博睿数据：2025从运维提效到LLMOps：如何用DeepSeek铺就大模型可观测性进阶之路？（25页）.pdf

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1、从运维提效到LLMOps：如何用DeepSeek铺就大模型可观测性进阶之路？贺安辉目录Contents01.02.03.04.05.06.07.08.09.10.11.12.13.行业趋势与核心挑战 方案全景图 方案1痛点:私有大模型服务可观测性缺失 方案1详解：端到端全流程监控体系方案2痛点：人工根因定位低效 方案2详解：AI辅助决策三步走 方案3痛点：传统工具交互复杂 方案3详解：日常运维工作提效 方案4痛点：被动运维业务损失 方案4详解：AI主动巡检与防御 ROI分析：成本与效率量化博睿数据是谁？感谢企业对LLM服务的需求从“尝鲜”到追求“高稳定、高可控、高智能”，LLM规模化应用导致运

2、维复杂度指数级级上升，LLM服务性能难追踪。故障定位低效、运维被动响应、现有运维工具的用户体验过于复杂。Business Pain PointsBonree ONE PositioningRequirement Scenario私有大模型稳定性保障、AI辅助决策提效、主动风险防御。通过可观测性+AI，实现私有LLM服务全生命周期可观测，并提升企业整体智能运维水平。行业趋势与核心挑战企业痛点Bonree ONE 定位需求场景 1.企业LLM服务正从通用场景向垂直领域（金融风控、医疗诊断、智能运维）深化，企业通过私有化部署实现数据闭环与定制化服务。2.智能运维（AIOps）的范式升级，结合LLM的

3、分析能力，实现从基础设施到应用层的端到端监控。通过时序数据分析预测故障，减少业务中断风险。3.私有大模型的可观测性体系构建。4.AI辅助决策的闭环演进。5.主动防御体系的智能化，对抗攻击防护，数据泄露防护。Industry Trend AnalysisAnalysis of Core Challenges 1.数据治理与模型安全的双重压力。数据孤岛难题：企业多源异构数据整合耗时。隐私合规风险：GDPR等法规要求下，数据匿名化处理可能导致模型精度下降。2.算力资源与效能的博弈，推理成本瓶颈与能耗挑战。3.技术债与系统集成的复杂性，遗留系统适配，工具链碎片化。4.模型动态性的管理困境，持续学习黑洞

4、，版本控制复杂度高。行业趋势与核心挑战行业趋势分析核心挑战剖析方案全景图架构图 平台覆盖LLM运维“监测-分析-决策-行动”闭环。上层场景私有大模型监控主动防御 AI辅助决策效率提升中间层能力可观测性分析+AI引擎NLP交互自动巡检根因定位底层数据源LLM训练推理日志可观测全量信号 业务指标usage scenariotechnical capabilitydata source私有大模型服务可观测性缺失方案1痛点训练黑盒梯度消失/爆炸无预警，模型迭代周期延长30%。四大风险场景Bonree ONE应对训练/推理全链路追踪，输出质量动态检测，数据留存合规。输出偏差金融问答错误未被实时检测，合规

5、风险高。审计缺失数据输入/输出未留存，无法满足监管要求。推理失控GPU资源争抢导致服务延迟突增，用户投诉率上升。端到端全流程监控体系方案1详解训练阶段资源消耗（GPU/CPU/内存）损失函数曲线梯度分布可视化推理阶段请求链路追踪（Trace）错误日志关联分析实时吞吐量/延迟看板输出阶段TTFT、TPOT等价值模型迭代效率提升40%故障恢复速度提升60%End-to-end observability端到端全流程监控体系方案1详解端到端全流程监控体系方案1详解用户请求用户请求预处理模型推理后处理返回结果Obstacle 2Obstacle 1Obstacle 3人工根因定位低效方案2痛点Bonr

6、ee ONE应对知识图谱自动构建依赖关系，AI助理秒级定位根因。依赖专家经验信息过载跨团队协作三大瓶颈AI助理三步走根因定位核心方案2Step1AI辅助决策多轮问答定位问题（示例：故障诊断对话流）用户问：“为何订单服务延迟升高？”AI答：“关联发现Redis缓存命中率下降70%，建议检查缓存集群。”数据沉淀：记录高频问题与决策路径。Step3AI全自动决策闭环自愈（如自动扩容、配置调整）Step2数据沉淀与再训练经典案例输入大模型强化学习方法论方法论知识图谱+大模型推理+可观测数据关联分析技术支撑AI助理多轮问答根因定位核心方案2基于知识图谱的自动根因定