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在你的IDE中安装Digma插件。Digma分析代码更改，并在合并Pull Request之前突出显示受影响的区域。它无需更改代码，并且与OpenTelemetry集成。
在你的IDE中安装Digma插件。Digma分析代码更改，并在合并Pull Request之前突出显示受影响的区域。它无需更改代码，并且与OpenTelemetry集成。
Digma Continuous Feedback（CF）使开发人员能够在其IDE中发现代码运行时回归、异常和代码气味。Digma更早地解决了SDLC中的性能问题，防止生产中的事故和工程中断。Digma的MCP服务器使AI编程更智能。Digma为每个代码更改和Pull Request突出影响的区域和受影响的组件，消除破坏性更改的风险，避免工程时间的损失。Digma超越了传统监控和警报，重点关注预防问题。
官网访问趋势、地区分布与流量渠道
访问量采用最近明确月份的曲线值；其余指标按概览区间展示。
2023-06 - 2026-09 全部流量
6 个月记录 · 6 个月有有效数据
12 个月记录 · 12 个月有有效数据
40 个月记录 · 40 个月有有效数据
2023-06 - 2026-09 桌面设备
美国53.28%
印度46.72%
2023-06 - 2026-09 全球桌面设备
| 关键词 | 流量 | 点击费用 |
|---|---|---|
| digma | 暂无数据 | $ 3.76 |
| jaeger | 2.78万 | $ 0.88 |
| mcps | 2.65万 | $ 3.16 |
| n 1 query problem | 暂无数据 | 暂无数据 |
| n 1 problem | 暂无数据 | 暂无数据 |
Digma通过动态代码分析在开发周期早期识别问题，防止干扰在生产之前影响有效。它是APM的补充解决方案。
是的！Digma分析每一个代码更改，并在你合并Pull Request之前突出显示受影响的区域。
不需要！Digma无需进行任何代码更改。它也符合OpenTelemetry（OTEL）标准。
Digma识别增加资源消耗的低效代码模式，帮助工程团队编写成本高效的代码。
Digma不使用可能会将你的数据共享到外部组织的公共AI模型。一切数据保留在本地。
Digma检测各种性能相关问题，包括：引入意外性能回归的代码更改、代码中的慢执行路径、可能导致负载下失败的可扩展性瓶颈、低效的数据库查询或API调用。
不完全是——分析工具和静态分析工具各有其用，但通常是在问题发生后才会发挥作用。Digma更进一步，通过分析真实的运行时数据。
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