北京
11月20日，博睿数据与高效运维联合发起“效出强大”专场直播。本次直播聚焦“AI+可观测性”这一行业热点，旨在加速应用场景创新突破，进一步推动智能运维的全面革新。
直播特邀博睿数据产品中心总监贺安辉，带来《AI + 可观测引领智能运维的全面革新》主题深度分享，吸引了近千名智能运维领域从业者与技术管理者在线观看，获得行业广泛关注。作为在可观测领域拥有多年实践经验的专家，贺安辉在直播分享中，从行业痛点、技术融合、核心能力到未来演进，层层拆解AI+可观测性如何系统推进智能运维的实践路径，为观众提供了兼具理论高度与实操价值的前沿指引。
核心挑战与行业趋势
当前企业推进智能运维时面临多重关键挑战：
- LLM 落地企业场景时，存在知识滞后、私域知识缺失、模型幻觉等问题，影响应用可信度；
- 运维工作中，数据过载、故障根因难定位、工具联动弱，应急依赖专家经验，效率亟待提升；
行业趋势已呈现三大明确方向：技术上，多模态数据联合分析成主流，LLM 结合运维专业语料实现知识增强；模式上，多智能体协作、人机协同逐步落地，搭配仿真环境验证方案有效性；场景上，智能根因分析（RCA）、自然语言运维、预测性运维向垂直领域深化，切实解决实际运维痛点。
可观测平台如何深度应用LLM技术？
Bonree ONE 以“全栈覆盖 + 数据底座 + 智能赋能”为核心，通过AI构建多维度智能模块协同框架，实现与可观测性的深度融合，将观测数据转化为自主运维决策能力与精准的根因定位能力。以小睿助理作为统一交互入口，结合AIGC与RAG知识库，提供智能问答、导航引导、AI帮写等功能，使可观测能力更易于触达和应用。
- 智能问答。无需翻阅使用手册，即问即答，获取可观测平台的准确、详细操作指引，1,035 篇公共文档+21,954 篇私域文档，实时推理，实现如真人专家协同般的故障排查体验；
- 智能环境感知。实时感知当前页面所在位置，提供功能说明和详细解释；
- 智能导航。支持用户输入操作意图描述，小睿助理可通过意图解析精准定位对应功能的操作路径，一键跳转，实现需求与操作入口的直接衔接；
- AI 帮写。AI 帮写赋能数据探索、仪表盘、告警配置等环节，可快速生成 PromQL，交互中支持一键回填。
小睿助理+LLM自主决策根因分析详解
演讲详细拆解了 LLM 驱动的自主决策根因分析机制，核心围绕 “ReAct 循环 + MCP 协议 + 全域数据模型” 展开：
- 采用 “思考 - 行动 - 观测” 的 ReAct 闭环，大模型结合根因知识库推理，自主调用 MCP 协议连接后端工具，多轮排查验证异常数据；
- MCP 协议作为标准化通信层，实现 Agent 与外部数据源、工具的高效联动，解决传统 AI 无法访问本地数据、能力受限的问题；
- 触发方式上，当前支持告警触发根因分析，点击告警列表对应按钮即可查看多轮排查过程、根因结果、影响范围及处置建议，后续将拓展至多节点复杂问题场景；
- 核心优势源于 Bonree 可观测全域数据模型，通过规范链路、指标、事件、日志等数据模型，结合 OneService 统一查询，让 IT 运维数据从无序到有序，为根因分析提供精准数据支撑。
结合可观测数据的LLM应用规划与展望
基于现有技术沉淀，本次直播公布了Bonree ONE三大核心应用规划，进一步拓展智能可观测性能力边界：
- LLM 可观测监控。构建端到端全流程监控体系，支持搭建 LLM 专属仪表板，实时跟踪 Token 使用、响应时间、错误率、成本等核心指标；
- 自然语言交互查询。无需掌握专业查询语言，通过自然语言输入即可解析为统一查询指令，快速获取图文并茂的可观测数据结果；
- AI 主动巡检与防御。自动总结巡检内容与复杂事件时间线，基于业务增长预测资源需求，提前识别潜在风险。
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