隨著云原生、微服務(wù)架構(gòu)的普及,可觀測性工程(Observability)變得越來越重要。Vixtel飛思達(dá)(IBDT,港交所:1782)的CloudFox可觀測性平臺,將日志分析,調(diào)用鏈跟蹤,和指標(biāo)觀測功能集中在同一個Agent中和數(shù)據(jù)處理平臺中,實現(xiàn)了一次部署,全面觀測的能力,是當(dāng)前云運(yùn)維中廣泛使用的工具。

在可觀測性概念大行其道的今天,可觀測性工程的落地卻仍然困難重重。這是因為可觀測性落地面臨的三重困境:

1. 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)成本高:日志、指標(biāo)、追蹤數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析需要跨多個技術(shù)平臺,手工標(biāo)注和清洗需要消耗大量的時間。

2. 接入成本高企:傳統(tǒng)Agent對接平均需要3-5人天/服務(wù),且存在版本兼容風(fēng)險。

3. 定制化困境:在可觀測性框架內(nèi),為各個部門提供專用的工作平臺需編寫大量定制代碼,占據(jù)60%以上實施周期。

破局之道:打造eBPF+自動代碼生成+DeepSeek的黃金三角

在飛思達(dá)技術(shù)的CloudFox上,通過對接DeepSeek智能引擎,我們創(chuàng)新性地構(gòu)建了三位一體的智能可觀測性平臺:

- eBPF無侵入采集:通過內(nèi)核級觀測實現(xiàn)零代碼埋點(diǎn),覆蓋網(wǎng)絡(luò)、存儲、系統(tǒng)調(diào)用等20+維度指標(biāo),從而避免跨多個平臺的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)復(fù)雜性。

- 低代碼可觀測性APP生成平臺:AI助力的自動代碼生成支持性能分析、異常檢測、根因定位等場景快速搭建,并為各個應(yīng)用場景自動生成定制化UI。

- DeepSeek智能引擎:基于大語言模型的數(shù)據(jù)自動清洗和關(guān)聯(lián),自動代碼生成能力,自動輸出適配業(yè)務(wù)場景的觀測策略。

CloudFox+DeepSeek核心價值:90%實施效率提升的實現(xiàn)路徑

場景實例:某視頻業(yè)務(wù)微服務(wù)平臺觀測對接

1. 自動數(shù)據(jù)清洗和關(guān)聯(lián)

- 平臺通過DeepSeek自動解析探針采集的數(shù)據(jù),并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和關(guān)聯(lián)探索

- 自動生成服務(wù)拓?fù)湟蕾噲D譜及關(guān)鍵觀測點(diǎn)清單

2. 策略生成

- 通過和DeepSeek引擎對話方式自動生成可觀測性策略,并轉(zhuǎn)換為平臺數(shù)據(jù)分析代碼(基于平臺SPL語言)

- 輸出指標(biāo)采集模板與異常閾值建議

3. 自動生成UI代碼

- 根據(jù)不同部門對可觀測性分析的要求,通過語義自動生成UI

- 自動生成告警規(guī)則

4. 驗證部署

- 智能校驗配置沖突與資源消耗預(yù)測

- 生成灰度發(fā)布策略與監(jiān)控看板模板

對比傳統(tǒng)方式,可觀測性工程部署的效率提升達(dá)90%,且規(guī)避了85%的配置錯誤風(fēng)險。

技術(shù)突破:通過DeepSeek實現(xiàn)三大智能引擎

1. 語義理解引擎

- 解析K8s YAML/Helm Chart識別微服務(wù)架構(gòu)

- 自動匹配Istio等Service Mesh觀測策略

2. 上下文感知引擎

- 動態(tài)識別業(yè)務(wù)鏈運(yùn)行時特征

- 和CMDB對接并匹配eBPF讀取的調(diào)用鏈特征

3. 代碼自動化引擎

- 通過對話生成可觀測性策略,配置復(fù)雜的告警邏輯

- 為不同應(yīng)用部門自動生成APP前端UI,實現(xiàn)可觀測性的廣泛落地

CloudFox對接DeepSeek為可觀測性實現(xiàn)的客戶價值

- **可觀測性部署維度**:對接周期從幾個月壓縮到天級

- **可觀測性價值維度**:通過自動代碼生成,為各個觀測部門提供獨(dú)立的觀測APP

- **質(zhì)量維度**:通過DeepSeek,異常發(fā)現(xiàn)速度提升5倍,MTTR縮短至分鐘級

- **安全維度**:自動規(guī)避高危采集策略,審計日志合規(guī)性提升70%

#### 未來演進(jìn):可觀測性即智能服務(wù)

以飛思達(dá)CloudFox平臺為中心,我們正基于eBPF和DeepSeek研發(fā):

- **云資源探測**:自動發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)組件,并生成調(diào)用視圖

- **因果推理引擎**:基于異常事件的智能歸因分析

- **云資源成本優(yōu)化**:根據(jù)云資源和應(yīng)用性能,推算云平臺的縮容和擴(kuò)容策略

**結(jié)語**:當(dāng)可觀測性遇見大語言模型,運(yùn)維工程師得以從重復(fù)開發(fā)和適配工作中解放,專注于更具戰(zhàn)略價值的業(yè)務(wù)邏輯。這不僅是效率的躍遷,更是云運(yùn)維進(jìn)程中的關(guān)鍵能力提升。

審核編輯 黃宇