從運(yùn)維提效到LLMOps：如何用DeepSeek鋪就大模型可觀測(cè)性進(jìn)階之路？賀安輝2025.3.12bonree目錄

Contents01. 行業(yè)趨勢(shì)與核心挑戰(zhàn)02. 方案全景圖03. 方案1痛點(diǎn):

私有大模型服務(wù)可觀測(cè)性缺失04. 方案1詳解：端到端全流程監(jiān)控體系05. 方案2痛點(diǎn)：人工根因定位低效06. 方案2詳解：AI輔助決策三步走07. 方案3痛點(diǎn)：傳統(tǒng)工具交互復(fù)雜08.

方案3詳解：日常運(yùn)維工作提效09.

方案4痛點(diǎn)：被動(dòng)運(yùn)維業(yè)務(wù)損失10.

方案4詳解：AI主動(dòng)巡檢與防御11.

ROI分析：成本與效率量化12.

博睿數(shù)據(jù)是誰(shuí)？13.

感謝企業(yè)對(duì)LLM服務(wù)的需求從“嘗鮮”到追求“高穩(wěn)定、高可控、高智能”，LLM規(guī)模化應(yīng)用導(dǎo)致運(yùn)維復(fù)雜度指數(shù)級(jí)級(jí)上升，LLM服務(wù)性能難追蹤。故障定位低效、運(yùn)維被動(dòng)響應(yīng)、現(xiàn)有運(yùn)維工具的用戶體驗(yàn)過(guò)于復(fù)雜。私有大模型穩(wěn)定性保障、AI輔助決策提效、主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)防御。通過(guò)可觀測(cè)性+AI，實(shí)現(xiàn)私有LLM服務(wù)全生命觀測(cè)，并提升企業(yè)整體智能運(yùn)維水平。bonree行業(yè)趨勢(shì)與核心挑戰(zhàn)企業(yè)痛點(diǎn)BusinessPain

PointsBonree

ONE

定位BonreeONE

Positioning需求場(chǎng)景Requirement

Scenario

1.

企業(yè)LLM服務(wù)正從通用場(chǎng)景向垂直領(lǐng)域（金融風(fēng)控、醫(yī)療診斷、智能運(yùn)維）深化，企業(yè)通過(guò)私有化部署實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)與定制化服務(wù)。2.

智能運(yùn)維（AIOps）的范式升級(jí)，結(jié)合LLM的分析能力，實(shí)現(xiàn)從基礎(chǔ)設(shè)施到應(yīng)用層的端到端監(jiān)控。通過(guò)時(shí)序數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)故障，減少業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險(xiǎn)。3.

私有大模型的可觀測(cè)性體系構(gòu)建。4.

AI輔助決策的閉環(huán)演進(jìn)。5.

主動(dòng)防御體系的智能化，對(duì)抗攻擊防護(hù)，數(shù)據(jù)防護(hù)。1.

數(shù)據(jù)治理與模型安全的雙重壓力。數(shù)據(jù)孤島難題：企業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)整合耗時(shí)。

隱私合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)：GDPR等法規(guī)要求下，數(shù)據(jù)匿名化處理可能導(dǎo)致模型精度下降。2.

算力資源與效能的博弈，推理成本瓶頸與能耗挑戰(zhàn)。3.

技術(shù)債與系統(tǒng)集成的復(fù)雜性，遺留系統(tǒng)適配，工具鏈碎片化。4.

模型動(dòng)態(tài)性的管理困境，持續(xù)學(xué)習(xí)黑洞，版本控制復(fù)雜度高。bonree行業(yè)趨勢(shì)與核心挑戰(zhàn)行業(yè)趨勢(shì)分析IndustryTrendAnalysis核心挑戰(zhàn)剖析AnalysisofCoreChallenges方案全景圖上層場(chǎng)景私有大模型監(jiān)控主動(dòng)防御AI輔助決策效率提升中間層能力可觀測(cè)性分析+AI引擎NLP交互自動(dòng)巡檢根因定位底層數(shù)據(jù)源LLM訓(xùn)練推理日志可觀測(cè)全量信號(hào)業(yè)務(wù)指標(biāo)——平臺(tái)覆蓋LLM運(yùn)維“監(jiān)測(cè)-分析-決策-行動(dòng)”閉環(huán)。架構(gòu)圖usage

scenariotechnical

capabilitydata

source私有大模型服務(wù)可觀測(cè)性缺失方案1痛點(diǎn)訓(xùn)練黑盒梯度消失/爆炸無(wú)預(yù)警，模型迭代長(zhǎng)30%。四大風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景Bonree

