阿里云可观测智能化探索——从智能告警到利用LLM实现自然语言转PromQL

主要观点总结

本文介绍了阿里云在AIOps领域的实践和创新，特别是在异常检测、故障根因定位、PromQL查询生成等方面的应用。文章还探讨了使用大语言模型（LLM）在可观测性领域的机遇和挑战，并介绍了团队建设的LLMOps产品。

关键观点总结

关键观点1: AIOps在异常检测中的应用

阿里云采用融合多种模型的检测方法进行异常检测，包括基于指标的异常检测算法、基于日志的异常检测算法和基于trace的异常检测算法等。通过综合使用多种算法，可以大幅减少误告警，并明确定位到具体的异常原因。

关键观点2: AIOps在故障根因定位中的应用

阿里云通过利用指标关系、调用链路等信息，采用多种算法进行故障根因定位。实践表明，这种方法可以快速地定位到问题的根源，准确率可以达到80%以上。

关键观点3: 自然语言转PromQL智能机器人的应用

阿里云使用大模型实现自然语言转PromQL的智能机器人，解决了PromQL语法复杂、指标名不一致等问题。通过逐步推理的方法，生成的PromQL查询具有很强的泛化能力，准确率超过80%。

关键观点4: LLMOps产品的应用

阿里云团队建设的LLMOps产品，针对大模型应用的可观测性，提供定制化的埋点收集信息，为研发人员提供优化应用和系统的依据。这个产品将在不久的将来面向外部客户开放。

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