3月12日，由博睿数据与ITPUB联合主张的「DeepSeek驱动可观测性革新，解锁运维与AI交融新玩法」线上沙龙直播圆满结束！
本场直播活动招引了近5000名IT运维从业者与技能爱好者观看，受到了职业广泛重视，推进DeepSeek与可观测性交融跃入职业视界。博睿数据产品总监贺安辉受邀露脸直播，宣布《从运维提效到LLMOps：如何用DeepSeek铺就大模型可观测性进阶之路》主题讲演，并与亚马逊云科技User Group可观测性UGL邓添，环绕“DeepSeek在可观测性系统建设中的运用远景及其带来的革新”这一主题打开深度对话，一起讨论技能落地的应战与处理计划。
博睿数据产品总监贺安辉在此次讲演中，初次完好公开了Bonree ONE一体化智能可观测渠道根据DeepSeek完成的中心才能与迭代方向，深度解读当时职业趋势与中心应战，并系统阐述了博睿数据应对职业趋势与应战的实践途径——包含Bonree ONE处理计划全景、施行中的中心痛点及ROI剖析，为职业技能落地供给可复用的实战经验与途径参阅。
当时，LLM服务正加快从通用场景向金融风控、医疗确诊等笔直范畴深化，企业经过私有化布置构建数据闭环与定制化服务，推进智能运维（AIOps）向端到端监控与自动防护晋级。但是，规模化运用面对多重应战：数据办理与模型安全两层压力（如多源异构数据整合耗时）、算力资源与效能博弈（推理本钱与能耗高企）、技能债与系统集成杂乱性（留传系统适配难、东西链碎片化）以及模型动态性办理窘境（继续学习黑洞、版别操控杂乱度高），这些应战直接影响企业智能化转型的稳定性和可继续性。
Bonree ONE一体化智能可观测渠道以“可观测性+AI”为中心定位，聚集私有LLM服务的全生命周期可观测，并提高企业智能运维水平。平坦掩盖LLM运维的“监测-剖析-决议计划-举动”闭环，打通从问题发现到处理的全链路，保证运维功率与事务稳定性双提高。
痛点聚集：LLM服务的深度应战。企业在落地LLM服务时面对多重窘境：私有大模型可观测性缺失（如练习黑盒导致梯度反常无预警、模型迭代周期延伸30%，金融场景问答过错未实时检测引发合规危险，数据输入/输出未留存难满意监督办理要求，GPU资源争抢致服务推迟突增）、人工根因定位低效（依靠跨团队人工排查耗时耗力）、传统东西交互杂乱（操作门槛高约束事务部门参加度）以及被迫运维呼应滞后（导致事务中止与资源糟蹋），直接要挟服务稳定性与事务价值。
Bonree ONE依托DeepSeek大模型，以四大中心计划直击上述应战，推进运维功率与事务价值双提高——
AI助理三步走根因定位。“多轮问答定位问题—数据沉积与再练习—AI全自动决议计划”三步走，Bonree ONE经过独家构建依靠联系图谱，凭借AI助理秒级定位毛病根因并提高跨团队协作功率，处理人工定位低效问题，支撑多轮问答交互以精准穿透杂乱链路。
端到端全流程监控系统。Bonree ONE掩盖练习/推理全链路并动态追寻TTFT（首Token呼应时刻）与TPOT（单Token生成时刻），完成模型迭代功率提高40%、毛病康复速度提高60%，一起下降合规危险50%。
日常运维作业提效。根据自然语言转查询、语音指令生成陈述及页面自动导航功用，将运用门槛降80%，助力事务部门自助剖析占比提高至70%。
AI助理自动确诊并生成陈述。结合预设巡检战略、危险猜测模型及自动修正主张，经过AI助理自动确诊生成陈述，使严重毛病发生率下降50%、资源糟蹋削减25%，推进运维从被迫呼应向自动防护跨过。
经过可观测性+AI深层次地交融，博睿数据助力公司完成私有LLM服务全生命周期可观测，提高智能运维水平；量化收益，模型迭代、毛病康复、资源利用率等要害目标明显优化，为企业降本增效供给直接价值支撑。
