一笔交易请求的完整调用链路，快速定位哪个环节出现了性能瓶颈或异常。博睿数据｜

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e25用户体验可量化、可优化RUM模块的上线使药师帮第一次能够量化地评估终端用

户体验。页面加载时间、搜索响应延迟、交易流程转化

率等关键体验指标实现了实时可视化监控，为产品优化

提供了数据支撑，精准定位并优化了基层医生与药店店

长在入库、对账等高频操作中的卡顿问题。页面核心接

口响应时间平均降低30%，显著提升了下游40多万月活

买家的操作流畅度，进一步巩固了药师帮在下沉市场的

服务壁垒。全栈可观测能力从无到有通过Bonree

ONE的APM+RUM双模块落地，药师帮构建

了覆盖从用户端到服务端的全栈可观测能力。平台打通

了前端用户体验与后端应用性能的数据关联，实现了

“从前端页面加载→用户交互→后端服务调用→数据库

查询→基础设施”的端到端全链路追踪。故障定位效率显著提升排障效率大幅提升：通过RUM与APM的端到端联动，系

统故障平均定位时间（MTTI）缩短60%以上，研发与运

维团队从繁琐的日志检索中解放，人工排障成本显著降

低。全栈端到端可观测能力Bonree

ONE具备从用户体验、应用服务、中间件、

数据库到底层基础设施的全栈端到端可观测能力

实力雄厚信通院AIOps标准工作组会员单位，蝉联中国应用

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项目成果与收益博睿数据

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e从“分散监控”到“统一可观测”一盛银消金一体化运维转型实践盛银消费金融有限公司（以下简称“盛银消金”）依托博睿数据Bonree

ONE一体化智能可观测平台，构建覆盖IT基础设施、应用系统与全业务流程的统一监控体系，实现“统一采集、统一分析、统一展示、统一告警”。通过部署500套分层探针，完成基础设施与核心业务全覆盖，有效解决原有运维工具分散、多源数据无法关联、故障排查依赖人工等痛点。

Bonree

ONE的全栈可观测、国产大模型AI分析及全信创适配能力，为盛银消金的精细化运维和国产化转型提供坚实支撑。博

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项目背景盛银消费金融承载全流程信贷、资金交易、客户服务等核心金融业务，

IT体系涉及大量物理资源、虚拟化集群、微服务应用、国产数据库及中间件，整体呈多样化与复杂化特征。原有运维体系存在以下核心痛点：

原有运维工具彼此独立，多源异构的指标、日志、链路数据割裂，无法实现端到端的全流程关联分析，运维人员需要跨系统反复切换查看数据，排查效率较低。

出现故障时，缺少自动化定位能力

，排查路径严重依赖人工经验，逐层核对各系统数据，故障定位时间较长。

多个组件同时异常时，分散的告警源会产生大量冗余告警

，重要信息被淹没，干扰运维人员快速判断与处置。

在国产化改造推进过程中

，原有工具对国产操作系统、国产数据库及中间件的适配能力不足，难以满足信创建设要求。

应用场景 全栈端到端可观测与可视化总览Bonree

ONE为盛银消金提供统一监控总览面板，展示接入业务系统各服务的健康度。平台支持全局拓扑图自动发现与生成，展示服务名称、关联关系、业务/实例/主机状态、请求数统计、响应时间、错误信息等；服务节点异常时拓扑图实时变色，标注故障节点并支持定位故障原因。同时支持服务、接口、数据库、消息中间件、远程调用及架构拓扑（服务、实例、容器、主机关系），选择不同节点即可查看对应模块数据。

全链路追踪与故障根因定位Bonree

ONE支持全链路追踪，交易失败的服务节点在拓扑图中实时自动变色并支持下钻，可直接下钻到代码栈、调用链堆栈及关联日志，直达故障原因。链路中服务节点宕机或异常时拓扑图做特殊标识，直观可见。错误分析场景中，平台记录错误的服务名称、发生时间、类型、名称、次数、错误率，对错误数或错误率较多的问题置顶展示，并支持下钻查看错误链路追踪及根因分析。

