在当今的软件开发中,架构稳定性和可观测性都是非常重要的考虑因素。通过保持架构稳定... 展开 >




阿里云应用可观测&高可用架构团队负责人,QCon大会出品人、QCon 北京 2019 明星讲师、混沌工程布道师。2011 年加入阿里巴巴,主导高可用架构的多项技术的规划、演进和规模化实践落地,双十一大促保障负责人,积累了丰富的架构和稳定性经验。
在当今的软件开发中,架构稳定性和可观测性都是非常重要的考虑因素。通过保持架构稳定性和提高可观测性,开发人员可以更好地管理和维护系统,确保其可靠性和高性能,以满足不断变化的业务需求。
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
2. 阿里云可观测 AIOps 智能监控 & 诊断实践
3. 可观测 AIOps 具体案例
4. 大模型时代下, 可观测 AIOps 将走向何方?
你将获得:
针对 Metrics 以及 Trace 数据,⼯业界已有⼤量优秀的 AIOps 产品,字节内部也均已落地。但是针对 Log 数据的智能化分析,在⼯业界落地起来却是困难重重,其面临着分析成本巨⼤、先验知识缺乏、业务变更频繁、预训练困难、成本⾼且收益不确定等种种挑战。而随着业务的不断发展,字节内部产⽣了⼤量的⽇志数据,为应对以上挑战,字节提炼出了一套日志智能化方案,目前已覆盖字节跳动内部数万个服务。在本次演讲中,我们将带来字节在⽇志智能化领域的思考与实践,分享基于这些海量的原始⽇志数据,如何通过智能算法提炼出更有价值的信息,并且将这些元数据应⽤到报警、排障、变更监控、成本优化等多种场景。
演讲提纲:
1. 字节⽇志智能化的技术挑战
2. 智能⽇志聚类与报警的建设
3. ⽇志智能化能⼒的多场景实践
4. 未来⽇志智能化的发展⽅向
你将获得:



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