DeepSeek加持Vixtel飞思达CloudFox，革新可观测性工程，突破实施瓶颈
DeepSeek与Vixtel飞思达CloudFox联手重塑可观测性工程，攻克实施难题新篇章
随着云原生、随着微服务架构的广泛应用，可观测性工程的重要性日益凸显。Vixtel飞思达（IBDT，港交所：1782）推出的CloudFox可观测性平台，集成了日志分析、调用链追踪以及指标监控等功能于同一代理和数据处理平台中，实现了只需一次部署即可进行全面观测的能力，成为当前云计算运维领域广泛采用的重要工具。
在可观测性概念日益受到重视的今天，可观测性工程的实际落地依旧面临诸多挑战。这主要归因于可观测性在实施过程中遇到的三大难题：数据采集的全面性、系统间的兼容性和分析工具的有效性。 随着技术的发展和数字化转型的加速，企业对于系统的透明度和可管理性的需求日益增加。可观测性作为提升系统可见性和故障排查效率的关键手段，其重要性不言而喻。然而，在具体实践中，如何确保从各个层面和角度全面收集数据，依然是一个亟待解决的问题。此外，不同系统之间的兼容性也是一大挑战，尤其是在多云环境或混合架构下，各组件间的数据交换和互操作性变得复杂。最后，有效的分析工具对于将海量数据转化为有价值的洞察至关重要，但目前市场上的工具尚不能完全满足这一需求。 这些困境不仅限制了可观测性价值的最大化，也在一定程度上阻碍了企业数字化转型的步伐。因此，未来需要更多的技术创新和行业标准的制定来克服这些障碍，从而真正实现可观测性的潜力，推动企业的持续发展和创新。
1.在进行日志、指标和追踪数据的关联分析时，我们常常面临高昂的数据关联成本。这主要是因为这些分析往往需要跨越多个技术平台，而手工标注和清洗工作则需要消耗大量时间和精力。这种繁琐的过程不仅考验着技术人员的专业技能，同时也对企业的资源分配提出了更高的要求。 这样的情况使得企业在进行大数据分析时不得不更加谨慎地权衡投入与产出的比例。尽管技术的进步带来了许多便捷，但在实际操作过程中，如何高效地整合和处理不同来源的数据仍然是一大挑战。为了应对这一难题，企业可能需要探索更为自动化和智能化的解决方案，以减少人工干预的环节，提高数据分析的整体效率。
2.高昂的接入成本：传统Agent的对接通常需要3到5个工作日/服务，并且可能会遇到版本兼容的问题。
3.在构建可观测性框架的过程中，我们面临着一个显著的挑战：为了满足不同部门的需求，需要创建专门的工作平台，这导致了大量的定制代码编写工作。据观察，这样的定制化工作占据了超过60%的实施周期。这种情况不仅延长了项目的时间线，还增加了开发成本和复杂性。 从我的角度来看，虽然高度定制化的解决方案能够更好地适应各部门的具体需求，但这也意味着我们需要权衡时间和资源的投入。或许可以探索一些更灵活的方法或现成的工具来减少对定制代码的依赖，从而加快项目的推进速度，同时也能在一定程度上控制成本。此外，标准化与模块化的设计思路也许能帮助我们在满足个性化需求的同时，提高系统的整体可维护性和扩展性。
破局之道:打造eBPF+自动代码生成+DeepSeek的黄金三角
在飞思达技术的CloudFox上,通过对接DeepSeek智能引擎,我们创新性地构建了三位一体的智能可观测性平台:
通过eBPF技术进行无侵入式采集，能够借助内核级观测实现零代码埋点，涵盖网络、存储、系统调用等20个维度的指标。这种方式有效地规避了跨多个平台数据关联的复杂性，使得监控和分析变得更加高效和准确。 这种技术的应用无疑为IT运维和安全领域带来了革命性的变化。它不仅简化了数据采集的过程，还大大减少了因多平台数据关联所带来的误差和复杂度。未来，随着eBPF技术的进一步发展和完善，我们有理由相信，它将在更多场景下发挥更大的作用，帮助企业和组织更好地理解和优化其基础设施的运行状态。
-低代码可观测性应用开发平台：借助AI实现自动化代码生成，支持性能分析、异常检测和根因定位等场景的快速构建，并为不同应用场景自动生成个性化用户界面。
DeepSeek智能引擎凭借其强大的大语言模型，实现了数据的自动清洗与关联，并具备自动生成代码的能力。这使得它能够根据不同的业务场景自动输出相应的观测策略。这一技术不仅极大地提高了工作效率，还确保了数据分析的准确性和及时性。对于企业和研究机构而言，这无疑是一个革命性的工具，可以帮助他们更快地洞察数据背后的价值，推动决策过程更加科学化和精准化。
CloudFox+DeepSeek核心价值:90%实施效率提升的实现路径
场景实例:某视频业务微服务平台观测对接
1. 自动数据清洗和关联
平台借助DeepSeek对探针采集的数据进行自动化解析，并进行数据清洗和关联探索。这一过程不仅提升了数据分析的效率，还显著增强了数据处理的准确性。通过自动化工具的应用，可以更快速地识别出有价值的信息，为决策提供更加坚实的数据支持。同时，这也意味着在大数据时代，技术的进步正不断推动着信息处理方式的革新，使得我们能够以前所未有的速度和精度洞察复杂的数据世界。 这种技术的应用展示了科技如何赋能传统数据分析，使其变得更加高效和精准。然而，值得注意的是，在享受技术带来的便利的同时，我们也需要关注数据安全和隐私保护的问题，确保技术的发展不会损害用户的合法权益。此外，随着技术的不断进步，如何培养更多的专业人才以适应这一变化，也是未来需要重点关注的方向。
