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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云杉网络
September 26, 2025
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