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DataBuff is an AI-native APM built on Opentelemetry，with multi-agent troubleshooting out of the box.
DataBuff 是一款基于 OpenTelemetry 构建的 AI 原生 APM 平台（应用性能监控），提供分布式链路追踪、服务拓扑、RED 指标和开箱即用的多智能体 AI 排障能力。本教程将带你用一条命令完成安装，5 分钟内跑起一个功能完整的 APM 后端，无需任何代码改动。
环境准备：1分钟自查清单 🧾
在开始之前，请确认你的服务器满足以下条件：
| 检查项 | 要求 |
|---|---|
| 操作系统 | Linux（Docker 环境） |
| 必装组件 | Docker + Docker Compose |
| 推荐配置 | 8C16G（8 核 CPU / 16GB 内存） |
| 网络 | 可拉取镜像（离线环境可跳过，见文末） |
💡 如果机器配置较低，安装脚本会自动将 Doris FE 堆内存 patch 为 1200m，一般也能跑起来。
APM 平台一键安装步骤 🚀
第一步：执行安装命令
联网环境下，只需一条命令，脚本会自动完成镜像拉取 → 部署 Doris 存储 → 启动 Ingest 接入层 → 启动 Web 平台全流程：
curl -fsSL https://databuff.ai/databuff/ai-apm-install.sh | bash整个过程通常只需 2~5 分钟。安装成功时，终端会输出类似如下的信息：三个核心容器健康、服务就绪、Web 地址和默认账号：
默认地址速查表 📋
安装完成后，记下这几个关键信息：
| 用途 | 默认地址 |
|---|---|
| Web 控制台 | http://<本机IP>:27403 |
| 默认账号 / 密码 | admin/Databuff@123 |
| OTLP gRPC 接入 | <本机IP>:4317 |
| OTLP HTTP 接入 | http://<本机IP>:4318 |
应用上报数据时，把 OpenTelemetry Agent/SDK 的 exporter 地址指向4317或4318即可，详见 OpenTelemetry OTLP 接入指南。
安装脚本源码见 ai-apm-install.sh，安装目录默认为
/opt/databuff-ai-apm，常用操作是./start.sh启动、./stop.sh停止。
安装 Demo 数据：30秒看到真实 Trace ✨
平台装好了，但还看不到数据。执行下面这条可选命令，会自动部署一个 Demo 应用并持续上报 Trace：
curl -fsSL https://databuff.ai/databuff/ai-apm-demo-install.sh | bash稍等片刻，链路数据就会源源不断地流入平台。
首次登录 DataBuff APM 控制台 🖥️
打开http://<本机IP>:27403，用默认账号登录。建议按以下路径完成"三看"验证：
1️⃣ 看服务列表
进入应用性能 → 服务，确认 Demo 服务（如 service-a / service-b）已出现，并查看请求量、错误率、平均响应时间等 RED 指标：
2️⃣ 看全局拓扑
进入应用性能 → 全局拓扑，服务间调用关系会以图的形式自动呈现，包括 MySQL、Redis、Kafka、Elasticsearch 等下游依赖，一眼看清整个应用的调用链路结构：
3️⃣ 启用 AI 诊断（可选但强烈推荐）🤖
DataBuff 的差异化能力在于开箱即用的多智能体 AI 排障。进入配置管理 → 模型配置，选择一个模型 Provider（支持 Kimi、DeepSeek、GLM、Ollama 等 OpenAI 兼容 API），填入 API Key 并保存：
之后就能在AI 平台 → AI 对话中直接用自然语言提问，例如"查询最近1小时哪个服务最慢"、"分析 service-b 的错误原因"。AI 会直接查询真实的链路、指标和拓扑数据来回答，并给出根因结论，而不是凭空编造：
常见问题快速排查 🔍
| 现象 | 处理建议 |
|---|---|
| 服务列表为空 | 确认 Agent/SDK 指向4317/4318，检查 OTLP 接入 |
| 端口被占用 | 修改docker-compose.yml中的 ports 映射，或释放27403/4317/4318 |
Doris FE 启动失败（CgroupInfo.getMountPoint()报错） | JDK 读 cgroup v2 失败，处理方式见 常见问题 |
| 启动超时 | 进入安装目录执行docker compose logs -f ai-apm-ingest ai-apm-web查看日志 |
更多运维细节见 Docker 运维参考。
下一步：扩展你的 APM 平台 📚
跑通基础流程后，可以继续探索：
- 接入自有应用：Spring Boot OTLP 接入、Python OTLP 接入
- 无侵入采集：eBPF 接入、Nginx 接入、SkyWalking 迁移
- Kubernetes 部署：K8s 安装部署
- 离线环境安装：下载离线包后执行
sudo ./install.sh，见 离线安装 - AI 深度玩法：AI 平台使用手册、自定义数字专家、外部 MCP 集成
至此，你已经在 5 分钟内拥有了一个集链路追踪、服务拓扑、指标监控与 AI 智能排障于一体的完整 APM 平台。🎉
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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