演讲实录｜深信服SRE手记，我们基于观测云的可观测落地实践

如果用一个词来形容 SRE 的工作，很多人会说是救火。但在我看来，SRE 更像是系统的守护者。

作为深信服的 IT-SRE，我所面对的，是一张支撑着数千名员工、遍布全球业务的庞大 IT 全景图。在这里，每一行日志的跳动，都可能关乎着财务的一笔回款，或者海外客户的一次关键交付。

今天，我想聊聊过去的一年里，我们是如何打破监控的传统边界，用观测云的全链路可观测性（Observability）为深信服构建数字化底座的。

1. 挑战：成长的烦恼

深信服的 IT 架构，是典型的高可用混合架构。

随着公司业务的飞速发展，我们的 IT 环境也在不断演进：核心的 ERP、CRM、供应链系统承载着巨大的业务流转压力；底层既有成熟的超融合、托管云，也有最前沿的 K8s 容器化微服务集群，甚至还保留着部分运行多年的 IIS 多站点系统。

这种“多代同堂、云地混合”的架构，是许多大型企业数字化转型的必经之路，但也给我们带来了不小的挑战：

当业务部门反馈系统响应变慢时，我们需要在指标（Metrics）、日志（Logs）和链路（Traces）等多个独立的监控工具间来回切换。这种碎片化的视角，一度让我们在排查跨服务、跨层级的复杂问题时，难以在第一时间锁定根因。

我们意识到，要保障业务的高连续性，必须要揉碎了，整合，再重构。

为了彻底解决“数据孤岛”问题，我们携手观测云，开启了一场关于 IT 治理的重构。

我们的目标很明确：统一视角，全栈可控。

通过将 IaaS 基础设施、PaaS 中间件、以及上层 SaaS 应用的数据进行多维融合，我们建立了一套标准化的数据标签与等级划分体系。

在这个过程中，我们做了一个重要的管理创新。

过去，告警策略往往是一刀切。为了不错过任何风险，我们曾不得不忍受大量的冗余告警。而这一次，我们引入了精细化的分层治理机制：

这套组合拳打下来，效果立竿见影：我们的告警噪音下降了 70%。

这意味着，SRE 团队不再被无效信息淹没，每一次手机震动，都是真正需要立即处理的 Critical（紧急） 事件。

技术最终一定要服务于业务。在深信服，SRE 的价值不仅仅是保证服务器不宕机，更是要护航业务冲刺。

每逢季度末，财务与销售体系进入冲刺模式，ERP 和订单系统面临着高并发的考验。以前，我们更多关注 CPU、内存水位；而现在，我们更关注业务流的健康度。

我们构建了钱财物监控大屏，利用观测云的数据处理能力，将 IT 指标翻译成了业务语言：

这让 IT 运维从幕后走向了台前，真正成为了业务冲刺中可靠的数字化基座。

在观测云的陪伴下，回望这一年，数据的变化印证了我们转型的成功：

但这只是深信服 IT 演进的一个逗号。

在我们的规划中，未来的可观测性将更加智能。我们正在探索 AIOps（智能运维） 的落地，从目前的“智能巡检”向“自动化故障排查”演进。

我们希望通过引入 AI SRE Agent，让它像一位数字同事一样，协助工程师进行异常预测与根因分析。这样，我们的 SRE 工程师就能从重复劳动中解放出来，去专注于架构优化与技术创新。

深信服的 IT 运维变革之路不会就此停止。我们始终相信，只有不断打磨技术的深度，才能承载起业务的厚度。