概述

近日，Gartner 发布了 2026 年 Magic Quadrant™ for Observability Platforms 报告，阿里云被评为挑战者。

凭借云监控 2.0 在统一可观测平台能力、AI 驱动智能诊断和全球化运维方面的综合实力，阿里云在全球可观测市场中展现出强大的竞争力。

随着企业持续深化云化进程，可观测性正从被动的故障排查工具演变为主动驱动业务韧性的核心基础设施。越来越多的企业将可观测性视为数字化转型的基础能力，而非仅仅是 IT 运维的辅助手段。远程协作的常态化、微服务架构的普及以及 AI 应用的爆发式增长，共同推动可观测市场进入快速增长期。面对日益复杂的多云环境和海量可观测数据，传统的“孤岛式”监控工具已无法满足企业跨域关联分析的需求。以 UModel 数据模型为核心，将指标、日志和链路追踪等可观测数据打通连接，大幅降低因工具分散带来的运维复杂性。

从可观测到智能运维：STAROps 开启智能体化运维新阶段

可观测性解决的是“看见”的问题。但随着可观测数据规模不断增长、微服务拓扑持续动态变化，“看见”并不等同于“理解”和“解决”。阿里云在云监控 2.0 统一数据底座的基础上，正将 UModel 向 IT 数字孪生方向演进，推进 AI 智能体驱动的自动化故障排查流程。在此基础上，进一步构建了 STAROps 全域智能运维平台，将可观测能力从数据感知延伸到智能分析、自主规划和持续保障，形成从“看见问题”到“解决问题”的完整闭环，进一步提升平台的智能化水平。

STAROps 围绕“搜得快、看得清、定得准、守得住”四大目标，提供智能助手、长周期任务和数字员工三大核心能力。运维工程师可通过自然语言进行跨域数据查询、日志分析和告警诊断，将复杂查询转化为即时可读的分析结论。针对巡检、日志洞察、告警聚合和应用保障等场景，可创建跨天、跨周、跨月的异步任务，推动运维从“事后响应”迈向“事前保障”。STAROps 还支持企业定制专属 SRE 智能体，将运维手册、历史故障案例和专家经验沉淀为可复用的 Skills，形成可复制、可扩展的智能运维能力。架构上，STAROps 基于 UModel 运维数字孪生构建，对指标、日志、链路追踪、事件、拓扑和变更等跨域数据进行统一建模，使 AI 能在单一上下文中理解服务、资源、告警和变更之间的关联，完成从根因推理到影响分析的完整链路。配合异常检测、日志聚类、链路分析和性能分析等内置 AI 算子，降低大模型直接处理海量原始数据的成本，同时保障诊断效率和结果的稳定性。

在全球部署方面，阿里云可观测服务已覆盖亚太、欧洲、中东、非洲和拉丁美洲等多个地域，支持 OpenTelemetry 兼容数据接入，为跨国企业提供符合地域合规要求的可观测解决方案。在此基础上，STAROps 提供 RAM 访问控制、高风险操作人工确认、智能体行为审计和端到端数据加密等企业级安全与合规保障，确保智能体在生产环境中的可控运行。

与此同时，STAROps 已正式上线 Qoder 桌面插件市场。研发工程师在 Qoder 中编码时，可直接用自然语言调用 STAROps，完成在线指标查询、日志检索、分布式链路追踪、告警诊断和跨域根因分析，无需切换至运维监控平台，也无需学习专门的查询语法。

可观测性正在从“看见问题”走向“解决问题”，智能运维正在从“辅助决策”走向“自主执行”。今后，以云监控 2.0 为数据底座、STAROps 为智能引擎，阿里云将持续推动可观测性从被动监测迈向主动智能治理，帮助全球企业构建更具韧性和自主性的数字基础设施——让智能体化运维真正走进生产环境，走进全球数千万家企业。”阿里云云原生应用平台负责人 Jackson Zhou 表示。

来源：Gartner，Magic Quadrant for Observability Platforms，作者 Padraig Byrne、Martin Caren、D.B. Cummings、Neil Young，2026 年 7 月 13 日

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