两者是分层配合的关系。STAROps 拉通应用、中间件、基础设施的指标、日志和链路，在全栈层面做关联分析，把排查范围从多个组件收拢到少数嫌疑对象，解决的是「问题出在哪一层」的定界问题。当证据指向数据库层之后，通用可观测平台的粒度就不够用了——它能告诉你「Redis 异常」，但说不清是 Lua 脚本阻塞了单线程，还是热点 Key 打满了 CPU；能告诉你「RDS 会话升高」，但说不清是哪张表缺了哪个索引。这时由瑶池 Agent 接手，基于数据库真实指标和慢命令日志做深度下钻，把结论落到具体的命令、SQL 和索引上。两者串起来，一条证据链就能从应用层告警一路拉到数据库内部的具体命令。
