“可观测性技术实践系列”由云原生社区主办，云杉网络发起，本期直播将以三个在银行数字化转型中发生的「真实案例」为例，带你了解 DeepFlow 在云原生环境可观测性中的产品价值。你将学习到如何高效的进行快速排障和时延瓶颈定位，将棘手问题的排查时间从数天降低到几分钟，帮助你的效率提升10倍。
l 直播平台：云原生社区视频号、云杉网络视频号、DeepFlow视频号、Linux阅码场视频号、分布式实验室视频号
l 直播问答互动文档：https://docs.qq.com/doc/DRHBPZE55THpUcEhj
演讲嘉宾
张祥祥 云杉网络 DeepFlow 售后工程师
自2015年起开始从事网络运维，2017年进入系统运维领域，2019年加入云杉网络，专注于 DeepFlow 产品的售后服务，成功帮助数百客户实现先进的云原生可观测性方案。
案例介绍
l 金融行业用户
第一个案例是来自某银行，新业务上线前的压测打不上去，使用 DeepFlow 的调用拓扑快速定位到根因是后端某个服务导致的。
这个案例展示了如何快速的定位业务压测瓶颈。
l 金融行业用户
第二个案例是来自某银行，某业务从云下迁移到云上后的应用响应时延增大，使用 DeepFlow 的全路径追踪快速定位到 KVM 网络的原因导致应用响应时延大。
这个案例展示了如何快速的定位云上业务应用时延瓶颈。
l 金融行业用户
第三个案例是来自某银行，某业务在 F5 member 池中的节点发生了多次无规律不可用告警，使用 DeepFlow 的流日志功能快速定位到不可用原因是物理网络导致的。
这个案例展示了如何快速的定位云原生环境的网络故障
直播看点
l 开发团队：很多故障的根因往往不是自己，通过 DeepFlow 的可观测性能力可以将业务的访问路径完整的关联出来，从而快速定位到导致业务故障的幕后黑手。
l 运维团队：网络的问题？还是云平台的问题？还是业务的问题？几乎每个故障都离不开这个定界，通过 DeepFlow 覆盖网络、云平台、业务的可观测性能力，从一开始就将故障定界划分清楚，即使有跨部门的技能屏障，也可以轻松完成故障定位。
案例成果
l 助力业务系统快速上线
l 持续的可观测性确保业务系统稳定运行
l 覆盖网络、云平台、业务的全面可观测性
l 故障精准定界定位，消除部门的沟通成本
云杉网络直播间福利
直播中不定时发放福袋奖品
1、咖啡杯
2、手机支架
