AI 全栈可观测性
AI-Powered Observability
把分散的信号,变成可理解的生产全貌。
统一应用、云、基础设施、网络与 AI 工作负载的日志、指标、链路和事件,结合拓扑理解系统健康状态。
查看工程范围与交付
- 遥测接入与采集规范,关联服务标识和运行环境。
- 应用、资源、依赖关系与业务链路视图。
- 采样、脱敏、访问控制与数据保留策略。
Observe. Diagnose. Resolve. Optimize.
融合 AI 可观测性、事件智能、Agent 调查、自动修复与 SRE,让应用、云、基础设施和 AI 系统的运行状态清楚可见,让每一次恢复都留下改进的依据。
核对作用范围与回退条件,再进入执行和恢复验证。
连接日志、指标、链路与服务依赖。
关联变更与业务影响,形成调查线索。
在授权范围内执行并验证 Runbook。
围绕服务目标,管理容量、变更与韧性。
系统数量在增加,告警分散在不同工具中。先统一事件上下文,再按服务依赖和业务影响组织响应。
把调用链、部署记录、配置变更和历史事件放到同一条证据链上,帮助工程师验证候选根因。
将成熟处置经验沉淀为可审计的操作手册。通过策略、前置检查和恢复验证,逐步扩大可自动处理的范围。
把模型服务、Agent 调用、Token 成本、GPU 和业务结果一起观察,关联版本变化与质量回归。
Six connected capabilities
从可观测性与事件智能,到 Agent、自愈、SRE 和托管运营。按实际问题组合能力,技术细节在需要时展开。
AI-Powered Observability
把分散的信号,变成可理解的生产全貌。
统一应用、云、基础设施、网络与 AI 工作负载的日志、指标、链路和事件,结合拓扑理解系统健康状态。
Incident Intelligence
从一组告警,找到值得优先处理的问题。
通过异常检测、事件去重、关联分析与影响评估,生成可行动的事件,并将候选根因交由证据核验。
Agentic Operations
让 AI 带着上下文,协助推进事件调查。
让受控 Agent 查询日志与指标、检索操作知识和历史事件、核对部署记录,并协助组织处置方案。
Self-Healing Automation
把已知处置流程,变成可验证的恢复动作。
通过 Runbook 和自动化工作流处理符合条件的已知问题;每次动作都包含前置检查、停止条件与恢复验证。
SRE & Reliability
围绕业务服务目标,持续改善运行质量。
共同定义 SLI / SLO 与错误预算,将容量、性能、韧性和变更管理纳入日常运营,持续减少重复工作。
Managed Operations
让工程团队、AI 与运营平台持续协同。
覆盖约定的 CloudOps、AppOps、InfraOps、Kubernetes 与 LLMOps,将响应、恢复、升级和优化形成长期安排。
AI for operations · Operations for AI
用同一套运行纪律,连接企业系统与生产 AI。根据系统、数据边界和责任范围配置服务。
将事件、依赖和变更组织成业务上下文,让调查与响应围绕服务影响展开。
范围按服务目录与接入评估确认从资源异常追到业务影响:应用 → 服务依赖 → 关键交易流程。
关联模型、Prompt、Agent、推理服务与底层资源,观察运行、质量、成本和版本变化。
范围按服务目录与接入评估确认从 AI 请求追到运行质量:模型 / Agent → 调用链 → 推理与 GPU → 业务体验。
An evidence-led operating loop
将信号、上下文、调查、决策、执行和验证连接起来。AI 协助调查,已知流程交给自动化,关键决定保留明确责任。
01 / Observe
连接指标、日志、链路与事件,为服务建立一致的运行上下文。
02 / Detect
结合基线、规则与异常检测识别风险,按既定口径创建事件。
03 / Correlate
合并重复信号,关联拓扑、依赖、发布和配置变化。
04 / Investigate
Agent 在授权工具范围内收集证据,检索知识并提出下一步检查建议。
05 / Decide
根据风险、授权和前置检查确定执行方式;高影响变更由负责人批准。
06 / Resolve
执行约定操作,记录过程和结果。触发异常停止条件时转交工程师处理。
07 / Verify
联合检查健康状态、服务目标与用户关键路径,将动作成功与业务恢复分开验证。
08 / Learn
更新知识与 Runbook,形成可靠性和自动化改进项,再进入持续观察。
