直播精彩回顾 | DeepSeek 驱动可观测性变革，解锁运维与 AI 融合新玩法

3 月 12 日，由博睿数据与 ITPUB 联合发起的「DeepSeek 驱动可观测性变革，解锁运维与 AI 融合新玩法」线上沙龙直播圆满结束！

本场直播活动吸引了近 5000 名 IT 运维从业者与技术爱好者观看，受到了行业广泛关注，推动 DeepSeek 与可观测性融合跃入行业视野。博睿数据产品总监贺安辉受邀亮相直播，发表《从运维提效到 LLMOps：如何用 DeepSeek 铺就大模型可观测性进阶之路》主题演讲，并与亚马逊云科技 User Group 可观测性 UGL 邓添，围绕“DeepSeek 在可观测性体系建设中的应用前景及其带来的变革”这一主题展开深度对话，共同探讨技术落地的挑战与解决方案。

主题演讲精彩回顾

可观测性+AI 深度融合

博睿数据产品总监贺安辉在此次演讲中，首次完整公开了 Bonree ONE 一体化智能可观测平台基于 DeepSeek 实现的核心能力与迭代方向，深度解读当前行业趋势与核心挑战，并系统阐述了博睿数据应对行业趋势与挑战的实践路径——包括 Bonree ONE 解决方案全景、实施中的核心痛点及 ROI 分析，为行业技术落地提供可复用的实战经验与路径参考。

行业趋势与核心挑战

当前，LLM 服务正加速从通用场景向金融风控、医疗诊断等垂直领域深化，企业通过私有化部署构建数据闭环与定制化服务，推动智能运维（AIOps）向端到端监控与主动防御升级。然而，规模化应用面临多重挑战：数据治理与模型安全双重压力（如多源异构数据整合耗时）、算力资源与效能博弈（推理成本与能耗高企）、技术债与系统集成复杂性（遗留系统适配难、工具链碎片化）以及模型动态性管理困境（持续学习黑洞、版本控制复杂度高），这些挑战直接影响企业智能化转型的稳定性和可持续性。

方案全景图

Bonree ONE 一体化智能可观测平台以“可观测性+AI”为核心定位，聚焦私有 LLM 服务的全生命周期可观测，并提升企业智能运维水平。平台完整覆盖 LLM 运维的“监测-分析-决策-行动”闭环，打通从问题发现到解决的全链路，确保运维效率与业务稳定性双提升。

核心方案：技术突破与硬核能力

痛点聚焦：LLM 服务的深度挑战。企业在落地 LLM 服务时面临多重困境：私有大模型可观测性缺失（如训练黑盒导致梯度异常无预警、模型迭代周期延长 30%，金融场景问答错误未实时检测引发合规风险，数据输入/输出未留存难满足监管要求，GPU 资源争抢致服务延迟突增）、人工根因定位低效（依赖跨团队人工排查耗时耗力）、传统工具交互复杂（操作门槛高限制业务部门参与度）以及被动运维响应滞后（导致业务中断与资源浪费），直接威胁服务稳定性与业务价值。

Bonree ONE 依托 DeepSeek 大模型，以四大核心方案直击上述挑战，推动运维效率与业务价值双提升——

AI 助理三步走根因定位。“多轮问答定位问题—数据沉淀与再训练—AI 全自动决策”三步走，Bonree ONE 通过独家构建依赖关系图谱，借助 AI 助理秒级定位故障根因并提升跨团队协作效率，解决人工定位低效问题，支持多轮问答交互以精准穿透复杂链路。

端到端全流程监控体系。Bonree ONE 覆盖训练/推理全链路并动态追踪 TTFT（首 Token 响应时间）与 TPOT（单 Token 生成时间），实现模型迭代效率提升 40%、故障恢复速度提升 60%，同时降低合规风险 50%。

日常运维工作提效。基于自然语言转查询、语音指令生成报告及页面自动导航功能，将使用门槛降 80%，助力业务部门自助分析占比提升至 70%。

AI 助理自动诊断并生成报告。结合预设巡检策略、风险预测模型及自动修复建议，通过 AI 助理自动诊断生成报告，使重大故障发生率下降 50%、资源浪费减少 25%，推动运维从被动响应向主动防御跨越。

ROI 分析：成本与效率的双重跃升

通过可观测性+AI 深度融合，博睿数据助力企业实现私有 LLM 服务全生命周期可观测，提升智能运维水平；量化收益，模型迭代、故障恢复、资源利用率等关键指标显著优化，为企业降本增效提供直接价值支撑。

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