《大模型驱动的云原生可观测性》

内容简介

《大模型驱动的云原生可观测性》本书聚焦 AI 与云原生融合的前沿领域，系统性拆解大模型赋能云原生可观测性的技术逻辑、架构体系与落地实践，填补了智能运维与云原生观测交叉领域的专业空白，是适配新时代云架构运维、AIOps 落地的实战型技术专著。

当下微服务、容器化、分布式架构全面普及，传统可观测性工具存在数据冗余、故障定位滞后、人工分析成本高、无法深度溯源等痛点，难以适配复杂云原生系统的运维需求。本书以此为切入点，重构新一代智能可观测体系，打破传统监控 “只看数据、不懂逻辑” 的局限。

全书兼顾理论与实操，首先梳理云原生可观测性基础理论、核心指标与传统技术瓶颈，详解大模型适配观测场景的技术优势。其次深度解析大模型在日志解析、链路追踪、指标分析、异常预警、根因定位、故障自愈等场景的落地原理，结合 OpenTelemetry、云监控等主流工具，搭建大模型驱动的全栈智能观测架构。

同时，本书结合企业真实落地案例，拆解 AIOps 新范式的落地流程，解决海量观测数据治理、智能告警降噪、分布式故障快速溯源等核心难题，清晰阐述从被动监控到主动预判、人工运维到智能自愈的转型路径。

《大模型驱动的云原生可观测性》本书适合云原生工程师、运维架构师、AI 运维从业者阅读，也可作为高校云计算、人工智能相关专业的参考读物，帮助读者快速掌握智能可观测核心技术，落地企业级云原生智能运维方案。

作者简介

👤 段嘉

AstrasX AI 联合创始人，资深云原生架构师，拥有十余年大型分布式系统研发经验。长期深耕可观测性、智能运维与大模型工程化领域，主导过多套企业级监控与 AIOps 平台落地，擅长日志、链路、指标体系架构设计。聚焦大模型与云原生观测的交叉创新，参与多个金融、互联网行业智能运维项目，在故障根因分析、告警降噪、观测数据语义化方向积累大量一线实战经验。

👤 李杰（Luga Lee）

AstrasX AI 创始人，资深架构师，拥有 15 年以上研发与架构实战经验。公众号 “架构驿站” 主理人，TraefikLab 中国社区创始人，Jakarta EE、Traefik 官方大使，DeepFlow 可观测平台技术大使，《云原生网关 Traefik：入门、进阶与实战》作者。先后在多家头部企业担任首席架构师，专注云原生体系建设、大模型智能可观测架构落地，主导证券、AI 算力平台等多个大型智能观测项目，活跃于国内云原生开源社区，输出大量技术分享与行业实践内容。