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动态的网站大概多少钱,h网站模版,微信小程序是什么框架,wordpress自动挣钱本文分享了阿里巴巴构建可观测Copilot的实践经验#xff0c;该系统融合可观测数据和大模型能力#xff0c;实现运维问题自动化归因定位。构建过程中面临数据异构、认知差异和执行障碍等挑战#xff0c;通过统一数据建模、开发专用SPL查询语言、整合知识图谱等解决方案#…本文分享了阿里巴巴构建可观测Copilot的实践经验该系统融合可观测数据和大模型能力实现运维问题自动化归因定位。构建过程中面临数据异构、认知差异和执行障碍等挑战通过统一数据建模、开发专用SPL查询语言、整合知识图谱等解决方案实现跨云产品统一分析和智能故障排查已在内部云监控2.0成功应用。第27届 GOPS 全球运维大会暨研运数字化技术峰会 2025 · 上海站阿里巴巴智能可观测团队后端算法研发工程师刘进步带来《可观测场景 Copilot 构建实践与思考》的分享。内容亮点可观测 Copilot 的任务Copilot 构建中的问题解决思路与尝试应用场景与实践案例一可观测 Copilot 的任务要构建可观测 Copilot我们认为需要理解运维日常处理问题的流程。1、运维工程师处理问题时的流程运维处理问题的流程通常始于对各类数据的收集和清洗在初步界定问题的边界后转交给相关的负责人而接手的同事会在其负责的领域重复一遍这样的过程。我们希望 Copilot 协助完成这个过程这里的数据收集、清洗与可视化通过大模型已经处理的比较好了。另外比如想找相关的同事找到问题的边界只要将这一步拓展出去我们就希望大模型能半自动的将这个过程完成。2、可观测 Copilot 的必要能力构建可观测 Copilot 涉及三个必要能力数据获取与分析主要涉及收集、清洗和可视化。系统探查与链路感知根因定位与故障传导链推理给出可靠的问题传导链路。3、可观测 Copilot可观测 Copilot是融合可观测数据和大模型能力的运维新范式它更像一个智能运维的专家基于给出的数据、专家知识最终实现自动化的归因定位能力。主要涉及三个模块数据模块提供全栈的可观测性。在大模型出来之前我们已经提供端到端的全链路监控能力将数据收集整理起来供大模型消费使用。推理能力与决策能力这方面主要依赖大模型自身的能力。在运维特定领域由于内部的知识尚不完善需要引入外部领域知识。为此我们系统性提取了工单数据、用户手册用于增强大模型的决策能力。二可观测 Copilot 构建中的难点基于以上出发点在实践过程中主要遇到三类问题即数据、模型认知与执行层面。1. 数据问题在数据层面面临的首要挑战是可观测数据种类多样性常见的 Metric、Log、TraceProfiling 等数据形态异构。尽管已实现数据采集但内部评估与用户反馈来看不同数据源的联通性没有那么好。取数上的困难集成到 Agent 会进一步带来**上下文构造的困难。**构造上下文时通常需要繁琐的操作将各种数据收集起来并过滤这个对于模型其实也有一定的门槛。**可观测的数据量大。**这一方面受限于模型上下文长度的限制。作为在线服务系统可能有一些延迟上的要求。作为可观测数据它的信噪比可能会非常高可能 99.9% 以上数据都是正常数据让模型去找出异常数据比较困难专业的运营人员需要大海捞针地将需要关注的异常数据找出来其实都是有一些门槛的。基于种种情况寄希望于大模型还是有一定的难度。2、认知差异第二是认知差异。运维领域的专业性和用户自然语言描述存在鸿沟。比如说客户提出“流量突然跌下去”或“服务延迟有抖动”等笼统表述缺乏上下文信息。大模型主要基于通用文本训练对特定领域的模糊问题理解还是有一定困难。生产环境的系统是动态变化的。可能用户提问过程中后端的微服务系统已经产生了新的变更。让模型要及时感知到变更信息其实也有一定门槛。在根因定位过程中我们希望基于真实的、可靠的、用户可以信任的根因链路结果去做进一步的故障恢复处理。虽然现在有基于大模型的可解释性手段但在之前更多认为它是一个黑盒的逻辑给到的结果很难直接判断它是不是有一定的依据。相信大家在实践时也会发现大模型会给出这种看似比较合理的答案。