更早发现异常,
更快恢复业务。

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。

PLATFORMAI + AUTOMATIONENGINEERS
PRODUCTION / CONTROL ROOM概念演示
业务应用APP / REQUESTS
关联事件CHANGE / SIGNALS
基础设施CLOUD / RESOURCE
模型与 AgentAI / TELEMETRY
SIGNALS → CONTEXT → ACTION
Agent 调查 · 关联发布与链路汇总证据,形成候选根因与行动建议。
处置建议已形成待人工审批

核对作用范围与回退条件,再进入执行和恢复验证。

POLICY · AUDIT · VERIFY关键决定,由人掌握
概念工作流 / 未连接任何真实生产环境
Visibility

看清生产全貌

连接日志、指标、链路与服务依赖。

Intelligence

理解异常背后的原因

关联变更与业务影响,形成调查线索。

Automation

让恢复动作有章可循

在授权范围内执行并验证 Runbook。

Reliability

让可靠性持续改进

围绕服务目标,管理容量、变更与韧性。

From reactive to proactive

让运维,
从被动响应走向主动。

当系统变得复杂,重要的是真正连接信号、业务影响与恢复动作。围绕你的当前瓶颈,确定合适的建设起点。

看看如何开展合作
01告警很多,重要问题难以识别

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。

遥测接入→事件聚合→影响分级
起点成果:事件目录、关联规则、分级策略与责任人映射。
02跨系统故障,定位依赖少数专家

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。

服务拓扑→变更关联→根因核验
起点成果:依赖图谱、调查步骤、候选根因及待验证事项。
03重复工单,消耗团队的工程时间

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。

任务盘点→Runbook 编排→闭环验证
起点成果:自动化候选清单、受控工作流与异常升级机制。
04AI 已经上线,运行与质量缺少统一视图

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。

AI 遥测→版本关联→运行与质量
起点成果:AI 运行看板、评测触发规则、成本归属与问题升级路径。

Six connected capabilities

六项能力,
组成持续运营的系统。

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。

01

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。

MetricsLogsTracesTopologyAI Telemetry
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。
你会获得遥测接入清单、可观测性看板、告警与数据治理配置。
02

事件智能与根因分析

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。

Anomaly DetectionCorrelationTriageRCAImpact
查看工程范围与交付
  • 关联告警、部署和配置变化,合并重复事件。
  • 映射业务影响、优先级、责任人与升级路径。
  • 输出候选原因、关联证据和下一步验证建议。
你会获得事件分级规则、RCA 模板、影响视图与 ITSM 集成。
03

Agent 协同调查

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。

Operations CopilotInvestigation AgentsKnowledge GraphTool Use
查看工程范围与交付
  • 接入经授权的只读调查工具与运维知识。
  • 保留证据来源、工具调用与调查记录。
  • 将写操作交给策略和审批机制控制。
你会获得Agent 工具清单、知识结构、调查工作流与审计记录。
04

受控自愈与恢复自动化

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。

RunbookRemediationWorkflowClosed Loop
查看工程范围与交付
  • 评估工作负载重启、受限扩容等操作的适用条件。
  • 配置审批、作用范围、执行上限与异常停止策略。
  • 执行后检查服务健康、关键链路和用户体验。
你会获得版本化 Runbook、执行策略、验证步骤与升级处理记录。
05

SRE 与可靠性工程

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。

SLI / SLOError BudgetsCapacityPerformanceResilience
查看工程范围与交付
  • 确定测量口径、统计窗口与可靠性目标。
  • 跟踪容量瓶颈、变更风险和恢复演练。
  • 通过事件复盘形成有负责人与优先级的改进项。
你会获得服务目标目录、容量计划、演练记录和可靠性改进清单。
06

持续托管运营

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。

CloudOpsAppOpsInfraOpsLLMOps / AgentOpsManaged Coverage
查看工程范围与交付
  • 明确服务对象、值守时段、事件分级与责任边界。
  • 按需规划 24×7 覆盖;人员、升级链路和 SLA 单独确认。
  • 持续维护知识库、自动化规则、版本与运营报告。
你会获得服务目录、值守与升级安排、运营报告及持续改进计划。

AI for operations · Operations for AI

管理数字业务,
也管理 AI 本身。

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。

用 AI 运维 IT。

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
OPERATING SCOPE覆盖对象企业应用与 API云与混合环境服务器与网络数据库与存储Kubernetes
SIGNALS & CONTEXT共同观察服务错误与延迟资源与容量配置与部署变化链路与依赖工单与历史事件

从资源异常追到业务影响:应用 → 服务依赖 → 关键交易流程。

把 AI 本身,纳入生产运营。

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
OPERATING SCOPE覆盖对象模型与推理服务Agent 与工具调用Prompt 与版本向量数据库GPU 与 AI 工作流
SIGNALS & CONTEXT共同观察时延与失败请求Token 与调用成本模型与配置变化评测与质量回归工具异常与资源压力