- 自动生成服务拓扑依赖图谱及关键观测点清单
2. 策略生成
通过与DeepSeek引擎进行互动对话，可以自动生成可观测性策略，并将其转化为基于平台SPL语言的代码进行数据分析。这种方法不仅极大地提升了工作效率，还使得复杂的数据分析任务变得更加简单和直观。借助于DeepSeek强大的自然语言处理能力，用户能够更快速地生成符合需求的数据分析脚本，这无疑为大数据分析领域提供了一种新的高效解决方案。 这种技术的发展和应用预示着未来数据分析领域的变革趋势。随着人工智能技术的进步，我们有望看到更多类似的工具出现，它们将使数据分析更加自动化和智能化，从而帮助企业和研究机构更快地从海量数据中提取有价值的信息。同时，这也提醒相关从业人员需要不断学习新技术，以适应这一快速发展的行业环境。
- 输出指标采集模板与异常阈值建议
3. 自动生成UI代码
根据不同的部门对可观测性分析的需求，我们可以通过语义自动生成用户界面来提高工作效率和准确性。这种技术的应用不仅能够满足不同团队在数据处理和分析上的多样化需求，还能大大减少开发时间和成本。例如，市场部门可能需要实时监测广告效果和用户反馈，而技术运维部门则更关注系统性能和故障排查。通过智能生成符合各部门特定需求的UI，企业可以更好地整合资源，实现信息的高效流通。 这样的创新不仅提升了内部协作效率，还增强了对外部环境变化的响应速度。不过，值得注意的是，在推动这一技术的过程中，如何确保数据的安全性和隐私保护将是关键挑战之一。此外，随着技术的发展，持续优化算法以适应更多样化和复杂的需求也是未来发展的重要方向。
- 自动生成告警规则
4. 验证部署
- 智能校验配置冲突与资源消耗预测
- 生成灰度发布策略与监控看板模板
可观测性工程的部署效率相比传统方式提升了90%，并且减少了85%的配置错误风险。这种显著的进步不仅展示了技术在提高工作效率上的巨大潜力，也反映了现代IT管理正在向更加智能、自动化方向发展。随着企业逐渐认识到可观测性带来的这些优势，我们可以预见，在不远的将来，可观测性将成为许多企业不可或缺的一部分，帮助企业更好地应对复杂性和不确定性。
技术突破:通过DeepSeek实现三大智能引擎
1. 语义理解引擎
- 解析K8s YAML/Helm Chart识别微服务架构
- 自动匹配Istio等Service Mesh观测策略
2. 上下文感知引擎
- 动态识别业务链运行时特征
- 和CMDB对接并匹配eBPF读取的调用链特征
3. 代码自动化引擎
- 通过对话生成可观测性策略,配置复杂的告警逻辑
随着技术的发展，越来越多的应用程序需要为不同的业务部门自动生成APP前端界面，以确保可观测性的广泛实施。这种趋势不仅提高了开发效率，也使得各业务部门能够更快速地响应市场变化，从而提升整体运营效率。通过智能算法生成前端界面，不仅可以根据用户需求定制化设计，还能在一定程度上降低人为错误，提高系统的稳定性和可靠性。 这一趋势反映了当前数字化转型背景下企业对技术效率与灵活性的需求日益增加。自动化的前端生成工具让企业能够更加专注于核心业务逻辑的设计与优化，而非将大量资源投入于通用性较强的界面开发。同时，这也意味着IT团队需要不断学习新的技能，以适应这种变化，确保他们能够有效地利用这些工具来支持企业的数字化转型目标。 总的来说，这种做法有助于推动企业在竞争激烈的市场环境中保持敏捷性和创新能力，同时也提醒我们关注技术发展带来的新挑战与机遇。
CloudFox对接DeepSeek为可观测性实现的客户价值
- **可观测性部署维度**:对接周期从几个月压缩到天级
通过自动化工具生成代码，为不同监测部门开发独立的监控应用程序，从而提升系统的可观测性。
- **质量维度**:通过DeepSeek,异常发现速度提升5倍,MTTR缩短至分钟级
-**安全维度**:自动避开高风险采集方案，审计日志的合规性提升了70%
#### 未来演进:可观测性即智能服务
以飞思达CloudFox平台为中心,我们正基于eBPF和DeepSeek研发:
- **云资源探测**:自动发现业务组件,并生成调用视图
- **因果推理引擎**:基于异常事件的智能归因分析
在当前云计算领域，如何实现云资源成本的有效优化依然是众多企业关注的焦点。通过对现有云资源和应用性能的深入分析，可以更准确地制定出云平台的缩容与扩容策略。例如，在非高峰时段减少不必要的服务器资源，而在业务需求激增时及时增加资源以确保应用性能不受影响。这种动态调整不仅有助于降低运营成本，还能提高系统的整体响应速度和稳定性。 在我看来，这种基于实际使用情况的灵活管理方式，对于提高企业的经济效益和用户体验都具有重要意义。它不仅要求技术团队具备敏锐的数据分析能力，还强调了对市场趋势的精准把握。通过持续监控和优化，企业能够更好地适应不断变化的市场需求，从而在竞争激烈的市场环境中占据有利地位。
当可观测性与大语言模型相结合时，运维工程师能够摆脱重复的开发和适配工作，转而关注更有战略意义的业务逻辑。这不仅是一次效率上的飞跃，更是推动云运维能力提升的关键一步。