应用场景
Agent 可观测性
传统可观测平台聚焦于"三大支柱"——日志、指标与链路追踪——来解析确定性系统的内部状态。然而，大语言模型与 AI Agent 的崛起引入了非确定性输出与幻觉挑战。在新的时代，可观测性必须超越物理层，不再仅关注系统稳定性，更重要的是提升 AI 应用的准确性、可靠性与认知有效性。
成本效率
海量数据的采集与存储成本高昂，同时还需保证查询性能，随着业务增长这一矛盾日益突出。
半结构化数据
日志与链路追踪中的 JSON 数据需要灵活的 Schema，同时支持高性能存储与分析。
AI 有效性
大模型与 AI Agent 引入非确定性，可观测性必须进化为保障准确性的手段，并驱动持续优化闭环。
为什么选择 SelectDB
10 倍性价比 相比 Elasticsearch
- 存储量降低 80%，同时保留倒排索引能力
- 带倒排索引的写入速率提升 5 倍
- 全文搜索性能提升 2 倍
高效且灵活的 JSON 数据处理
- VARIANT 数据类型，无需 ETL 即可将 JSON 字段提取为子列
- 10:1 压缩比，相比文本或二进制 JSON 提升 3 倍
- 分析性能提升 8 倍
为 AI 可观测性而准备
- 面向 Agent 与应用的 AI 可观测性，集成 Langfuse
- 基础设施可观测：Grafana、OpenTelemetry、Fluentbit 等
低成本、高性能、开放的 AI 可观测栈
AI 可观测
自动接入 Langfuse、Langchain、OpenAI、Claude 等 AI SDK，追踪 AI Agent 与 LLM 的每一步执行，助您理解和优化应用。
基础设施可观测
使用 OpenTelemetry SDKs、Vector、Logstash 等采集日志、链路与指标，在 Grafana 中分析、构建看板与告警，识别系统问题并提升稳定性。