在数字化浪潮的推动下，AI技术正以前所未有的速度渗透到各行各业，成为推动社会进步的重要力量，并同步革新企业组织模式，以此催化企业实现从技术、产品到组织的全方位立体化的转型升级。AI将如何重塑现有的生产关系？我们又需要如何利用AI技术在现有的业务环节提高效率？
智能提效：生成式AI蚂蚁智能可观测平台
产品AI化趋势不可避免，蚂蚁集团的智能可观测平台作为技术革新的前沿阵地，很早就开始思考生成式AI在可观测领域有哪些应用？可观测性加上生成式AI究竟能给我们带来什么？
陈真认为，生成式AI主要能从以下三个方面给可观测产品带来较大的提升：
从GUI（图形用户界面）到LUI（对话驱动），通过对话与数据交互。
优化流程，提高稳定性，比如可以利用可观测性平台进行故障恢复定位和界定。
降低门槛，由于我们的业务越来越复杂，多元用工的层面也会随之出现，让非专业人士也能参与到运维中来。
蚂蚁的可观测性平台其业务涵盖两大核心部分：Antmonitor和HoloInsight。Antmonitor作为集团内部的可观测产品，主要针对内部规模化和复杂运维场景，处理百万级容器和每分钟数十TB的数据量。而HoloInsight则是近两年孵化的新产品，它轻量化、多样化，旨在服务于蚂蚁生态及开源社区，特别适用于出海业务、小站点业务和支付宝小程序云等生态业务。
图片面对业务的快速发展和技术的不断演进，蚂蚁可观测平台遇到了一系列挑战。其中包括模型推理能力的限制、输入限制以及多模态数据处理能力不足等。为了解决这些问题，团队采取了专注于核心场景的策略，并采用单场景模式进行深入探索，有效提升了错误日志分析、时序数据获取和告警处理的效率。
Mpilot技术：智能观测的实践与应用
Mpilot是蚂蚁智能可观测平台的关键组成部分，它结合了生成式AI技术，通过三个主要的助手agent——时序助手、日志助手和告警助手——来提供服务。这些助手基于蚂蚁内部的百灵大模型和向量数据库运行，旨在将智能助手嵌入到用户的工作流中，提升效率。
Mpilot的技术架构包括Antmonitor、MaaS函数插件服务和Ceresdb时序存储等组件的协同工作，为智能告警和故障恢复提供了强有力的支持。Mpilot的技术架构由以下几个关键组成部分构成：
时序助手：专注于监控指标分析，它通过一个定制的SQL模型，允许用户以自然语言的方式查询和分析时序数据。这个模型经过大量内部数据集和业界标准数据集的训练，能够理解和执行复杂的查询需求。
日志助手：提供应用错误日志的解读，它基于蚂蚁内部的日志数据和外部数据集，通过SFT（SupervisedFine-Tuning）微调得到大模型，帮助快速定位和解决问题。
告警助手：结合智能规则和大模型处理，优化告警流程，减少人工干预，提升告警处理的效率和准确性。
4.LLM+向量数据库：利用大型语言模型（LLM）和向量数据库（向量数据库）的结合，Mpilot能够处理复杂的数据检索和生成任务，提供精准的数据分析和预测。
MaaS函数插件服务：作为工具智能体的角色，提供了一系列的原子级工具能力，如FullGC处理、Dump分析等，通过API调用简化了运维操作。
Mpilot的应用场景覆盖了智能观测的多个方面：
故障排查：用户可以通过对话方式快速获取故障信息和解决方案，Mpilot能够解析错误日志并提供综合解读，包括错误原因、处理手段和代码定位。
性能优化：在性能问题上，Mpilot能够分析时序数据，帮助用户识别性能瓶颈，如CPU利用率的异常峰值，并提供优化建议。
业务决策支持：通过分析业务指标，Mpilot能够辅助业务决策，例如通过用户在客户端的行为数据来优化产品体验。
自动化运维：结合MaaS平台的插件服务，Mpilot能够实现自动化运维任务，如在检测到特定错误模式时自动重启服务。
通过Mpilot的不断迭代和优化，蚂蚁集团的智能可观测平台将更好地服务于内部和外部的业务需求，推动智能运维向更高水平发展。
HoloInsight开源产品：技术共享与生态构建
HoloInsight是蚂蚁集团推出的一款全功能的开源可观测性产品，它集数据采集、洞察分析、智能运维于一体。
HoloInsight的设计理念是服务于小站点和生态场景，特别适用于支付宝小程序云等轻量级业务。同时支付宝小程序云也为支付宝小程序生态提供了基础设施支持，并将这套监控产品以SaaS形式进行输出。
蚂蚁集团的智能可观测平台通过不断的技术创新和开放合作，正在重塑智能观测的交互模式，推动行业的发展。随着AI技术的不断进步，我们有理由相信，蚂蚁集团将在智能应用的新篇章中扮演更加重要的角色。
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