2023年Q2用戶偏好榜：12+256G版本成新主流
3月份的性能榜、性價比榜和好評榜之后，就要輪到2023年的第二季度偏好榜了，上半年的新機潮已經過去，最明顯的肯定就是大內存和存儲的機型了，另外部分中端機也取消了屏幕塑料支架
隨著云原生、微服務架構的普及, 可觀測性工程 (Observability) 變得越來越重要。Vixtel 飛思達 (IBDT, 港交所:1782) 的 CloudFox 可觀測性平臺, 將日志分析, 調用鏈跟蹤, 和指標觀測功能集中在同一個 Agent 中和數據處理平臺中, 實現了一次部署, 全面觀測的能力, 是當前云運維中廣泛使用的工具。
在可觀測性概念大行其道的今天, 可觀測性工程的落地卻仍然困難重重。這是因為可觀測性落地面臨的三重困境:
1.數據關聯成本高: 日志、指標、追蹤數據的關聯分析需要跨多個技術平臺, 手工標注和清洗需要消耗大量的時間。
2.接入成本高企: 傳統 Agent 對接平均需要 3-5 人天 / 服務, 且存在版本兼容風險。
3.定制化困境: 在可觀測性框架內, 為各個部門提供專用的工作平臺需編寫大量定制代碼, 占據 60% 以上實施周期。
破局之道: 打造 eBPF + 自動代碼生成 + DeepSeek 的黃金三角
在飛思達技術的 CloudFox 上, 通過對接 DeepSeek 智能引擎, 我們創新性地構建了三位一體的智能可觀測性平臺:
- eBPF 無侵入采集: 通過內核級觀測實現零代碼埋點, 覆蓋網絡、存儲、系統調用等 20 + 維度指標, 從而避免跨多個平臺的數據關聯復雜性。
-低代碼可觀測性 App 生成平臺:AI 助力的自動代碼生成支持性能分析、異常檢測、根因定位等場景快速搭建, 并為各個應用場景自動生成定制化 UI。
- DeepSeek 智能引擎: 基于大語言模型的數據自動清洗和關聯, 自動代碼生成能力, 自動輸出適配業務場景的觀測策略。
CloudFox+DeepSeek 核心價值:90% 實施效率提升的實現路徑
場景實例: 某視頻業務微服務平臺觀測對接
1.自動數據清洗和關聯
-平臺通過 DeepSeek 自動解析探針采集的數據, 并進行數據清洗和關聯探索
-自動生成服務拓撲依賴圖譜及關鍵觀測點清單
2.策略生成
-通過和 DeepSeek 引擎對話方式自動生成可觀測性策略, 并轉換為平臺數據分析代碼 (基于平臺 SPL 語言)
-輸出指標采集模板與異常閾值建議
3.自動生成 UI 代碼
-根據不同部門對可觀測性分析的要求, 通過語義自動生成 UI
-自動生成告警規則
4.驗證部署
-智能校驗配置沖突與資源消耗預測
-生成灰度發布策略與監控看板模板
對比傳統方式, 可觀測性工程部署的效率提升達 90%, 且規避了 85% 的配置錯誤風險。
技術突破: 通過 DeepSeek 實現三大智能引擎
1.語義理解引擎
-解析 K8s YAML / Helm Chart 識別微服務架構
-自動匹配 Istio 等 Service Mesh 觀測策略
2.上下文感知引擎
-動態識別業務鏈運行時特征
-和 CMDB 對接并匹配 eBPF 讀取的調用鏈特征
3.代碼自動化引擎
-通過對話生成可觀測性策略, 配置復雜的告警邏輯
-為不同應用部門自動生成 App 前端 UI, 實現可觀測性的廣泛落地
CloudFox 對接 DeepSeek 為可觀測性實現的客戶價值
- ** 可觀測性部署維度 **: 對接周期從幾個月壓縮到天級
- ** 可觀測性價值維度 **: 通過自動代碼生成, 為各個觀測部門提供獨立的觀測 APP
- ** 質量維度 **: 通過 DeepSeek, 異常發現速度提升 5 倍,MTTR 縮短至分鐘級
- ** 安全維度 **: 自動規避高危采集策略, 審計日志合規性提升 70%
####未來演進: 可觀測性即智能服務
以飛思達 CloudFox 平臺為中心, 我們正基于 eBPF 和 DeepSeek 研發:
- ** 云資源探測 **: 自動發現業務組件, 并生成調用視圖
- ** 因果推理引擎 **: 基于異常事件的智能歸因分析
- ** 云資源成本優化 **: 根據云資源和應用性能, 推算云平臺的縮容和擴容策略
** 結語 **: 當可觀測性遇見大語言模型, 運維工程師得以從重復開發和適配工作中解放, 專注于更具戰略價值的業務邏輯。這不僅是效率的躍遷, 更是云運維進程中的關鍵能力提升。
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