智能可观测性技术应用现状及发展趋势.pdf

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1、智能可观测性技术应用现状及发展趋势2025年2月28日遇见答案，洞悉数据智能，让可观测性更高效院、所、部门、团队简介国家高端专业智库国家高端专业智库 产业创新发展平台产业创新发展平台始建于1957年，是工业和信息化部直属科研事业单位。中国信通院始终秉持“国家高端专业智库国家高端专业智库 产业产业创新发展平台创新发展平台”的发展定位和“厚德实学 兴业致远”的核心文化价值理念，在行业发展的重大战略、规重大战略、规划、政策、标准和测试认划、政策、标准和测试认证证等方面做了有力支撑。中国信息通信研究院成立于2017年10月，是中国信息通信研究院面向互互联网技术、新产业、新业联网技术、新产业、新业态态不

2、断发展的态势，最新设置的核心业务单元。下设BCDEFGNSOTBCDEFGNSOT十一个业务部门。云计算与大数据研究所以可信云团队可信云团队为班底组建，旨在进一步发挥云计算团队在政策与监管、标准与政策与监管、标准与评估、行业与生态、科研评估、行业与生态、科研与咨询与咨询方面的权威支撑作用。云计算研究部稳定性保障团队以保障企业云上系统稳定性、提升服务连续性、促进业务高质量发展为目标，开展稳稳定性保障领域政府支撑、标定性保障领域政府支撑、标准研制、技术研究、行业服准研制、技术研究、行业服务和生态建设务和生态建设。31、背景2、智能可观测性技术应用现状3、智能可观测性技术的十个发展趋势可观测性技术与

3、智能化技术的结合，本质上是通过数据驱动的方法将被动响应转变为主动治理，从而在复杂系统中实现“观测-分析-决策-优化”的闭环。多重因素推动可观测技术与智能化技术加速融合应对复杂系统的动态性与数据规模提升问题诊断与预测能力实现未知问题的探索与创新优化资源利用与运维效率1.云原生架构的复杂性微服务、容器化等云原生技术导致系统组件数量激增，服务间调用关系复杂且动态变化。传统人工监控无法实时追踪所有节点状态，智能化技术能自动分析海量指标、日志和追踪数据，识别异常模式。2.多模态数据的融合需求可观测性数据包括指标（Metrics）、日志（Logs）、链路追踪（Traces）三大支柱，还可能涉及用户行为、资

4、源利用率等多维度信息。智能化技术可通过数据融合算法（如知识图谱、多传感器融合）关联异构数据，构建全局视图。1.根因分析自动化在分布式系统中，单一故障可能引发连锁反应。智能化技术（如因果推理模型）能快速定位问题根源，例如通过调用链追踪异常传播路径，或结合历史数据预测潜在风险。2.预测性运维基于时序数据分析和深度学习，智能化技术可预测资源瓶颈（如CPU、内存耗尽）或服务性能下降趋势，提前触发扩容或优化策略，避免故障发生。1.自适应资源调度智能化算法可根据实时负载动态调整资源分配，例如在Kubernetes集群中自动伸缩Pod实例，结合可观测性数据实现资源利用率与成本的最优平衡。2.减少人工干预自动

5、化规则引擎与AI驱动的告警收敛技术能过滤冗余告警，仅推送高优先级事件，降低运维人员负担。1.发现隐性关联智能化技术（如无监督学习）可从非结构化日志或低频异常中挖掘隐藏模式，例如识别未被预定义的业务逻辑缺陷或安全漏洞。2.持续优化系统设计通过可观测性数据的长期积累与智能分析，开发团队可识别架构瓶颈（如服务耦合度过高、API响应延迟分布不均），驱动系统迭代优化。为什么需要将可观测性技术与智能化技术结合？5CCSA已立项行标：云计算智能化可观测性能力成熟度模型参编单位：中国信息通信研究院 中移（苏州）软件技术有限公司 阿里云计算有限公司 华为云计算技术有限公司 腾讯云计算（北京）有限责任公司 北京字

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