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。

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。

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。

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。

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。

全球智能可观测性领导者

博睿数据是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

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。