同一个问题正向的问与反向的问都会给出一些解释。这对于比较严肃的运维场景来说不是特别好。在实际落地中如果有这样的问题其实很难去真实用起来。3、运行障碍最后是大模型和环境交互时面临的问题。历史沉淀的运维工具多以脚本形式沉淀代码风格不统一内部现有工具往往功能集成度高命令行参数复杂。模型一般比较擅长使用功能聚焦、语义明确的工具这对于大模型也不是很友好。**任务规划缺少可以触达的完整环境。**阿里内部各产品通常有独属运维团队。一旦一个系统出问题这个功能可能涉及不同的团队在定位、模型做决策的时候很难去触达其他团队的业务领域。这方面没有打通的情况下做任务规划的归因定位是一件比较困难的事情。**脚本在执行时需要确保安全可靠不希望造成什么线上事件的沙箱环境容纳各种云产品。**既要保证覆盖广又要保证绝对安全另外也不希望模型带来的幻觉影响线上的服务。人机协同。其实主要涉及到模型的输出对于运维来说是不是可以理解的是不是可靠的对于运维给出的反馈模型是不是也能很好的接收到。三解决思路与尝试针对以上几个问题在构建可观测性时做了感知、认知、执行方面的尝试。1、五官感知层在数据组织层我们希望将不同云产品中涉及的概念做统一化处理。今年我们的核心精力聚焦于数据建模与数据打通工作。我们定义了一些可以被认为是知识图谱的概念然后在数据采集上加上 ID保证将这些数据都串联起来。在可观测领域借助 UModel 的核心建模能力将日志Log、指标Metric、链路Trace、事件、变更等多源可观测数据自动抽取成实体Entitiy及其关系网络。以及数据存储的具体 Storage、可视化方式 Explore、处理实体和实体之间的 EntitySetLink、实体和数据之间的 DataLink数据存储的 StorageLink绘制了一张精准的且动态更新的“全局地图”。整体上尽量做到比较简单接入类似 OT 的协议方便进一步扩展。2. 五官感知层故障排查借助统一建模问题定位不再需要切换多个平台可以沿着拓扑链路一跳一跳地自助化进行探索加速故障闭环模型也可以通过一个低成本的方式探索进去不断地监控服务并发现服务的异常。3、五官感知层产品形态上图是目前大概的产品形态是一个最终呈现的结果。这个在现在的产品和官网中其实也有介绍大家也可以去体验试用一下。4、双手执行层取数逻辑完成数据统一建模后后边要处理的问题就是如何高效、便捷获取数据。我们希望构建一种对大模型友好的。在可观测领域传统查询数据的方式是通过 SQL 或 PromSQL在现实中没有采取 SQL 这种方式主要有几个考虑有些可观测数据的存储介质可能不太适合 SQL 引擎这是一个比较硬性的限制。可观测数据本身业务化程度较高并非单纯的表格数据这种对 SQL 也不是很方便在拿到 SQL 结果之后还要做很多后处理。在数据科学领域不管大家在用 Numpy、Pandas、Notebook 等 Python 数据管理工具其编程方式是一种渐进式、增量式的一步步将数据分析的流程做出来。我觉得这种方式比较适合人去理解也比较适合大模型的增量式处理分析。为了打通跨域分析的最后一公里专门实现了一套针对数据可观测的 DSL内部定义为 SPL。我们最终将 SPL 作为获取底层数据的基础手段所有的 Model 定义的数据都通过 SPL 访问其中涉及的鉴权、数据存储位置都通过 SPL 里面的算子统一处理。5、双手执行层联合查询上面是 SPL 执行的一些效果这幅图主要介绍通过 SPL 拿到实体相关联的可观测数据在表格中也能查到可观测数据的保存位置、Meta 信息。下面的图表主要是展示实体就是在 UModel 上做游走时涉及到的算子。6、双手执行层范式规约除了给 Copilot 提供底层算子还有一些基于算子包装、抽象程度更高的算子SPL 不像 SQL 是通用的语法模型再次生成 SQL 来说比较简单对于复杂场景生成的 SPL 准确率没有那么高。对于一些高频、实现起来复杂的可能通过一些工具包装暴露出来而对于简单的字段提取、数据过滤大模型生成的 SPL 就能有效处理。处理完工具并调用 Agent 部分我感觉大部分时间是在处理上下文工程。