运动战:AI 时代 IT 运维的决胜之道——DeepFlow 业务全链路可观测性的落地实践

当真实的系统故障来临时,告警此起彼伏,由于全线布防,各个系统都在疯狂报警。工程师手忙脚乱,真正的故障究竟发生在哪里,反而更难判断。那位朋友期望的"AI 处理海量告警",真到了关键时刻却变成了这样:一次核心交易系统故障,系统瞬间喷涌出数千条告警,AI 分析平台面对海量噪音反而不知道什么是重点,运维团队花了两个多小时才从层层迷雾中手工找到问题点。

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DeepFlow 全栈可观测平台 赋能企业 OA 系统服务质量提升

本文深入探讨了 DeepFlow 全栈可观测性平台,在企业核心 OA 系统中的实战应用。针对某大型客户 OA 系统长期存在的响应迟缓、偶发故障等顽疾,DeepFlow 通过零侵扰数据采集技术,构建了从网关到应用、数据库的全景拓扑与实时告警体系。在一次典型的接口响应变慢事件中,运维团队利用“全景拓扑 — 应用调用回溯 — 代码剖析 — 大模型诊断”的闭环能力,在3分钟内精准锁定了 Java 程序 GC 异常的根因。该实践不仅大幅提升了 IT 运维效率,更有效保障了关键用户的办公体验,为企业数字化转型的服务质量优化提供了专业技术标杆。

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DeepFlow:利用 eBPF 实现 AI 大模型训练与推理的全栈零侵扰可观测性

在大模型训练与推理全面进入“重算力、强分布式、异构硬件”时代,DeepFlow 基于 eBPF 提供零侵扰、全栈、可持续的可观测性能力,覆盖从 Python 代码到 GPU/RDMA 网络,解决训练低效、推理体验不可控与异构智算黑盒三大核心问题。

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云杉网络 DeepFlow 连获中国信通院认证,智能运维落地金融、电力行业

云杉网络的DeepFlow可观测性平台近期连续获得中国信通院多项认证,其与东吴证券合作的金融全链路可观测方案和与国网四川电力合作的电力智能运维方案均入选优秀案例。该平台的核心创新在于深度融合“可观测性”与“AI智能体”技术,通过全域数据采集和智能分析,实现从被动响应到主动预防的运维模式转变。目前,DeepFlow已在金融、电力等行业成功落地,有效提升了系统稳定性与运维效率,展现了其技术先进性和跨行业普适价值,未来将继续深化生态合作,助力更多行业数字化转型。

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基于DeepFlow智能体的全栈可观测性平台在金融保险核心系统中的实践与量化收益分析

本文详细阐述了在SIGCOMM 2025下一代网络可观测性(NGNO)研讨会上展示的一项行业实践:某中国头部保险集团与云杉网络合作,基于DeepFlow智能体构建的“IT健康评估与故障诊断平台”。该案例针对金融保险业在数字化转型中面临的复杂架构运维挑战,提出并落地了“可视-维稳-智能”三阶演进的运维新范式。方案依托eBPF零侵扰采集、一体化数据平台及大模型驱动的智能体,实现了对超2000微服务、5000+容器节点的全栈观测,将故障定位时间缩短90%,并成功应用于支付网关(峰值QPS >10万)、核心保单处理(日超百万笔)等关键场景。本文系统分析了该方案的架构、关键技术、实施路径及量化效益,为金融行业构建具备韧性、智能与合规性的新一代IT可观测体系提供了可复制的参考模型。

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基于eBPF技术的LLM推理服务全栈可观测性:架构、挑战与实践

本文系统性阐述了在云原生环境下,利用扩展伯克利包过滤器(eBPF)技术实现大语言模型(LLM)推理服务全栈可观测性的方法与架构。内容涵盖自建千亿参数LLM推理服务在异构硬件(如昇腾910B)与分布式框架(如vLLM, Ray)下面临的挑战,分析了传统可观测性三大支柱(指标、追踪、日志)及新兴性能剖析支柱的不足。文章重点介绍了DeepFlow平台如何通过eBPF实现零代码侵入的全栈指标采集、全链路追踪与混合栈(CPU/GPU)性能剖析,并辅以智能体应用与中国移动的落地案例,验证了该方案在优化GPU利用率、定位推理延迟及适配流式协议等方面的有效性。

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DeepFlow 金融核心业务系统可观测性及运维智能体建设方案

随着金融数字化转型的深入推进,银行、证券、保险等金融机构的核心业务系统正面临前所未有的复杂性挑战。云原生改造、分布式架构迁移、信创适配等多种技术路线并存,导致传统运维手段已无法满足金融级稳定性要求。 DeepFlow 基于“可观-可控-全自动”一体化运维新范式,通过零侵扰的全栈可观测性技术和AI智能体,为金融核心业务系统提供从被动响应到主动保障的全方位解决方案。该方案已在人保集团、国泰君安等头部金融机构成功落地,实现了故障平均恢复时间(MTTR)降低70%、系统可用性提升0.42个百分点的显著成效。