ONE應(yīng)對(duì)訓(xùn)練/推理全鏈路追蹤，

輸出質(zhì)量動(dòng)態(tài)檢測(cè)，

數(shù)據(jù)留存合規(guī)。輸出偏差金融問(wèn)答錯(cuò)誤未被實(shí)時(shí)檢測(cè)，合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)高。審計(jì)缺失數(shù)據(jù)輸入/輸出未留存，無(wú)法滿足監(jiān)管要求。推理失控GPU資源爭(zhēng)搶導(dǎo)致服務(wù)延遲突增，用戶投訴率上升。端到端全流程監(jiān)控體系方案1詳解訓(xùn)練階段資源消耗（GPU/CPU/內(nèi)存）損失函數(shù)曲線梯度分布可視化推理階段請(qǐng)求鏈路追蹤（Trace）錯(cuò)誤日志關(guān)聯(lián)分析實(shí)時(shí)吞吐量/延遲看板輸出階段TTFT、TPOT等價(jià)值模型迭代效率提升40%故障恢復(fù)速度提升60%End-to-endobservability端到端全流程監(jiān)控體系方案1詳解端到端全流程監(jiān)控體系方案1詳解用戶請(qǐng)求 預(yù)處理 模型推理后處理返回結(jié)果Obstacle

2Obstacle

1Obstacle

3人工根因定位低效方案2痛點(diǎn)Bonree

ONE應(yīng)對(duì)知識(shí)圖譜自動(dòng)構(gòu)建依賴關(guān)系，AI助理秒級(jí)定位根因。依賴專家經(jīng)驗(yàn)信息過(guò)載跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作三大瓶頸AI助理三步走根因定位核心方案2Step1AI輔助決策多輪問(wèn)答定位問(wèn)題（示例：故障診斷對(duì)話流）用戶問(wèn)：“為何訂單服務(wù)延遲升高？”AI答：“關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)Redis緩存命中率下降70%，建議檢查緩存集群?！睌?shù)據(jù)沉淀：記錄高頻問(wèn)題與決策路徑。Step3AI全自動(dòng)決策閉環(huán)自愈（如自動(dòng)擴(kuò)容、配置調(diào)整）Step2數(shù)據(jù)沉淀與再訓(xùn)練經(jīng)典案例輸入大模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)方方法論法論知識(shí)圖譜

+大模型推理

+可觀測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)支撐AI助理多輪問(wèn)答根因定位核心方案2基于知識(shí)圖譜的自動(dòng)根因定位核心方案2傳統(tǒng)工具交互復(fù)雜方案3痛點(diǎn)與解決Bonree

ONE應(yīng)對(duì)自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)查詢語(yǔ)音指令生成報(bào)告頁(yè)面自動(dòng)導(dǎo)航需掌握PromQL/SQL語(yǔ)法，儀表盤(pán)配置耗時(shí)。運(yùn)維人員無(wú)法自助獲取數(shù)據(jù)，依賴開(kāi)發(fā)排期（等待3天+）。業(yè)務(wù)人員動(dòng)匯總，缺乏深度分析。管理者用戶角色痛點(diǎn)日常運(yùn)維工作提效方案3詳解創(chuàng)建圖表語(yǔ)音輸入“對(duì)比京滬兩地API錯(cuò)誤率”。告警設(shè)置語(yǔ)音指令“當(dāng)GPU利用率>

90

%

時(shí)通知運(yùn)維組”。報(bào)告生成自動(dòng)輸出“LLM服務(wù)月度健康報(bào)告”。（含TOP5風(fēng)險(xiǎn)）功能場(chǎng)景價(jià)值使用門(mén)檻降低80%，業(yè)務(wù)部門(mén)自助分析占比提升至70%日常運(yùn)維工作提效核心方案3Bonree