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

从发现,到恢复,
每一步都有依据。

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

先把需要的信号接进来。

连接指标、日志、链路与事件,为服务建立一致的运行上下文。

可检查的依据
遥测接入、服务标签、数据采样与时间窗口。
这一阶段留下
观测视图与接入清单
了解权限与审批
OPERATIONS / INCIDENT JOURNEY流程演示
示例事件 · 订单服务链路异常

持续观察 / Observe

接入检查
服务对象订单业务链路
操作边界授权范围内
当前展示01 / 08
接入订单链路、日志与部署记录01
核对服务标签、权限和采样范围02
统一时钟与事件观察窗口03
每一步都留下依据遥测接入、服务标签、数据采样与时间窗口。

02 / Detect

让异常与业务风险进入视野。

结合基线、规则与异常检测识别风险,按既定口径创建事件。

可检查的依据
触发条件、受影响服务、观察窗口与检测依据。
这一阶段留下
异常记录与事件入口
了解权限与审批
OPERATIONS / INCIDENT JOURNEY流程演示
示例事件 · 订单服务链路异常

发现异常 / Detect

异常待核验
服务对象订单业务链路
操作边界授权范围内
当前展示02 / 08
关键交易链路出现异常信号01
按事件规则关联订单服务02
记录触发依据与时间窗口03
每一步都留下依据触发条件、受影响服务、观察窗口与检测依据。

03 / Correlate

把分散告警放回同一个系统。

合并重复信号,关联拓扑、依赖、发布和配置变化。

可检查的依据
同一服务链上的事件、时间关系和变更记录。
这一阶段留下
关联事件与影响范围
了解权限与审批
OPERATIONS / INCIDENT JOURNEY流程演示
示例事件 · 订单服务链路异常

关联上下文 / Correlate

关联线索
服务对象订单业务链路
操作边界授权范围内
当前展示03 / 08
合并同一调用链上的重复告警01
关联最近发布与配置变更02
梳理服务依赖与业务影响03
每一步都留下依据同一服务链上的事件、时间关系和变更记录。

04 / Investigate

沿着证据调查,形成候选原因。

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。

可检查的依据
日志片段、链路、工具结果和历史处置依据。
这一阶段留下
调查记录与待核验根因
了解权限与审批
OPERATIONS / INCIDENT JOURNEY流程演示
示例事件 · 订单服务链路异常

协同调查 / Investigate

候选根因
服务对象订单业务链路
操作边界授权范围内
当前展示04 / 08
调用链显示数据库等待,需要进一步核验01
核对近期连接配置与发布记录02
生成候选原因,保留待验证证据03
候选判断保留不确定性日志片段、链路、工具结果和历史处置依据。

05 / Decide

先确认影响,再决定动作。

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。

可检查的依据
策略版本、批准主体、作用范围与回退条件。
这一阶段留下
审批记录与执行计划
了解权限与审批
OPERATIONS / INCIDENT JOURNEY流程演示
示例事件 · 订单服务链路异常

策略与审批 / Decide

等待审批
服务对象订单业务链路
操作边界授权范围内
当前展示05 / 08
候选动作:恢复上一份连接配置01
核对影响范围、审批主体与回退方案02
等待人工审批,不执行真实操作03
每一步都留下依据策略版本、批准主体、作用范围与回退条件。

06 / Resolve

按批准的 Runbook 推进恢复。

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。

可检查的依据
执行版本、输入、操作日志与中止记录。
这一阶段留下
处置记录与回退准备
了解权限与审批
OPERATIONS / INCIDENT JOURNEY流程演示
示例事件 · 订单服务链路异常

执行恢复 / Resolve

受控执行
服务对象订单业务链路
操作边界授权范围内
当前展示06 / 08
引用已批准 Runbook 和指定作用范围01
记录每个执行步骤与退出条件02
遇到异常立即停止并升级处理03
每一步都留下依据执行版本、输入、操作日志与中止记录。

07 / Verify

检查业务是否真正恢复。

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。

可检查的依据
健康检查、关键交易探测与约定观察窗口。
这一阶段留下
恢复验证与事件状态
了解权限与审批
OPERATIONS / INCIDENT JOURNEY流程演示
示例事件 · 订单服务链路异常

验证恢复 / Verify

验证恢复
服务对象订单业务链路
操作边界授权范围内
当前展示07 / 08
检查服务健康与错误信号01
按约定观察窗口验证关键交易02
验证未通过时保持事件未恢复状态03
每一步都留下依据健康检查、关键交易探测与约定观察窗口。

08 / Learn

让一次事件,改进下一次运营。

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。

可检查的依据
事件时间线、复盘结论、负责人与跟踪期限。
这一阶段留下
知识沉淀与改进清单
了解权限与审批
OPERATIONS / INCIDENT JOURNEY流程演示
示例事件 · 订单服务链路异常

