从运维提效到LLMOps：如何用DeepSeek铺就大模型可观测性进阶之路？.docx

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

2025.3.12

目录Contents

行业趋势与核心挑战

企业痛点

BusinessPainPoints

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。

需求场景

RequirementScenario

私有大模型稳定性保障、AI辅助决策提效、主动风险防御。

BonreeONE定位

BonreeONEPositioning

通过可观测性+AI，实现私有LM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

行业趋势分析

IndustryTrendAnalysis

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。

核心挑战剖析

AnalysisofCoreChallenges

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，版本控制复杂度高。

方案全景图

——平台覆盖LLM运维“监测-分析-决策-行动”闭环。

架构图

上层场景usagescenario私有大模型监控AI辅助决策主动防御效率提升中间层能力technicalcapability可观测性分析+AI引擎根因定位自动巡检NLP交互底层数据源data

上层

场景

usagescenario

私有大模型监控

AI辅助决策

主动防御

效率提升

中间层

能力

technicalcapability

可观测性分析

+

AI引擎

根因定位

自动巡检

NLP交互

底层

数据源

datasource

LLM训练推理日志

业务指标

可观测全量信号

方案1痛点私有大模型服务可观测性缺失

四大风险场景梯度消失/爆炸无预警，模型迭代周期延长30%。训练黑盒BonreeONE应对金融问答错误未被实时检测，合规风险高。数据输入/输出未留存，无法满足监管要求。训练/推理全链路

四大风险场景

梯度消失/爆炸无预警，模型迭代周期延长30%。

训练黑盒

BonreeONE

应对

金融问答错误未被实时检测，合规风险高。

数据输入/输出未留存，无法满足监管要求。

训练/推理全链路追踪，输出质量动态检测，数据留存合规。

方案1详解端到端全流程监控体系

推理阶段请求链路追踪（

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

资源消耗（GPU/CPU/内存）

损失函数曲线

梯度分布可视化

End-to-endobservability

End-to-end

observability

价值

价值

模型迭代效率提升40%

故障恢复速度提升60%

TTFT、

TPOT等

方案1详解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2痛点人工根因定位低效

核心方案2AI助理三步走根因定位

Step1AI

Step1

AI辅助决策

多轮问答定位问题

（示例：故障诊断对话流）

Step3

AI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

用户问：“

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。

核心方案2AI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位

传统工具交互复杂

传统工具交互复杂

运维人员需掌握PromQL/SQL语法