ONE應(yīng)對(duì)預(yù)設(shè)巡檢策略+風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型+自動(dòng)生成修復(fù)建議夜間故障報(bào)告滯后配置錯(cuò)誤被動(dòng)運(yùn)維業(yè)務(wù)損失方案4痛點(diǎn)與解決數(shù)據(jù)庫(kù)凌晨宕機(jī)未預(yù)警，早高峰服務(wù)中斷損失百萬(wàn)訂單。冗余模型版本未清理，存儲(chǔ)成本月增30%。人工報(bào)告缺乏預(yù)測(cè)性建議（如流量峰值應(yīng)對(duì)）。損失場(chǎng)景AI主動(dòng)巡檢與防御方案4詳解定時(shí)巡檢性能瓶頸、資源泄漏、配置合規(guī)性。風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別關(guān)聯(lián)分析（如“模型延遲上升+數(shù)據(jù)庫(kù)慢查詢”）自動(dòng)報(bào)告生成PDF/郵件，包含根因、歷史對(duì)比、修復(fù)建議。價(jià)值重大故障發(fā)生率下降50%，資源浪費(fèi)減少25%實(shí)現(xiàn)流程AI主動(dòng)巡檢與防御方案4詳解AI助理自動(dòng)診斷并生成報(bào)告核心方案4成本節(jié)約AI巡檢減少70

%

人工工時(shí)，

資源優(yōu)化降低

20%云支出。量化模型ROI分析：成本與效率量化效率提升故障定位M

T

T

R

下降80

%，

報(bào)告生成耗時(shí)從4小時(shí)→5分鐘。風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避主動(dòng)防御減少40

%

重大故障某省市潛在損失超千萬(wàn)。中國(guó)A股唯一A某省市公司中國(guó)某省市場(chǎng)份額排名NO.12022年智能運(yùn)維企業(yè)50強(qiáng)加入中國(guó)信息通信研究院AIOps標(biāo)準(zhǔn)工作組推動(dòng)中國(guó)AIOps標(biāo)準(zhǔn)制定參與中國(guó)電子工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)協(xié)會(huì)提出的《政務(wù)APP評(píng)價(jià)指標(biāo)》團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)的編制參與信通院分布式系統(tǒng)穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)室主導(dǎo)的《信息系統(tǒng)穩(wěn)定性保障能力建設(shè)指南》編制2021年、2022年新浪銀行App評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)支持機(jī)構(gòu)1000+頭部客戶的信賴與選擇唯一上線中央四大銀行生產(chǎn)環(huán)境的廠商覆蓋70%頭部券商客戶生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定運(yùn)行超過(guò)16年市場(chǎng)領(lǐng)先Market

Leadership行業(yè)深耕Industry

Expertise博睿數(shù)據(jù)是誰(shuí)？bonree國(guó)內(nèi)首個(gè)真正實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)維的一體化智能可觀測(cè)性平臺(tái)Bonree

ONE獨(dú)家無(wú)監(jiān)督知識(shí)圖譜的根因分析，開(kāi)箱即用全托管自適應(yīng)智能告警，滿足準(zhǔn)確率高，低噪聲的異常發(fā)現(xiàn)和應(yīng)急管理訴求首家通過(guò)軟件能力成熟度最高等級(jí)的CMMI5級(jí)評(píng)估認(rèn)證國(guó)內(nèi)首家、唯一一家信通院根因分析能力測(cè)評(píng)“優(yōu)秀級(jí)”廠商牽頭制定OpenRUM用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)，并在github上開(kāi)源行業(yè)專利及軟著數(shù)第一。42項(xiàng)已授權(quán)發(fā)明專利、119項(xiàng)軟件著作權(quán)和27項(xiàng)核心技術(shù)NPS77客戶滿意度達(dá)到95%業(yè)務(wù)分布北京·上海·廣州·深圳·武漢·成都·廈門(mén)·重慶·南京9城