复盘与优化 / Learn

复盘改进
服务对象订单业务链路
操作边界授权范围内
当前展示08 / 08
整理事件时间线与核验结论01
更新运维知识、Runbook 与规则02
分配改进项并回到持续观察03
每一步都留下依据事件时间线、复盘结论、负责人与跟踪期限。
OBSERVE → DETECT → CORRELATE → INVESTIGATE → DECIDE → RESOLVE → VERIFY → LEARN↻

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

逐步扩大自动化,
始终保留控制权。

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。

工程师决策,AI 提供上下文。

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。

AI 承担
摘要、证据检索、行动建议
人和规则
工程师核验并执行
授权边界
只读查询

自动关联信号,缩短调查路径。

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。

AI 承担
异常检测、事件关联、调查编排
人和规则
负责人确认处置方案
授权边界
授权工具 + 调查预算

Agent 协调工具,人掌握关键决定。

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。

AI 承担
工具协作、工作流推进、结果汇总
人和规则
风险分级与审批闸门
授权边界
限定作用范围 + 审计

已批准的事件类别,形成自动闭环。

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。

AI 承担
限定场景的检测、恢复与验证
人和规则
白名单、熔断、回退与接管
授权边界
事先授权的 Runbook
独立交互示例 · 不执行真实命令

动作越重要,
决策边界越清楚。

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。

人工审批后执行

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。

OPERATIONS REVIEW / SAMPLE
运营报告结构示例

可靠性,有共同的衡量方式。

服务目标
关键链路与用户体验的测量口径
SLI / SLO
事件与恢复
事件分级、时间线、恢复与复盘
INCIDENTS
自动化效果
已批准动作、停止与验证记录
AUTOMATION
容量与费用
运行资源、遥测和 AI 使用成本
CAPACITY
持续改进
优先级、负责人和跟踪结果
IMPROVEMENT
先建立测量基线与观察窗口,再讨论改进结果。

Measured reliability · Shared knowledge

持续运营,
留下持续有用的资产。

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。

可接续的运行资产

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。

可追溯的处理记录

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。

可持续的协作机制

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。

下载运维沟通清单
从基础设施异常,追到真正的业务影响。
资源信号→服务依赖→关键业务流程→用户体验

Assess → Transform → Operate

从一个明确的起点,
建立长期运营能力。

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。

Assess01

先看清当前运营能力。

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。

  • 系统与工具清单
  • 历史事件与 MTTR 口径
  • 自动化机会与风险评估
  • SRE 成熟度与实施路线
费用来自哪些工作
专业评估访谈、资料盘点与事件分析
方案工作目标、架构与优先级建议
验证投入按授权范围确认的试点与工具费用
讨论运营评估
Transform02

把运营方案,落成可运行的能力。

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。

  • 遥测与事件接入
  • Agent 与知识集成
  • Runbook、权限与审批
  • 测试、演练与运营移交
费用来自哪些工作
工程实施接入、平台、工作流与集成开发
质量与治理测试、审批策略和演练
资源与平台人员预留、许可与模型调用等约定费用
讨论实施方案
Operate03

围绕服务目标,持续运营与改进。

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。

  • 按约定时段的服务覆盖
  • 事件响应与升级协同
  • SRE、容量与成本检查
  • 知识与自动化持续更新
费用来自哪些工作
服务范围对象规模、关键程度与协作边界
覆盖与响应值守时段、分级响应及升级安排
持续投入工程资源、遥测存储与 AI / 平台成本
讨论托管范围

覆盖时间与服务目标,按实际方案确认。

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。

方案、人员与服务交接,都有明确收费归属。

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

模型、基础设施与应用,
在生产运营中连成一体。

MODEL

AI Model Engineering ↗

定制、评测与优化模型。

INFRASTRUCTURE

AI Infrastructure & Deployment ↗

构建 AI 运行的算力与平台。

OPERATIONS

AI Operations & Managed Services

持续观察、恢复并改进生产。

SYSTEMS

AI Agents & Knowledge Systems

构建智能工作流与知识系统。

PRODUCTS

AI-Powered Software

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。

Questions before we begin

先把重要的问题,
一起说清楚。

围绕工具、权限、服务覆盖、费用和交接,确认适合当前系统的运维安排。

带着你的情况来讨论
已经有监控工具,还需要做什么?

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。

AI 会直接操作生产系统吗?

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。

AI 提出的根因,怎样确认可信?

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。

可以提供 24×7 托管吗?

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。

怎样评估运维服务有没有改善?

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。

运维日志和 AI 调查数据放在哪里?

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。

与模型工程、基础设施工程怎样配合?

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。

前期方案、人员预留和结束合作如何结算?

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。

可以先从一个系统或一种事件开始吗?

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。

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