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DeepFlow 智能体发布!开启业务连续性保障新时代

随着大型语言模型(LLM)日臻成熟,AI 智能体(AI Agent)从概念走向实际应用的时代已然到来。在众多的智能体使用场景中,可观测性天然具备智能体成功落地的三大要素:高质量的结构化数据、功能丰富的专业工具,以及明确的业务目标——保障系统稳定性。通过将先进的 AI 技术与可观测性场景融合,DeepFlow 智能体能够自主感知环境、推理决策并执行任务,为 IT 团队提供从日常巡检到快速诊断的全方位支持。这不仅提升了运维效率,更将 IT 人员从繁琐的日常任务中解放出来,使他们能够紧跟技术趋势,驾驭先进的 AI 工具,为业务连续性提供更坚实的保障。

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DeepFlow携手保险行业巨头亮相SIGCOMM,展示AI可观测性于金融系统的价值

在美国计算机协会(ACM)旗舰会议 SIGCOMM 2025 的首届 Next-Generation Network Observability (NGNO) Workshop 上,云杉网络与中国某头部保险集团展示“基于 DeepFlow 智能体的IT健康评估和故障诊断平台”,成为全球产学研关注的焦点。作为保险行业首个实现 “可视 — 维稳 — 智能” 全阶段落地的标杆项目,其不仅印证了AI时代下智能体和可观测性技术相结合的应用价值,更为此保险科技公司践行 “科技资源整合、服务能力支撑、运营共享服务、价值创造” 四大战略定位提供了核心技术支撑,为金融行业 IT 转型输出了可复制的实践路径。

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云网监控平台如何实现与第三方服务的整合

Lei

April 29, 2025

技术探讨

随着信息技术的飞速发展,云网监控平台在企业网络管理中的重要性日益凸显。为了进一步提升其功能和适用性,云网监控平台与第三方服务的整合成为了一个关键的发展方向。这种整合不仅能够拓展云网监控平台的功能边界,还能为企业提供更全面、高效的网络管理解决方案。 一、接口对接的关键要素 云网监控平台与第三方服务整合的第一步是接口对接。在这个过程中,数据格式的统一是至关重要的。不同的第三方服务可能采用不同的数据格式,例如JSON或者XML。云网监控平台需要能够识别并转换这些格式,以便顺利地接收和处理数据。例如,在与某知名网络安全服务的整合中,该平台开发了专门的数据格式转换模块,成功将其原本复杂的XML格式数据转换为内部统一使用的JSON格式,从而实现了数据的有效对接。 接口的稳定性也是不可忽视的。一个不稳定的接口可能会导致数据传输中断或者错误。云网监控平台在与第三方服务进行接口对接时,需要进行严格的测试。比如,采用压力测试来模拟高并发的情况,确保接口在大量数据传输时依然能够稳定工作。在与一家大型数据存储服务的整合中,通过多轮压力测试,及时发现并修复了接口的性能瓶颈,保证了整合后的服务稳定运行。 二、数据共享与安全机制 数据共享是云网监控平台与第三方服务整合的核心内容之一。一方面,要明确共享数据的范围。云网监控平台需要根据自身的需求和第三方服务的功能,确定哪些数据可以共享。例如,在与一家网络性能分析服务整合时,平台仅共享网络流量和延迟等相关数据,避免了不必要的数据暴露。 数据安全机制的建立是保障整合成功的关键。加密技术是常用的数据安全手段。云网监控平台和第三方服务之间传输的数据应该进行加密处理,防止数据在传输过程中被窃取或者篡改。有研究表明,采用AES加密算法可以有效地提高数据传输的安全性。访问控制也不可或缺。只有经过授权的用户和服务才能访问共享数据,通过设置严格的用户权限和认证机制,确保数据安全。 三、功能互补与协同工作 云网监控平台与第三方服务整合的目的之一是实现功能互补。例如,云网监控平台可能在基础网络指标监控方面表现出色,但在特定应用的性能分析上存在不足。而一些第三方服务专注于特定应用的性能优化。通过整合,两者可以相互补充。以电商平台的网络管理为例,云网监控平台与专注于电商应用性能的第三方服务整合后,能够同时监控网络的基础指标和电商应用的响应时间、交易成功率等关键指标,提升了整体的监控效果。 协同工作是功能互补的延伸。在整合过程中,需要建立有效的协同工作机制。这包括任务分配和协调机制。比如,当发现网络故障时,云网监控平台和第三方服务需要明确各自的职责,是由平台负责基础网络的排查,还是由第三方服务针对特定应用进行问题诊断。通过合理的任务分配,可以提高故障排除的效率。 云网监控平台与第三方服务的整合涉及接口对接、数据共享与安全、功能互补与协同工作等多个方面。接口对接要注重数据格式和接口稳定性;数据共享需明确范围并建立安全机制;功能互补和协同工作能提升整体监控效果。这种整合有助于云网监控平台功能的拓展,为企业提供更优质的网络管理服务。未来,可以进一步研究如何在更复杂的网络环境下优化整合过程,以及如何提升整合后的服务智能化水平。

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