最近全球权威咨询机构 Gartner 发布 2024 年《可观测魔力象限》报告。阿里云成功跻身“挑战者”象限，成为亚太地区唯一入选厂商。不过，

公司面临的主要痛点

• 监控碎片化：传统的“烟囱式”监控只能提供单一维度的数据。无法实现指标、日志、链路的统一关联。
• 多 Agent、跨程序、跨域的数据孤岛：因为公司级 Agent 应用规模化落地，运维团队需要跨业务、跨地域实时关联海量数据。
• 从被动排障到主动韧性：公司不满足于“看得见”。更需要网站能够“看得懂、定得准”，实现根因自动定位与闭环处置。
• 安全合规与权限管控：SRE 与安全团队要求细粒度权限、操作审计还有端到端加密。老实说，
• AIOps 与 AI Agent 的落地难题：AI 需要统一可推理的数据底座才能发挥自主运维的价值。

阿里云为何能入选 Gartner “挑战者”象限

在可观测性加速迈入“AI Agent自主运维”的关键拐点。阿里云凭借统一可观测数据底座 CMS 与全域智能运维网站 STAROps让 AI Agent 能够自主完成从根因分析到闭环处置的完整运维流程，在海外行业市场展现出强劲的智能运维竞争力。

统一可观测数据底座——CMS

阿里云云监控 CMS 将此前独立的云监控 CMS、日志服务 SLS、应用实时监控服务 ARMS 整合为一站式统一可观测网站。以 UModel 数据模型为主要，打通指标、日志与链路数据。实现：

• 全链路关联：一次采集，多场景复用，解决掉“烟囱式”监控碎片化问题。
• 降低运维复杂度：PaaS 化网站即插即用，无需自行搭建繁琐的数据管道。
• 为 Agent 提供统一推理底座：AIOps 与 AI Agent 能在同一模型上进行根因分析与预测。

全域智能运维网站——STAROps

在 CMS 之上，阿里云推出了全域智能运维网站 STAROps提供公司级安全保障与自动化能力：

• 细粒度权限控制：SRE 与安全团队可以精准定义谁可以执行何种操作。
• 高风险操作人工确认：防止误触导致业务中断，实现双重保险。
• Agent 行为审计 & 端到端加密：E2E 安全链路确保合规需求得到满足。
• 自定义 SRE Agent：#公司可基于 STAROps 建立专属 SRE Agent。配置职责、权限与技能，实现自主调度和任务闭环。
• OpenAPI 与 MCP 集成：#无缝接入现有工作流，快速获得 AI 提效；支持跨域编排，实现真正的 Agent Native 智能运维模式升级。

AIOps 与 Agentic Ops 的落地方法

AIOps 已从“被动排障工具”演进为“主动驱动业务韧性的主要基础设施”。借助 CMS 的统一数据模型和 STAROps 的编排能力，公司可以让 AI Agent 完成以下关键步骤：

1. 实时数据摄取 → 统一语义映射 → 自动根因定位；
2. 基于知识图谱生成修复方案 → 自动触发 STAROps 编排执行；
3. 任务闭环审计 → 持续学习迭代，提高后续响应准确率。

阿里云可观测已覆盖亚太、欧洲、中东、非洲及拉美等区域

S​tAROps 已上架 Qoder Desktop 插件行业市场。将分散的云资源、可观测数据与专家经验深度融合，使运维程序从“被动救火”走向“主动自治”。支持 OpenTelemetry 数据摄入，为多语言、多框架环境提供一致的 observability 接口。

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