本工作台为可交互的概念流程,示例内容不代表客户事件、实时监控或效果数据。
Progressive autonomy
从辅助判断到受控自治,依据事件成熟度、风险和业务要求确定自动化边界。审批、审计、验证与人工接管贯穿其中。
汇总事件、检索知识并推荐下一步。通过只读工具获得证据,实际操作由工程师执行。
自动进行异常检测、事件关联与候选根因调查。审批和执行权限仍按服务政策分配。
按定义的工作流使用工具、组织调查和处置任务。写操作必须经过相应策略或人工审批。
仅对预先批准且满足条件的操作自动检测、处置与验证。条件变化或验证失败时停止并升级。
选择一个处置场景,查看执行前的策略与审批。具体风险级别需结合生产环境、数据状态和业务影响确认。
日志、工单和知识内容只作为调查数据;工具权限与批准依据来自明确授权的规则。
先核对影响范围、回退版本和验证计划,由批准人确认后进入模拟执行。
此处仅演示授权和验证机制。上方为能力层级说明,不会授予真实权限。
Measured reliability · Shared knowledge
服务目标用于衡量运行表现,服务协议用于明确责任与约定。将配置、知识与处理记录一起交付,便于长期管理和后续交接。
服务目录、拓扑、遥测与告警配置、版本化 Runbook,以及与系统对应的操作说明。
调查证据、审批与执行日志、恢复验证和复盘记录,让接续团队理解每一次决策。
事件升级、值守交接、容量复核与改进计划,明确双方参与和外部供应商责任。
Assess → Transform → Operate
评估、转型实施与持续托管分别确定范围和费用。可以先验证一个服务,再逐步覆盖更多系统。
AI Operations Assessment
盘点系统、工具、事件与重复工作,确定最值得优先建设的运维能力。
Intelligent Operations Implementation
逐步建设观测、事件智能、Agent、Runbook 和 ITSM 集成,并通过试点验证后扩大范围。
Managed AI Operations
由平台、AI 与工程师共同承担约定的值守、响应、恢复和持续优化工作。
24×7 可作为服务覆盖选项。值守、响应目标、恢复目标、升级责任与排除范围在资源评估后单独约定。
提前约定承诺期、通知期、进行中工作、预留资源、不可撤销支出和交接条件,处理已付款抵扣并避免重复收费。
One connected AI engineering portfolio
定制、评测与优化模型。
构建 AI 运行的算力与平台。
持续观察、恢复并改进生产。
构建智能工作流与知识系统。
让 AI 融入实际业务产品。
这里展示服务协作边界。模型训练、重大基础设施建设与新增业务应用分别确认工作范围,日常运行职责在服务目录中衔接。
先评估现有工具的接入质量、事件上下文和覆盖缺口。可以保留已有监控,再补充服务拓扑、跨工具事件关联、调查工作流、自动化与恢复验证。具体接入能力和工作量在评估时确认。
执行权限按风险分级和事先授权配置。调查工具可从只读开始;写操作需要满足约定的策略、审批和前置条件。数据库切换、生产回退等高影响操作保留人工审批与接管机制。
把候选根因、支持证据与待验证项一起呈现。相关性只作为调查线索,结合实际日志、依赖关系和变更记录核验。证据不足时保留不确定状态,再由负责人判断下一步。
24×7 作为可规划的服务覆盖选项,需要先确认对象规模、岗位与轮班配置、升级链路、服务级别、权限和费用。正式服务时段、响应目标、恢复目标与排除事项以双方确认的方案为准。
先约定 SLI / SLO、统计窗口和事件口径,再观察检测、响应、恢复、噪声、重复工作、变更及成本等指标。以接入前基线与持续报告比较;页面演示不代表真实成绩。
按双方确认的数据边界选择客户环境、私有云或授权平台。接入前明确采样、脱敏、访问控制、保留期限、模型调用方式及审计安排。私有部署本身并不替代安全治理。
模型工程负责模型适配与优化,基础设施工程负责承载与部署环境,本服务负责这些系统投产后的观察、调查、响应和持续改进。模型重新训练、重大架构建设等工作单独确认范围。
评估与方案、实施工作、持续服务及资源预留分别明确收费归属。启动前约定商业承诺期、通知期、进行中工作、不可撤销支出及交接范围,按约结算并避免重复收费。
可以先做限定范围的评估或试点,选择一个业务服务、重复问题或已上线 AI 系统,明确接入、权限、验收和改进目标,再根据验证结果决定后续范围。
LET’S BUILD WHAT MATTERS
新产品、已有系统,或一项需要打通的业务流程。
从当前情况出发,一起把目标、范围与投入说清楚。