随着越来越多的应用采用云原生架构，可观测性已成为不可忽视的话题。可观测性的普及和流行，尤其是开源项目 OpenTelemetry、Prometheus 和 Grafana 的出现，已成为可观测领域的事实标准，并带来了许多好处，其中最大的好处是数据的标准化和丰富程度得到了提升。如今，如何构建可观测体系已被越来越多的人所熟知和理解。然而，在建立可观测体系之后，如何充分利用可观测数据，构建可观测 AIOps，助力在监控、诊断、分析、告警等各方面实现更高水准的产品能力，仍然是一个急需讨论和解决的问题。

阿里云可观测团队在可观测性 AIOps 上做了很多的探索和实践，并通过商业化的手段推出了智能诊断产品 Insights。同时，在业界如 Gartner、信通院的各类评测中，阿里云可观测团队均取得了优秀的成绩：GartnerAPM2021 国内唯一、信通院根因分析技术首批新进级认证，这其中可观测 AIOps 能力建设功不可没。本次分享将围绕着可观测 AIOps 的背景、痛点、解决方案以及实践做出分享，细致全面的分享阿里云可观测的 AIOps 的解决方案和产品架构，并围绕着监控、诊断、分析、降噪等场景，分享各场景下的算法模型实践、工程架构实践。特别地，阿里云可观测 AIOps 通过领域无关的算法分析模型 + 领域相关的专家模型，创新性地提出了到代码级 /SQL 级别的真正根因定位产品 Insights，在应用监控分析中直接给出具体的根因结论。本次分享也会介绍在做 Insights 商业化落地中遇到的问题和思考。最后，大模型时代下，可观测 AIOps 将走向何方？我们将分享大模型给可观测性带来的可能性，以及实践这些可能性的思考总结。

演讲提纲：

1. 可观测体系下的 AIOps 介绍

• AIOps 的前世今生
• 可观测的 AIOps 是什么？
• Gartner/ 信通院对于可观测 AIOps 的理解
• 可观测 AIOps 的痛点有哪些，以及应该怎么解？
  • 可观测 AIOps 痛点总结
  • 各类痛点的通用化解决思路

2. 阿里云可观测 AIOps 智能监控 & 诊断实践

• 围绕着监控、诊断、分析、降噪场景， 阿里云可观测 AIOps 商业化道路探索
• 智能监控 & 诊断实践思考
  • 如何快速且准确的发现异常和问题
  • 如何快速准确的定位到服务节点
  • 如何实现自动化的代码级 /SQL 级根因分析

3. 可观测 AIOps 具体案例

• 应用监控下的智能诊断分析
• 链路追踪中的 Span 维度下钻分析
• 告警噪音的识别
• 日志聚类分析

4. 大模型时代下， 可观测 AIOps 将走向何方？

• 大模型可以给 AIOps 带来哪些新的可能性
• LangChain+LLM 构建答疑机器人的分享
• LLM Agents 构建可观测智能机器人的探索

你将获得：

• 学习和了解可观测 AIOps 的前世今生，其痛点以及解决思路
• 学习和了解在业界评测机构对于可观测 AIOps 的理解， 以及阿里云可观测团队在这些评测中对于 AIOps 能力项的总结
• 学习和了解在可观测 AIOps 的产品架构， 以及各场景的实践
• 学习和了解在可观测 AIOps 的场景化解决方案
• 学习和了解在大模型时代下， 可观测 AIOps 的有潜力的产品功能点
• 学习和了解在大模型时代下， AIOps 答疑机器人实践分享， 以及通过 LLM Agents 实现可观测智能机器人的探索