Kubernetes / Workloads / Events
Operating Scenarios
方案不是功能打包，而是给复杂系统建立进入路径
从 diting-web 的功能边界可以看到，Diting Labs 横跨观测、拓扑、AI、部署、执行、韧性和治理。方案页要把这些能力翻译成团队真正会遇到的运行问题。
Topology / Logs / Replay / Alerts
Chaos / Audit / Batch Execution
Operating Scenarios
方案不是功能打包，而是给复杂系统建立进入路径
从 diting-web 的功能边界可以看到，Diting Labs 横跨观测、拓扑、AI、部署、执行、韧性和治理。方案页要把这些能力翻译成团队真正会遇到的运行问题。
Platform
平台运行中枢
面向多集群、多服务、多团队环境，将资源、依赖、告警和审计放进同一操作视角。
Response
故障定位与复盘
用拓扑影响面、火焰图、日志、链路和回放减少盲查，让复盘基于同一组可核对证据。
AI Ops
AI 辅助运维
把模型、规则、知识库和 MCP 能力放进运行上下文中，让 AI 更接近可执行的判断。
Change
变更安全验证
升级、包体、批量任务、混沌实验和审计链路共同构成发布前后的验证面。
Map
资产与位置上下文
地图、3D 地图、基础设施和服务流让分布式环境中的位置关系更直观。
Govern
权限与治理边界
用户、角色、令牌、审计、许可、模型和规则配置让运行系统保持可控。
Solution Path
四条路线，最后收束到同一个闭环
不同团队进入 Diting Labs 的入口不同，但最终都需要穿过同一个闭环：看见现场、理解上下文、确认动作。
从现有监控工具升级
保留已有数据资产，把分散信号先纳入统一运行面，再逐步引入拓扑和 AI 协作。
为云原生平台建立统一视角
围绕 Kubernetes 资源、服务依赖、事件和工作负载建立平台级可观测基座。
为故障处理建立共同现场
让告警、链路、日志、会话、审计和影响面在同一讨论语境中被验证。
让变更具备验证轨迹
把升级、批量执行、混沌验证和审计串成发布后可复盘的证据链。