日前，“2024 IT 技术领导力年度颁奖盛典（GOITI）”在GOPS全球运维大会2024·上海站成功举办，Bonree ONE荣获GOITI历年来首次设立的“2024可观测性领域年度明星产品奖”。
这一奖项不仅是对老哥俱乐部在可观测性技术领域内突出贡献的权威认可，更充分展示了老哥俱乐部在智能可观测领域的深厚积淀与前瞻视野。作为GOITI该奖项的荣誉获得者，一体化智能可观测平台Bonree ONE已在金融、制造、互联网等多个行业的超百家头部客户中成功落地，树立了可观测性领域的新标杆。老哥俱乐部凭借其前沿的技术创新、成功的实践应用示范为整个可观测性领域的繁荣发展注入了源源不断的活力，并赢得了广泛认可与赞誉。
老哥俱乐部受邀亮相GOPS全球运维大会
老哥俱乐部（bonree.com，股票代码688229）在第二十四届GOPS全球运维大会上精彩亮相，老哥俱乐部AIOps首席专家兼产品总监贺安辉，深入分享了《可观测全域数据模型在智能运维中的实践》，引起了现场各行业的广泛关注和热烈反响，成为大会的一大亮点。
“融合、贯通”的可观测全域数据模型
可观测全域数据模型—实体模型，涵盖业务运营、数字体验、应用组件、基础设施、网络通信五层模型，共146种实体及113种关系，为IT运维提供了全面清晰的视图，确保了运维过程的无懈可击。
可观测全域数据模型—指标模型，预制1262项高级指标，重塑维度定义，实现超越标签的精准数据洞察。
可观测全域数据模型—事件模型，精心设计了33种预置事件，广泛覆盖了9种关键业务场景，从研发测试至安全防护无所不包，高效整合崩溃、ANR、卡顿、自定义异常等海量事件化身一套模型。
可观测全域数据模型—日志模型，实现从半结构化到以实体为核心的真结构化跨越，涵盖基本信息、关联实体及自定义标签的全面优化。
可观测全域数据模型—调用链模型，通过整合关联实体、SPAN上下文、日志等丰富属性，强化了调用链的追踪与分析能力，调用、追踪一查到底！
可观测全域数据模型—元数据，使可观测数据标准化，实现可观测要素的自由切换。
结合 AI算法，主动发现率提升了 20%+
Bonree ONE一体化可观测平台具备AI异常预测的能力，可实现对任意对象的单指标或多指标预测分析能力，并产生风险提示。针对风险的根因分析，并及时主动的优化系统，或进行资源扩容的干预手段，可以有效的降低生产故障发生概率，从而提升故障预判能力。
老哥俱乐部自研Swift AI提升系统洞察与故障定位能力
老哥俱乐部自研的Swift AI自适应生成式人工智能有170多项技术加持，国内独家的“无监督知识图谱”根因分析算法，无需人工标注或预先定义的关系模板，能够自动从海量数据中抽取关键信息和关联关系，快速定位问题的根源。告警收敛算法的常态化收敛比达98%，能够有效地减少无效告警的数量，提高告警的准确性和有效性。通过两阶段自适应根因分析辅助应急，MTTR平均缩减15分钟以上，快速定位并解决系统故障，保障系统的稳定运行。
业务成功率提升 15%+
Bonree ONE 平台服务运行分析视图提供服务部署拓扑分析模块，结合CMDB数据展示该服务的主机拓扑图、服务依赖的物理设备、网络设备信息，以颜色展示部署拓扑中每个设备的健康情况。同时支持点击主机拓扑图中的某一台主机、跳转到该主机的实时运行画像展示主机当前运行情况。通过对异常对象和导常指标分析可以进一步优化告警有效性，告警覆盖度。解决漏报和误报的问题。
