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2025年開年以來，國產(chǎn)Al DeepSeek、Manus在中國、美國的科技圈受到廣泛關(guān)注，成為大模型行業(yè)的“黑馬”，DeepSeek 憑借其獨(dú)特的技術(shù)架構(gòu)和低成本訓(xùn)練方案迅速成為行業(yè)焦點(diǎn)，全球主流的技術(shù)公司紛紛接入DeepSeek模型，這不僅改變了AI大模型的研發(fā)格局，也在加速可觀測性技術(shù)向更加智能的形態(tài)演進(jìn)。

在此背景下，由中國信通院穩(wěn)定性保障實(shí)驗(yàn)室主辦、基調(diào)聽云協(xié)辦的“智能觀測進(jìn)化論”系列沙龍拉開帷幕，邀請行業(yè)資深專家和相關(guān)技術(shù)負(fù)責(zé)人就智能可觀測性領(lǐng)域的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)、發(fā)展趨勢、痛點(diǎn)問題進(jìn)行分享討論，引發(fā)業(yè)內(nèi)廣泛關(guān)注。

01 前情回顧

“智能觀測進(jìn)化論”首期于2月28日成功召開，來自中國信通院、基調(diào)聽云、華為云、科來網(wǎng)絡(luò)的專家進(jìn)行了分享，基調(diào)聽云 AI 負(fù)責(zé)人韋遠(yuǎn)奎分享了《聽云AI落地實(shí)踐-Text2NBQL》。上千人線上觀看直播。

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“智能觀測進(jìn)化論”第二期于3月7日召開，來自字節(jié)跳動(dòng)、咪咕視訊、移動(dòng)云的專家進(jìn)行了分享，基調(diào)聽云 AI 負(fù)責(zé)人韋遠(yuǎn)奎在圓桌環(huán)節(jié)與各位與會(huì)專家展開深入探討，發(fā)表聽云觀點(diǎn)。

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02 第三期精彩演講

3月28日，“智能觀測進(jìn)化論”第三期順利召開，來自中國信通院、基調(diào)聽云、阿里云、杭州數(shù)列、浪潮通信的可觀測專家進(jìn)行了分享，基調(diào)聽云 AI 負(fù)責(zé)人韋遠(yuǎn)奎發(fā)表了《Al Agent 賦能智能運(yùn)維》主題演講，下面，就讓我們一起來回顧會(huì)議精彩內(nèi)容！

中國信通院云大所云計(jì)算部 劉坤 發(fā)表了《中國信通院可觀測性標(biāo)準(zhǔn)體系及相關(guān)工作介紹》主題演講。介紹了中國信通院在可觀測性領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)體系和研究路徑，分析了成功立項(xiàng)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《云計(jì)算系統(tǒng)智能化可觀測性能力成熟度模型》標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)涵，以及2025年中國信通院即將開展的可觀測案例征集等工作的相關(guān)規(guī)劃。

基調(diào)聽云AI負(fù)責(zé)人 韋遠(yuǎn)奎 發(fā)表了《Al Agent 賦能智能運(yùn)維》主題演講。他聚焦大模型與智能運(yùn)維的深度融合，系統(tǒng)解讀大模型在智能運(yùn)維場景中的實(shí)踐路徑，包括智能助手、異常檢測、告警降噪、根因分析等應(yīng)用。觀眾將深入了解如何構(gòu)建大模型驅(qū)動(dòng)的智能運(yùn)維平臺(tái)，掌握自主動(dòng)態(tài)規(guī)劃和多智能體協(xié)作等關(guān)鍵能力，共同探索以大模型技術(shù)推動(dòng)運(yùn)維智能化升級(jí)，助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全面加速。

阿里云可觀測高級(jí)產(chǎn)品專家 曹劍 發(fā)表了《面向 LLM 應(yīng)用的端到端可觀測體系探索與實(shí)踐》主題演講。阿里云可觀測團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品經(jīng)理曹劍分享了關(guān)于大模型應(yīng)用端到端的可觀測解決方案，旨在解決AI應(yīng)用中的性能、可用性、質(zhì)量和成本問題。主要內(nèi)容包括全棧監(jiān)控與全鏈路診斷，以提高推理速度和GPU利用率，并確保模型輸出準(zhǔn)確合規(guī)。通過Python Agent實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集，支持多種AI框架，提供代碼級(jí)剖析能力，幫助快速定位問題。此外，還介紹了如何利用獨(dú)立的大模型評估輸入輸出的質(zhì)量和安全性，以及對token消耗進(jìn)行多維度分析來控制成本。整體方案覆蓋了從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用層的全面監(jiān)控和診斷能力，增強(qiáng)了AI服務(wù)的穩(wěn)定性和效率。

