贺安辉_开源工具和商业产品完美融合_真正建立一体化智能可观测平台_34页_11mb

开源工具与商业产品融合的一体化智能高级可观测平台总结

核心内容

本文档介绍了博睿数据推出的一体化智能高级可观测平台，该平台旨在解决运维标准化的困境，通过整合开源工具与商业产品，实现统一的数据模型与智能分析能力，从而提升运维效率与准确性。

主要观点

1. 运维标准化的困境：

   • 数据量大、增长速度快，远超人工分析能力。
   • 多个监控工具并存，导致数据分散、难以统一分析。
   • 故障识别与修复依赖大量人工，效率低下。
   • 弹性化架构使得传统运维方式难以应对。

2. 开源工具的局限性：

   • Zabbix：灵活性高，但不支持标签。
   • Prometheus：云原生支持良好，支持标签，但仅处理指标数据，告警能力弱。
   • OpenTelemetry：具备可观测性三要素，但数据处理依赖其他工具。

3. 一体化可观测性数据模型：

   • 通过统一数据服务中台和联邦数据融合能力，实现跨源、跨库、跨模型的数据统一处理。
   • 提供统一写入、统一DDL和查询能力，支持云原生弹性伸缩。
   • 采用预定义模型与动态生成相结合的方式，提升资源体系的准确性。

4. 智能高级可观测平台（Bonree ONE）：

   • 基于自适应AI技术，实现无需人工介入的故障根因分析。
   • 支持两阶段自适应根因分析，第一阶段为无监督知识图谱，第二阶段为深度分析。
   • 通过业务多维分析，实现数据驱动的业务大盘与业务转化分析。
   • 支持前端体验、后端Skywalking、天旦BPC等多平台数据联动，提升故障定位与处理效率。

关键信息

一体化数据模型优势

• 统一服务中台能力：提供统一的数据服务能力和数据湖功能，支持跨地域、跨源、跨库、跨模型的联邦计算。
• 资源体系：动态生成资源模型，避免传统CMDB的半自动维护和人工校准问题。
• 指标体系：实现指标归一化，区分业务指标与性能指标，提升数据一致性。

自适应AI技术特点

• 无监督知识图谱：自动构建实体关系拓扑、调用链路拓扑和故障森林拓扑，实现根因推断。
• 深度分析：基于海量历史告警事件，结合时序相关性判定与模型自动生成，实现新异常事件的根因分析。
• 可复制性与可解释性：无需人工调参，支持自动化分析与处理。

可观测场景示例

1. 根因分析：通过两阶段自适应AI，实现对服务异常的快速定位与根因分析。
2. 根因分析回放：可视化展示问题发生全过程，帮助分析与复盘。
3. 数据驱动的业务大盘：通过统一数据模型，提供业务指标的全面分析。
4. 业务转化分析：查看单笔业务路径的转化详情，优化业务流程。
5. 多平台联动：通过统一权限与数据接口，实现前端、后端、中间件等多平台数据联动，提升故障定位效率。

总结

博睿数据通过构建一体化智能高级可观测平台，解决了运维标准化中数据膨胀、工具分散、人工依赖等问题。该平台融合了开源工具的优势与商业产品的稳定性，实现了统一的数据模型与智能分析能力。通过自适应AI技术，平台能够自动构建知识图谱并进行深度分析，提升故障根因识别的效率与准确性。此外，平台支持多平台数据联动与可视化分析，为运维团队提供了全面、智能、高效的可观测解决方案。