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智能观测进化:科来与DeepSeek融合下的观测技术跃迁

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发表于 2025-2-28 07:03:06 | 显示全部楼层 |阅读模式

今日,中国信通院稳定性保障实验室“智能观测进化论”首期沙龙成功举办,共同探讨智能化可观测技术。科来云产品负责人冀佳鹏受邀出席本次会议,并在会上进行分享,深度解析AI时代下的观测技术跃迁路径。


  科来全线产品与DeepSeek先进AI技术深度融合  



科来全线产品已与DeepSeek先进AI技术深度融合,通过智能算法实现智能异常检测与根因定位,已被验证能够显著提升运维决策效率。在降低业务风险的同时,科来方案能为 IT 运营注入自适应优化能力,实现从“看见”到“预见”、从“描述现象”到“推理决策”的质变,全面赋能数字时代的智能运维体系。


  AI驱动的多模态观测 让数字业务不断增效  


科来通过深度集成AI技术,构建“可观测数据+AI”双引擎架构,实现从数据采集到业务决策的闭环赋能。冀佳鹏先生介绍到,科来已建成了覆盖网络、业务解码、应用分析、云原生可观测性等多样化场景的综合方案体系,能够通过自研算法处理数据包、指标、日志、Trace、Profile等多模态数据,实现动态基线告警、多维度交叉验证、根因定位及拓扑推导。



作为较早时间开始布局垂直领域AI应用方案的企业,科来深度融合可观测数据(交易量、协议解析、分布式追踪等)与私有知识库(场景模板、故障案例),以“全量数据融合+领域知识增强”为核心,构建AI赋能的下一代可观测平台:


全域数据智能关联整合业务层、网络层及应用层等跨域数据,通过大模型技术实现数据语义对齐与动态关联。
行业知识深度注入:基于大量场景化运维实例及故障案例库,构建垂直领域私有知识库,结合RAG技术和精准流程编排,增强大模型的专业决策能力,更贴合金融、能源等行业特定需求。
智能分析闭环落地深度聚合云原生环境中的日志、指标、Trace等数据,由AI引擎执行动态基线校准、异常模式识别,并联动知识库生成诊断报告与处置建议,显著提升运维效率。

未来,科来将继续以全流量观测技术为底座,驱动企业从“数据可见”迈向“业务可治”,为AI时代的数字化转型提供坚实保障。



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