云杉网络 DeepFlow &必示RiskSeer应用性能智能监控预警方案

随着云原生技术的广泛应用，社会数字化快速发展，政府、金融、通信、电力、制造、消费等各行各业正在不断的被数字化、智能化改变，涌现出越来越多的大型、超大型 IT 业务。随之而来的是 IT 业务系统的复杂度越来越高，开发迭代速度越来越快，系统规模越来越大，运行风险越来越高，而业务抖动、业务故障的经济影响、社会影响也越来越广泛。 为了应对新的 IT 生产力带来的业务保障能力的挑战，可观测性技术快速发展和成熟，成为云原生时代公认的运维技术演进方向，可观测性平台也成为 IT 企业的必备选项。 可观测性技术从数据出发，致力于提升 IT 系统的可观察性、可维护性和运行可靠性，通过新的数据采集、数据处理、数据存储技术打通数据孤岛，形成百倍、千倍于上一代监控时代的数据体量，产生了 IT 运维的“数据大爆炸”。同时伴随着机器学习、神经网络、大模型等 AI 技术的不断爆发，使用 AI 技术对“数据大爆炸”产生的可观测性数据进行智能分析，逐步落地运维智能化将进一步改变 IT 运维，并最终实现端到端的 AI 运维保障能力。 通过在OpenAIOps 社区基于AIOps Live  Benchmark：https://www.aiops.cn/aiops-live-benchmark 进行充分验证，云杉网络与必示科技携手联合发布应用性能智能监控预警方案，融合云杉网络 DeepFlow 产品在可观测性、必示科技 RiskSeer 产品在运维数据 AI 分析的深厚技术积淀，实现 IT 系统高质量、高性能、全栈的可观测数据采集、智能监控和智能分析，全面提升云原生系统的可观测和智能化运维能力。 PART.01 方案架构 云杉网络 DeepFlow 可观测性平台，以 eBPF 零侵扰（Zero Code）观测数据采集技术实现的分布式追踪数据、应用调用性能数据、函数剖析数据为核心，以智能标签（SmartEncoding）技术实现的观测信号高性能关联和存取为支撑，以观测数据 Sink 接口实现的观测数据 Pipeline 为补充，面向复杂的云基础设施及云原生应用，实现了全栈、全链路的分布式追踪、应用性能指标分析、TCP 性能指标分析、持续性能剖析、网络流回溯等一系列的深度观测能力。平台通过高性能、高质量的数据采集和开放的数据汇入，形成了汇聚 Metrics、Trace、Logging、Profiling、Events 等观测信号的可观测性数据湖，湖内的各类观测信号数据通过自动注入的标签（资源标签、业务标签）高度关联并富含上下文信息。 必示科技 RiskSeer 产品基于大数据技术和时序基础模型，面向时序数据提供基于智能动态基线的指标监控预警能力，在趋势预测方面积累了丰富的数据样本和模型算法参数，具有模型算法通用性强、处理性能高、抗数据噪音、抗数据缺损、非周期变化自适应、周期漂移自适应等诸多优异的智能特性，帮助用户及时准确的发现系统运行异常、主动消除潜在风险，持续提升业务运行健康状态。 DeepFlow 与 […]