河北网络广播电视台 |云原生与AI共舞，可观测体系带来极致决策能力？ AI时代的到来

AI时代的到来，向企业底层IT资源的丰富与敏捷提出了更大的挑战。云原生已成为势不可当的技术趋势，利用云原生架构实现了对资源的灵活调度，为AI中台奠定了敏捷而坚实的技术底座。那么在云原生的加持下，决策智能又将迈向怎样的新高地?

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秒级精度观测保障决策稳定输出
【河北网络广播电视台 |云原生与AI共舞，可观测体系带来极致决策能力？】在云原生时代， AI服务最大的特点就是，需要更大的算力支持，以及更稳定的架构体系。这个新的架构体系就是以微服务、容器化、Serverless等技术为支撑的云原生架构。
云原生架构在提升效率的同时，也带来了更复杂的服务关系。如何快速定位问题，提供清晰的链路分析，使可观测解决方案成为云原生架构下非常重要的课题。而在云原生环境下，可观测性成功取代了传统的监控。
可观测性输出可以准确反映系统状态的特性，就好比汽车仪表盘一样，实时动态显示车辆的时速、油耗、灯光等状态特征。自2018年可观测性被引入互联网领域，逐步发展成为云原生领域核心技术之一。当业务日益复杂，软件架构复杂度随之攀升。为保证服务的高可用、高性能，演化出了各种微服务拆分策略，使一个服务功能实现变成了基于分布式的多服务协作模式。此时监控对象也由传统的单体结构，变成分布式的多个微服务，数据规模、链路长度、服务管理、服务器资源耦合度都迎来挑战。云原生环境下，可观测性成功上位取代了传统监控。
在云原生技术架构中，服务链路相互交错复杂，单单维护监控的运维同时无法高效根除问题。从错误告警入手排除故障比较容易，但探究问题深层次原因就需要熟悉业务代码，通过追溯源码发现问题根源，然而传统监控将以系统可用性、稳定性为主要目标诉求。
在数字化转型的大环境中，企业更加强调智能决策。可观测性技术经过对数据采集、聚合、分析加工之后，可提供系统全方位，实时状态特征为辅助业务决策提供重要保障。而谷歌提出的首个专门面向应用运维的SRE理论体系，为业务应用系统提供强大稳定性保障能力提供了重要指导，受到了越来越多的企业的青睐。
对此，国内领先的AI决策解决方案提供商萨摩耶云在充分利用云原生以及深度学习等技术基础上，提供全链路云原生决策智能科技解决方案，将开发关键步骤标准化、平台化、可视化，将SRE理念融入安全运维管理体系，让系统具有弹性伸缩、自愈性、可观测性等特性，已安全稳定应用于通讯、金融、电信、物流、电商、仓储等大型场景中。
这一解决方案不但提供了日志监控能力，对日志、指标等数据进行自动化分析。大大提升了云平台可观测性，并以秒级精度分析系统请求参数、业务交易和数据交换，对云原生应用提供监控、跟踪、诊断等功能。
数据库作为现代数字基础设施的核心，支撑了云原生应用对数据存储和处理的各种需求。近年来，新型数据库有效解决当下数据库管理和运维中的痛点问题，在并发处理能力、可扩展性、架构统一性、场景灵活等方面有着诸多优势，经过多年的技术平台建设以及运营体系的不断完善，萨摩耶云在新型数据库应用实践方面深入探索，助力企业高效实现统一业务分析、日志分析，打造强大数据分析能力。
通过持续进化升级，目前萨摩耶云云原生决策智能科技解决方案可对微服务全局的通信访问、系统调用、平台环境等数据进行深度分析，为企业IT人员提供监控告警、故障定位及风险排查，满足精细化决策需求。而基于人工智能与可观测性技术体系的融合应用，萨摩耶云正探索通过异常检测，回归、关联等算法进行异常分析、根因分析、容量预测，从而进一步保障系统的稳定性。这一平台也被艾瑞咨询评选为《2021年中国人工智能产业研究报告》标杆案例。
降低资源成本敏捷应对故障
微服务技术让IT系统变得更敏捷、更健壮、更高性能的同时，也带来了架构复杂度的提升。微服务架构在本质上就是对弹性伸缩有着强烈诉求，在弹性伸缩过程中，不管是单应用的水平弹性伸缩，还是整套环境的启停，资源利用率都对最终的资源成本起着决定性的作用。如果能想办法提升资源利用率，就能为企业节省大量资源成本。对于企业而言，要想更好地驾驭微服务架构，需要解决持续集成、服务发现、应用通信、配置管理、流量防护等一系列难题。如何既轻松地构建微服务应用同时，又把资源降本做到极致，成为横亘在不少企业面前的难关。