杭州數(shù)列網(wǎng)絡(luò)科技有限責(zé)任公司聯(lián)合創(chuàng)始人 楊德華 發(fā)表了《基于AI Agent的分布式系統(tǒng)性能容量風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)、原因診斷和優(yōu)化實(shí)踐》主題演講。演講探討了基于AI Agent的分布式系統(tǒng)性能容量風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)、原因診斷和優(yōu)化建議的實(shí)踐。隨著分布式系統(tǒng)的復(fù)雜性和多變性增加，傳統(tǒng)的性能監(jiān)控和優(yōu)化方法面臨反饋周期過長、難以精準(zhǔn)定位問題等挑戰(zhàn)。為此從業(yè)務(wù)場景切入，利用AI Agent實(shí)時(shí)收集和分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)，快速識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，并通過智能算法進(jìn)行原因診斷，最終給出優(yōu)化建議，并結(jié)合了實(shí)際應(yīng)用場景案例，展示企業(yè)在引入AI Agent后，如何顯著縮短問題診斷時(shí)間并提升系統(tǒng)性能。

浪潮通信算力運(yùn)維可觀測平臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理 金鑫 發(fā)表了《基于可觀測運(yùn)維平臺(tái)的能力使用與AI輔助根因定位》主題演講。闡述了浪潮在可觀測運(yùn)維領(lǐng)域的成果，討論如何將傳統(tǒng)的技術(shù)運(yùn)維轉(zhuǎn)變成業(yè)務(wù)運(yùn)維，從業(yè)務(wù)的視角來看待當(dāng)前存在系統(tǒng)問題，以及如何基于現(xiàn)有運(yùn)維指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)基于算法和專家規(guī)則經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行故障根因定位。

03第三期圓桌觀點(diǎn)

【觀點(diǎn)總結(jié)】

觀點(diǎn)1：在過去，國內(nèi)外廠商差距較大，國外廠商在傳統(tǒng)的智能可觀測技術(shù)方面積累比較深厚，如專家經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)庫等，但是大模型帶來了一些顛覆性的變革，當(dāng)基模的能力越來越強(qiáng)，專家知識(shí)庫的積累似乎不那么重要了，在新的游戲規(guī)則下，國內(nèi)外都處于探索階段。

觀點(diǎn)2：需要先設(shè)計(jì)個(gè)評價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)來衡量差距，比如從企業(yè)估值或市值方面來看，國內(nèi)外差距是比較大的，但這個(gè)跟國內(nèi)的商業(yè)歷史有關(guān)，因此很難比較；從相關(guān)上市公司的數(shù)量看，國內(nèi)外差距也比較大。或許我們可以使用“企業(yè)在智能可觀測方面一天有效使用的token數(shù)”來評價(jià)其水平。

觀點(diǎn)3：國內(nèi)外沒有太大的差距。國內(nèi)的各類2C業(yè)務(wù)系統(tǒng)和APP的用戶體量不輸國外，且這些系統(tǒng)沒有出現(xiàn)過太多的問題，這可以說明我們的應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)足夠優(yōu)秀，我們的運(yùn)維能力/可觀測能力是不輸國外的。另一方面，對比智能可觀測能力要落到具體的場景和環(huán)境上，不同的運(yùn)維對象所需要的能力不一樣，硬搬一套系統(tǒng)去落實(shí)效果不一定好，要考慮運(yùn)維對象的適配問題。

觀點(diǎn)4：國外在智能化方面體系存在先發(fā)優(yōu)勢，但國內(nèi)的基模也在快速的發(fā)展，在部分方向?qū)崿F(xiàn)了領(lǐng)先，在智能化可觀測領(lǐng)域，一兩年之后國內(nèi)外水平會(huì)差不多。

【觀點(diǎn)總結(jié)】

觀點(diǎn)1：引入運(yùn)維工具會(huì)給運(yùn)維人員帶來額外的工作量，因此可以考慮多使用自動(dòng)化、智能化手段簡化用戶學(xué)習(xí)和操作成本。

