稳定性和可观测性

会议室:富力 1
出品人:周洋(中亭)

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 >

专题出品人:周洋(中亭)

阿里云资深技术专家

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。

地点:富力 1

专题:稳定性和可观测性

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。

by 董善东(梵登)博士

阿里云
技术专家

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

by 薛文满

字节跳动
开发工程师

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

  • 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

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

  • 微服务可观测
  • 变更异常检测
  • 成本治理
  • 端侧⽇志显著性分析

4. 未来⽇志智能化的发展⽅向

  • 利⽤ LLM 提升⽇志排查、模式提取和异常检测的技术
  • 利⽤ CoT 实现故障智能分析场景,以进⼀步降低 MTTR

你将获得:

  • 了解字节分析海量日志数据面临的技术挑战
  • 了解日志智能化核心能力的构建经验
  • 了解基于此能力在不同业务场景中的实践

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