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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

01.行业趋势与核心挑战02.方案全景图03.方案1痛点:私有大模型服务可观测性缺失04.方案1详解：端到端全流程监控体系05.方案2痛点：人工根因定位低效06.方案2详解：AI辅助决策三步走07.方案3痛点：传统工具交互复杂08.方案3详解：日常运维工作提效09.方案4痛点：被动运维业务损失10.方案4详解：AI主动巡检与防御11.ROI分析：成本与效率量化12.博睿数据是谁？13.感谢目录Contents

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。 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。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。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。行业趋势与核心挑战

datasourceLLM训练推理日志方案全景图technicalcapability可观测性分析+AI引擎usagescenario私有大模型监控——平台覆盖LLM运维“监测-分析-决策-行动”闭环。底层数据源中间层能力上层场景可观测全量信号AI辅助决策架构图业务指标效率提升根因定位主动防御自动巡检NLP交互

推理失控输出偏差四大风险场景BonreeONE应对训练/推理全链路追踪，输出质量动态检测，数据留存合规。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。GPU资源争抢导致服务延迟突增，用户投诉率上升。方案1痛点私有大模型服务可观测性缺失梯度消失/爆炸无预警，模型迭代周期延长30%。训练黑盒审计缺失

训练阶段 资源消耗（GPU/CPU/内存） 损失函数曲线 梯度分布可视化输出阶段TTFT、TPOT等推理阶段 请求链路追踪（Trace） 错误日志关联分析 实时吞吐量/延迟看板价值 模型迭代效率提升40% 故障恢复速度提升60%方案1详解端到端全流程监控体系observabilityEnd-to-end

方案1详解端到端全流程监控体系

用户请求预处理模型推理后处理返回结果方案1详解端到端全流程监控体系

依赖专家经验BonreeONE应对知识图谱自动构建依赖关系，AI助理秒级定位根因。信息过载三大瓶颈Obstacle2跨团队协作方案2痛点人工根因定位低效Obstacle1Obstacle3

技术支撑知识图谱+大模型推理+可观测数据关联分析Step2数据沉淀与再训练经典案例输入大模型强化学习Step1AI辅助决策多轮问答定位问题（示例：故障诊断对话流）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%，