目前提供给大模型的上下文主要包括历史信息就是在 plan 之前的步骤及之前步骤的处理结果、当前待解决的问题和供使用的工具及数据模型 数据样例。这里面临的问题就是可观测数据量非常大是直接给到大模型还是有其他的手段去处理这里其实可以看一下之前的统计。7、双手执行层上下文压缩时序数据在分词之后大概会有 4, 000 多个 Token一个 Trace 的 Span 可能会消耗 800 多 Token。一次分析过程中可能会消耗掉的 Token 数量非常大可能几十万一般常见的大模型上下文应该是 128 K 左右如果将现场数据全部放进去是不切实际的。一方面是延时会非常高另一方面数据越长产生幻觉的概率越大。目前处理方式沿用了之前积累的运维算子对于时序我们会做一些变点检测和分区间并做一些异常检测及时序预测我们将常见的算子所产生的时序处理结果进行包装这一过程可以被认为是对于需要关注的时序的压缩。对于日志我们沿用日志模板提取的方式提取关键日志再基于模板做一些日志的异常处理提取出来可能会是是模型需要关注的日志Trace 的话也是 Trace 聚类的操作。通过各种传统机器学习算子的压缩之后我们希望能将可观测的数据量整体上有几个级别的收敛。8、大脑认知层知识反思提升有了执行层如何将大模型能力深入认识运维问题。我们沿用比较常见的 DeepResearch 结构即感知-规划-行动-反思后边重点介绍如何落地这些环节。9、大脑认知层知识抽取这部分主要是想结合运维领域专家知识来来完善流程让流程更加可靠。主要来源于这几方面的数据官网手册及团队帮助文档工单数据及故障报告如何将这些数据与前面提到的 UModel 数据进行整合呢我们主要是依赖于 NER 技术或者依赖于这种事件提取的技术。我们将目前相关事件抽为几个部分核心摘要、根因分析、关键信息提取、后续行动项。目前只是针对常见的云产品做了这方面的集成。10、大脑认知层实体图谱知识图谱UModel 告诉我们服务在哪里、去哪里取数及它的拓扑链路上面的示例图谱是告诉我们为什么发生事故发生了事故要采取什么样的措施基于示例图谱我们定义了几个概念事件事件的表现它的可能根因基于事件应该采取的措施。也定义了概念之间的关联关系基于上述的 UModel 配置我们会将故障用户手册涉及到 UModel 的概念与外部进行关联。这样模型在拿上下文时不仅能拿到实体还可以拿到实体相关联的以往故障、之前故障的排查流程。四应用场景与实践案例UModel 不仅实现了数据的标准化和统一建模还支持算法和大模型对数据的高效应用UModel 目前已集成到内部云监控 2.0。1、案例分享K8s 查询分析这是目前的一个形态可以看到之前介绍的 UModel 的定义这是展示 K8s 的环境可以看到 K8s 集群的信息关联了哪些节点这些节点目前运行的 Pod。这是目前在样例系统里演示的监控服务定义的实体我们从服务出发查看有哪些关联的上下游节点关联了哪些应用和接口。这是拓扑结构帮助模型沿着拓扑结构在系统里不断地游走。相较于之前UModel 将之前散落在阿里云各云产品的数据做了统一的整理和管理提供了集中性的分析。这种数据关联在构造 Copilot 时提供很多便利性。我们可以选择将某些服务加到 Copilot 上下文里从上下文出发可以尝试去问 Copilot 很多问题。在设计 Copilot 其实希望输出结果对于运维人员来说友好也能用来评价它是否可靠。我们将中间所有环节及 Meta 信息进行了输出方便做校验。五总 结以上是本次整体分享的内容整体上在构建可观测 Copilot 很长时间都是在实践数据的关联关系还有数据的清洗后处理。另外在构建 Copilot 过程中快速迭代还是非常有必要的没必要一开始瞄准非常复杂的框架或非常高端的技术我们可能就从 Prompt 开始从上下文工程开始一步步去搭让流程真正可控才方便去做后边的验证。最后是系统的搭建过程中要考虑测试否则很难发现搭建的系统在实际过落地过程中的效果是怎样的。最终会陷入到无尽地去调 Prompt 或上下文工程。谢谢大家。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 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