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2025年2月28日，由中國(guó)信通院穩(wěn)定性保障實(shí)驗(yàn)室主辦、基調(diào)聽(tīng)云協(xié)辦的“智能觀測(cè)進(jìn)化論”系列沙龍第一期圓滿召開(kāi)。本場(chǎng)沙龍?zhí)貏e邀請(qǐng)頭部可觀測(cè)企業(yè)與云廠商可觀測(cè)技術(shù)負(fù)責(zé)人帶來(lái)深度分享，聚焦于AI大模型等智能化技術(shù)與可觀測(cè)性技術(shù)融合的最新發(fā)展趨勢(shì)與應(yīng)用前景，分享可觀測(cè)性最佳實(shí)踐案例，吸引了線上數(shù)千名業(yè)內(nèi)人士的熱情參與。

01

AI時(shí)代下，智能化與可觀測(cè)技術(shù)加速融合

中國(guó)信通院云大所云計(jì)算部副主任 鄭立 開(kāi)場(chǎng)致辭。他指出，國(guó)產(chǎn)AI DeepSeek憑借其強(qiáng)勁的性能、獨(dú)特的技術(shù)架構(gòu)和低成本的訓(xùn)練方案，迅速成為行業(yè)焦點(diǎn)，在這場(chǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，DeepSeek 也在重新定義可觀測(cè)性的技術(shù)邊界與實(shí)踐范式。部分企業(yè)已實(shí)踐DeepSeek智能體，識(shí)別問(wèn)題根因，打造全棧運(yùn)維助手，產(chǎn)業(yè)界正不斷的拓展智能可觀測(cè)技術(shù)的發(fā)展上限，我們不僅是技術(shù)發(fā)展的見(jiàn)證者，更是這場(chǎng)觀測(cè)革命的締造者。他預(yù)告了系列沙龍的召開(kāi)計(jì)劃，并提出了本場(chǎng)沙龍將討論的三個(gè)業(yè)界關(guān)心話題，激發(fā)與會(huì)者思想碰撞，為行業(yè)帶來(lái)新的啟發(fā)與思考。

中國(guó)信通院云大所云計(jì)算部工程師 劉坤 發(fā)表了《智能可觀測(cè)性技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)》主題演講。他首先分析了在AI時(shí)代下推動(dòng)可觀測(cè)技術(shù)與智能化技術(shù)加速融合的多重因素，以及可觀測(cè)技術(shù)與智能化技術(shù)結(jié)合的本質(zhì)，中國(guó)信通院以標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)驅(qū)動(dòng)行業(yè)交流并形成《云計(jì)算智能化可觀測(cè)性能力成熟度模型》。他介紹了智能可觀測(cè)性技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀，包括數(shù)據(jù)治理、多個(gè)核心應(yīng)用場(chǎng)景以及可觀測(cè)智能體，最后，分享了智能可觀測(cè)性技術(shù)的十個(gè)發(fā)展趨勢(shì)，為與會(huì)者提供參考。

02

百舸爭(zhēng)流，智能可觀測(cè)實(shí)踐賦能系統(tǒng)穩(wěn)定性

北京基調(diào)網(wǎng)絡(luò)股份有限公司聽(tīng)云AI負(fù)責(zé)人 韋遠(yuǎn)奎 發(fā)表了《聽(tīng)云AI落地實(shí)踐-Text2NBQL》主題演講。他強(qiáng)調(diào)AI落地要從業(yè)務(wù)的實(shí)際需求出發(fā)，應(yīng)避免為了AI而AI。要從能力邊界和性價(jià)比的角度考慮大模型的選型。根據(jù)自身的數(shù)據(jù)質(zhì)量、資源能力來(lái)評(píng)估實(shí)現(xiàn)方式。仔細(xì)評(píng)估業(yè)務(wù)中的切入點(diǎn)，利用AI的長(zhǎng)處發(fā)揮作用，靠Agent賦能實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)智能化。

