阿里云宣布對其可觀測產品家族進行全面戰略性升級，正式推出以“AI與數據雙驅動”為核心的全棧可觀測體系。此次升級標志著阿里云在云原生可觀測性領域邁出了關鍵一步，旨在通過深度融合人工智能與數據處理能力，為企業數字化轉型提供更智能、更高效、更全面的運維洞察與保障。
一、 升級核心：AI與數據雙輪驅動
本次升級的核心在于構建“AI驅動”與“數據驅動”的雙引擎。
- AI驅動智能洞察：全新體系深度集成AI能力，實現了從被動監控到主動預測與智能診斷的跨越。通過機器學習算法，系統能夠自動學習應用與基礎設施的正常行為模式，實時檢測異常波動，并精準定位根因。例如，智能告警壓縮功能可有效減少90%以上的冗余告警，而根因分析（RCA）能力則能在故障發生時，快速關聯上下游指標、日志與鏈路數據，將問題定位時間從小時級縮短至分鐘級，極大提升了運維效率與系統穩定性。
- 數據驅動全景融合：升級后的產品家族強化了數據處理服務作為底層支撐。它打破了傳統監控中指標（Metrics）、日志（Logs）、追蹤（Traces）數據孤島，通過統一的數據采集、處理、存儲與分析平臺，實現三類數據的無縫關聯與一體化分析。這意味著運維人員可以在一個統一的視圖中，從業務前端用戶訪問體驗，追蹤到后端應用代碼執行，再穿透至底層基礎設施資源狀態，形成真正意義上的端到端、全棧可觀測。
二、 全棧可觀測體系：從數據處理到業務價值
全新的全棧可觀測體系，以強大的數據處理服務為基石，構建了層層遞進的觀測能力：
- 統一數據層：提供高性能、高可用的數據采集與接入服務，支持開源標準（如OpenTelemetry）及各類主流框架，實現億級數據點的秒級入庫與查詢。強大的數據處理引擎能夠對海量觀測數據進行實時清洗、加工、聚合與索引，為上層分析提供“燃料”。
- 智能分析層：基于統一的數據湖，內置豐富的場景化分析模板與AIOps算法。不僅支持靈活的儀表盤定制與即席查詢，更能通過預置的AI模型提供容量預測、異常檢測、趨勢預測等高級分析功能，將數據轉化為直接可行動的洞察。
- 協同應用層：觀測結果與告警信息能夠無縫對接企業的CI/CD流水線、ITSM工單系統、協同工具（如釘釘、企業微信），實現觀測、診斷、修復的閉環自動化，驅動DevOps與BizOps的高效協同。
三、 數據處理服務：可觀測體系的“智能中樞”
在此次升級中，數據處理服務扮演了至關重要的“智能中樞”角色。它不僅是數據的“搬運工”和“倉庫”，更是數據的“加工廠”和“決策大腦”。其核心價值體現在：
- 降本增效：通過高效的數據壓縮算法與智能冷熱分層存儲策略，在保障查詢性能的顯著降低海量可觀測數據的長期存儲成本。
- 提升分析效能：提供開箱即用的數據管道（Pipeline），用戶無需編寫復雜代碼即可完成數據的過濾、富化、規整等操作，讓數據更易用、更有價值。
- 賦能開放生態：處理后的標準化數據通過開放API，可以輕松對接企業內部分析平臺、第三方可視化工具或自定義應用，充分釋放數據潛力，構建個性化的可觀測場景。
四、 展望：打造面向未來的可觀測能力
阿里云此次可觀測產品家族的全新升級，是應對云原生架構復雜性和業務快速迭代挑戰的必然之舉。通過“AI+數據”雙輪驅動，以數據處理服務為核心賦能，阿里云正在助力企業構建下一代可觀測平臺：一個不僅能看到系統“發生了什么”，更能深入理解“為什么發生”并預測“可能發生什么”的智能體系。這無疑將為企業提升運維可靠性、優化用戶體驗、加速業務創新提供堅實的數據智能底座，在數字化競爭中贏得先機。