觀點(diǎn)2：運(yùn)維工具對于其創(chuàng)造者是很好落地的，但是創(chuàng)造者所設(shè)想的場景和客戶實(shí)際的場景可能存在差異，因此在把運(yùn)維工具推到客戶側(cè)的生產(chǎn)系統(tǒng)時(shí)，會(huì)遇到一系列卡點(diǎn)，要符合客戶側(cè)一系列規(guī)章制度的同時(shí)，還需要向客戶的各個(gè)角色證明其價(jià)值和收益，因此必須在設(shè)計(jì)開發(fā)階段就好好琢磨用戶實(shí)際生產(chǎn)中的落地難點(diǎn)。

觀點(diǎn)3：運(yùn)維工具對于用戶的上手門檻是一個(gè)最難的點(diǎn)。一些運(yùn)維工具設(shè)計(jì)比較復(fù)雜，有些用戶企業(yè)由于技術(shù)棧比較封閉，運(yùn)維人員不能熟練地使用運(yùn)維工具導(dǎo)致其價(jià)值大打折扣。

觀點(diǎn)4：從數(shù)據(jù)方面來說，在發(fā)生故障排查問題時(shí)，要想發(fā)揮運(yùn)維工具的價(jià)值，就需要全部的服務(wù)和組件接入工具，盡量不能存在數(shù)據(jù)斷點(diǎn)和缺失，一環(huán)數(shù)據(jù)缺失就可能導(dǎo)致運(yùn)維工具在這次故障排查中作廢，因此要統(tǒng)一數(shù)據(jù)接入、統(tǒng)一查詢、統(tǒng)一關(guān)聯(lián)、統(tǒng)一分析。

【觀點(diǎn)總結(jié)】

觀點(diǎn)1：可觀測這個(gè)生意就像造牛仔褲的生意一樣。任何一個(gè)時(shí)代都有掘金者，掘金者都需要牛仔褲，都需要相應(yīng)的工具支持和配套，可觀測APM魔力象限的玩家這么多年幾乎完全更替了一輪，微服務(wù)、云原生等每一次變革都帶來了行業(yè)新一輪洗牌，推理應(yīng)用出現(xiàn)之后，我們需要立刻思考怎么做它的觀測，怎么保障它的可用性。

觀點(diǎn)2：可觀測會(huì)從傳統(tǒng)的以資源、應(yīng)用性能為中心的方式向數(shù)據(jù)安全、可解釋性、端到端全鏈路追蹤的方式轉(zhuǎn)變。

觀點(diǎn)3：最直觀的是在交互形式上變化，用戶可以直接從對話框輸入問題來進(jìn)行交互和分析問題。

【觀點(diǎn)總結(jié)】

觀點(diǎn)1：從業(yè)務(wù)角度來說，AI無法完全代替人，但AI的融入是必然，我們需要有AI意識(shí)。

觀點(diǎn)2：人要做價(jià)值的導(dǎo)向者、創(chuàng)新的推動(dòng)者、AI的監(jiān)督者，人需要提高使用AI的能力和批判性思維的能力。

觀點(diǎn)3：與AI合作，如同人類開車一樣，在具體場景中，人要設(shè)定好一個(gè)目標(biāo)，并把控AI向著目標(biāo)前進(jìn)，同時(shí)人要為AI做出的選擇和動(dòng)作承擔(dān)責(zé)任。

觀點(diǎn)4：這個(gè)問題落到運(yùn)維領(lǐng)域來說，AI最終會(huì)將運(yùn)維人員武裝成007電影中的Q博士，每個(gè)人都會(huì)成為超級(jí)開發(fā)者和運(yùn)維者。

當(dāng)下，數(shù)字技術(shù)的浪潮奔涌不息，行業(yè)發(fā)展瞬息萬變，作為可觀測性與應(yīng)用安全領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，基調(diào)聽云憑借敏銳的技術(shù)洞察力，積極擁抱前沿科技，將 AI 大模型與可觀測性技術(shù)深度融合。未來，基調(diào)聽云將充分發(fā)揮自身的技術(shù)優(yōu)勢與行業(yè)影響力，引領(lǐng)可觀測性與應(yīng)用安全行業(yè)邁向新的高度，為客戶的業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行提供堅(jiān)實(shí)保障，共創(chuàng)行業(yè)發(fā)展的美好未來。