華為云計(jì)算技術(shù)有限公司可觀測(cè)架構(gòu)師 郝利鵬 發(fā)表了《面向Al-Native應(yīng)用的未來(lái)海量智能化運(yùn)維技術(shù)實(shí)踐與探索》主題演講。他首先針對(duì)“AIOps是否是個(gè)擺設(shè)”這一問(wèn)題，強(qiáng)調(diào)了AIOps在提升運(yùn)維效率、預(yù)測(cè)故障等方面的巨大潛力，并指出當(dāng)前AIOps應(yīng)用中的挑戰(zhàn)與改進(jìn)方向。隨后，他分享了華為云在可觀測(cè)AIOps領(lǐng)域的探索實(shí)踐，展示了AIOps如何助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)維。最后，他分析了大模型時(shí)代給運(yùn)維領(lǐng)域帶來(lái)的沖擊與機(jī)遇，并提出了應(yīng)對(duì)策略，包括加強(qiáng)人才培養(yǎng)、深化技術(shù)研究等，為企業(yè)運(yùn)維轉(zhuǎn)型提供了有益參考。

科來(lái)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)股份有限公司產(chǎn)品總監(jiān) 冀佳鵬 發(fā)表了《AI賦能下一代可觀測(cè)性系統(tǒng)的展望》主題演講。他分享了科來(lái)公司利用AI技術(shù)在可觀測(cè)性領(lǐng)域的最新探索，通過(guò)智能運(yùn)維AI平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了異常檢測(cè)、故障定位等場(chǎng)景的自動(dòng)化分析。介紹了AI應(yīng)用平臺(tái)在知識(shí)庫(kù)、工作流編排、數(shù)據(jù)可視化及交互方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，以及在知識(shí)問(wèn)答系統(tǒng)、維護(hù)操作助手等多個(gè)場(chǎng)景的落地經(jīng)驗(yàn)，還介紹了面向AI基礎(chǔ)設(shè)施的可觀測(cè)能力建設(shè)情況，最后，他分享了一些關(guān)于可觀測(cè)產(chǎn)品的思考和觀察。

03

圓桌探討，共話痛點(diǎn)、策略與未來(lái)

【觀點(diǎn)總結(jié)】

數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題存在，各種數(shù)據(jù)很難聚合到一起，同時(shí)質(zhì)量參差不齊，而AIOPS非常依賴數(shù)據(jù)質(zhì)量，導(dǎo)致算法的效果不佳。

AIOPS算法具有一定的局限性，準(zhǔn)確性不足導(dǎo)致需要人工進(jìn)行判斷和決策，間接地增加了運(yùn)維成本。

AIOPS不是萬(wàn)能的，市場(chǎng)上對(duì)AIOPS存在過(guò)度宣傳，要基于傳統(tǒng)的監(jiān)控模式，在一些特定場(chǎng)景下使用AIOPS，用戶對(duì)AIOPS本身的期待值要降低。

AIOPS能力需要客戶主導(dǎo)建設(shè)，要具有全局意識(shí)，單一的工具升級(jí)很難取得很好的效果。

【觀點(diǎn)總結(jié)】

DeepSeek使得大模型的算力成本下降，很多企業(yè)開(kāi)始用得起大模型，加速了大模型的落地實(shí)踐。

由于DeepSeek開(kāi)源，因此可以進(jìn)行本地部署，解決了很多企業(yè)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的問(wèn)題。

DeepSeek的思維鏈推導(dǎo)過(guò)程實(shí)現(xiàn)了可視化，這對(duì)于模型的可解釋性非常重要，在根因分析等場(chǎng)景下，增加了模型決策的可信任度。

大模型的落地實(shí)踐需要企業(yè)具備一定的數(shù)據(jù)基建，但很多企業(yè)這部分能力尚處于起步階段。

企業(yè)算力不足仍然是大模型落地實(shí)踐的一大挑戰(zhàn)。

【觀點(diǎn)總結(jié)】

從用戶角度看，用戶會(huì)將AI能力作為一個(gè)運(yùn)維能力的必選項(xiàng)。

從市場(chǎng)角度看，AI具備很大的關(guān)注度和流量，存在很大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

從產(chǎn)品形態(tài)看，目前的運(yùn)維工具和可觀測(cè)性工具是基于場(chǎng)景的，未來(lái)的AI產(chǎn)品形態(tài)還處于摸索期，但是單點(diǎn)和單場(chǎng)景的工具形態(tài)會(huì)逐漸走向全面化和統(tǒng)一化，這會(huì)導(dǎo)致所有的工具廠商都會(huì)走向大運(yùn)維領(lǐng)域，走向統(tǒng)一規(guī)劃和統(tǒng)一建設(shè)。