DeepSeek 赋能 Vixtel 飞思达 CloudFox 可观测性平台，打破可观测性工程的实施壁垒
随着云原生、微服务架构的普及, 可观测性工程 (Observability) 变得越来越重要。Vixtel 飞思达 (IBDT, 港交所:1782) 的 CloudFox 可观测性平台, 将日志分析, 调用链跟踪, 和指标观测功能集中在同一个 Agent 中和数据处理平台中, 实现了一次部署, 全面观测的能力, 是当前云运维中广泛使用的工具。
在可观测性概念大行其道的今天, 可观测性工程的落地却仍然困难重重。这是因为可观测性落地面临的三重困境:
1.数据关联成本高: 日志、指标、追踪数据的关联分析需要跨多个技术平台, 手工标注和清洗需要消耗大量的时间。
2.接入成本高企: 传统 Agent 对接平均需要 3-5 人天 / 服务, 且存在版本兼容风险。
3.定制化困境: 在可观测性框架内, 为各个部门提供专用的工作平台需编写大量定制代码, 占据 60% 以上实施周期。
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:
- eBPF 无侵入采集: 通过内核级观测实现零代码埋点, 覆盖网络、存储、系统调用等 20 + 维度指标, 从而避免跨多个平台的数据关联复杂性。
-低代码可观测性 App 生成平台:AI 助力的自动代码生成支持性能分析、异常检测、根因定位等场景快速搭建, 并为各个应用场景自动生成定制化 UI。
- DeepSeek 智能引擎: 基于大语言模型的数据自动清洗和关联, 自动代码生成能力, 自动输出适配业务场景的观测策略。
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
-平台通过 DeepSeek 自动解析探针采集的数据, 并进行数据清洗和关联探索
-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
-通过和 DeepSeek 引擎对话方式自动生成可观测性策略, 并转换为平台数据分析代码 (基于平台 SPL 语言)
-输出指标采集模板与异常阈值建议
3.自动生成 UI 代码
-根据不同部门对可观测性分析的要求, 通过语义自动生成 UI
-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
对比传统方式, 可观测性工程部署的效率提升达 90%, 且规避了 85% 的配置错误风险。
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
-为不同应用部门自动生成 App 前端 UI, 实现可观测性的广泛落地
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
- ** 可观测性价值维度 **: 通过自动代码生成, 为各个观测部门提供独立的观测 APP
- ** 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 **: 自动规避高危采集策略, 审计日志合规性提升 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
- ** 云资源成本优化 **: 根据云资源和应用性能, 推算云平台的缩容和扩容策略
** 结语 **: 当可观测性遇见大语言模型, 运维工程师得以从重复开发和适配工作中解放, 专注于更具战略价值的业务逻辑。这不仅是效率的跃迁, 更是云运维进程中的关键能力提升。
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