AI根因分析与智能运维Bonree

ONE基于AI大模型实现AI根因分析，整合指标、调用链、日志及事件数据，建立跨实体关联模型，经过多维度排查给出告警问题的根因及相关建议。AI算法自动生成根因初步结论（含根因对象、异常类型、关键异常指标等），并支持调用链分析、数据库分析、资源分析、日志分析等多维度深度下探。

探针管理与性能保障BonreeONE部署500个探针，其中300个用于硬件资源监控，200个用于业务流及应用链路监控。平台支持在线配置采样率，在线开启/关闭探针采集；具备熔断管理，服务器内存、CPU等压力达阈值时探针自动熔断，低于阈值自动恢复采集；探针采集实时上报数据。多源数据对接与定制化大屏Bonree

ONE支持不少于三种数据对接，包括数据对接（OpenTelemetry、SNMP

Trap、Kafka等）、日志对接（Server端/终端/API接入）、接口对接（Webhook、JDBC、第三方平台回调等）。同时支持定制监控大屏开发，具备联动展示功能，支持曲线图、区域图、表格、文字、图片等多种展示形式。单次请求追踪与深度分析Bonree

ONE可详细分析单次请求的相关服务、服务器、代码堆栈、最慢元素、请求参数、SQL语句等信息，通过请求追踪查看所访问的所有业务系统、应用和相关服务组件的详细信息，包括性能数据、代码堆栈、服务组件操作详情及错误异常信息。博睿数据｜

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e28运维体系更加规范标准Bonree

ONE支持按角色创建权限，权限菜单自由配置，

并记录登录、登出、配置修改等操作审计日志。平台提

供应用性能和HTTP请求统计报告，支持多图表趋势展示

及自定义报告（如慢请求、慢SQL、错误请求等），可

定时发送至多人邮箱。同时支持国产化改造，兼容国产

操作系统、数据库及中间件，为盛银消金的信创建设提

供了有力支撑。系统稳定性与可用性显著增强平台具备自主监控能力，故障时可快速诊断。持续剖析

能力记录方法执行对CPU、内存、总耗时、I/O的开销，

支持服务器性能变化预警。JVM监控支持CPU、堆/非堆

内存、线程等指标及告警配置；基础监控支持识别物理

机及虚拟机，实时掌握主机运行状况。多维度监控体系

确保业务连续稳定运行。运维效率大幅提升依托Bonree

ONE，盛银消金实现了从IT基础设施到业务

流的端到端透明化管控。全局拓扑自动发现、全链路追

踪、单次请求追踪等功能，使运维人员能够快速定位故

障节点和根因，缩短故障排查时间。错误分析功能对错

误数或错误率较高的问题置顶展示并支持下钻查看根

因，有效提升了问题处置效率。告警管理更加精准高效Bonree

ONE支持邮件、短信、企业微信、钉钉、飞书、

现场监测大屏等多种告警推送方式，并具备降噪处理能

力，可将多个相关异常告警合并为准确的重要告警，提

前发现潜在风险，减少冗余通知，有效解决告警风暴问

题。智能化运维能力持续演进Bonree

ONE与DeepSeek大模型深度对接，实现运维语

料库搜索结果和解答质量的双重提升。平台提供PQL助

手（从文字到PromQL数据查询语言的转化）和智能问

答服务，为盛银消金的运维团队提供智能化辅助，推动

运维工作向智能化、自动化方向迈进。

项目成果与收益博睿数

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r主动预警建立系统故障主动预警机制，将传统被动运维模式

转变为主动防控

较强的技术先进性已拥有60项已授权发明专利、136项软件著作权、

32项核心技术

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eBonreeONE以“原生一体+AI+eBPF无侵入”优势，破解大型企业运维难题博睿数据携手安得智联，以Bonr