全链路端到端智能可观测技术

需求的背景和应用场景

全链路端到端智能观测技术是I运维（智能运维）领域的重要发展趋势，旨在通过集成大数据、机器学习、人工智能等先进技术，实现对系统状态的实时监控、故障预测及自动修复。这一技术的出现，是为了解决传统运维方式中响应滞后、故障定位不准确、修复效率低等痛点问题。在国际上，大型科技公司已经在此领域取得了突破性进展，实现了实时监控与故障预测的高级功能。国内互联网大厂也紧跟步伐，推出了自家的运维平台，但在技术水平、研究进展、应用场景的丰富度以及专业人才储备方面，与国际领先水平相比仍存在一定的差距。因此，加强技术研发、人才培养以及拓展行业应用成为当务之急。全链路端到端智能观测技术不仅能够实现全面的系统监控，还需要具备智能化的根因定位能力，以快速准确地识别并解决故障。

要解决的关键技术问题

1. 预训练模型的应用与优化：

• 需将预训练模型（如BERT等）有效应用于多标签分类任务中，通过模型微调和迁移学习策略，提升模型在特定运维场景下的适应性和准确性。这要求研究者深入理解预训练模型的机制，以及如何在运维数据的特定上下文中进行微调，以最大化模型性能。

2. 标签相关性建模：

• 为了提高多标签分类的准确性，需要研究并实现创新的标签关系建模方法，如基于图模型的标签关系学习和多层注意力机制。这些方法旨在更好地捕捉和利用标签之间的复杂相关性，从而提升故障预测和分类的精度。

3. 深度融合模型：

• 探索并构建深度融合模型，将不同类型的神经网络模型（如CNN、RNN、Transformer等）进行有效融合。目标是结合各类模型的优势，充分捕捉运维数据的局部特征和全局特征，以提高整体分类性能和故障预测的准确度。这需要对神经网络架构有深入的理解，以及如何设计有效的融合策略。

效果要求

• 技术提升：通过上述关键技术的突破，预期在技术层面达到或接近国际领先水平，提升系统的实时监控能力、故障预测准确性和自动修复效率。
• 应用场景拓展：不仅在传统的IT运维场景中应用，还要能拓展到云计算、物联网、边缘计算等新兴领域，增加技术的适用广度和深度。
• 智能化根因定位：实现智能化的故障根因分析，快速定位问题源头，减少故障解决时间，提高运维效率。
• 竞争优势：通过技术创新，形成独特的技术壁垒，增强公司在I运维领域的市场竞争力，吸引更多行业客户。
• 人才培养：通过项目合作，培养一批掌握全链路端到端智能观测技术的专业人才，为后续的持续研发和创新奠定基础。
• 行业影响力：通过技术服务的合作方式，推动信息通信行业运维智能化进程，提升行业整体技术水平，树立企业领先形象。