用白话询问可观测性数据

AWS Hong Kong Summit 2026 · Developer Lounge 精华回顾 · 第 3 / 6 篇

AWS Magazine · 维多利亚港现场报道

港湾灯火、高资本与高科技：走进 Developer Lounge

俯瞰阳光洒落的维多利亚港经典天际线，AWS Hong Kong Summit 2026 Developer Lounge 呈现高科技创新与香港经典奢华的完美融合。在利落建筑灯光与环境 chill 节奏中，国际讲者、首席架构师与创始人齐聚于皮革沙发与私人意式咖啡吧。

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AWS HONG KONG SUMMIT 2026 DEV LOUNGE

[ 维多利亚港景 Lounge ] --> [ 动手实作 Code Lab ] --> [ VIP 私人交流 ]
  - 风投与创始人交易        - Horizon UI 1.0 展示      - 高风险并购
  - 高科技奢华氛围          - Amazon Bedrock 运维      - 香港 SRE 战情室
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这不只是又一场科技研讨会；而是资金进出、商业协作交汇的高风险、数百万美元级枢纽。在安静角落，创业公司创始人向风投简报，跨境团队敲定企业云迁移合约。然而，这奢华氛围的核心，是浓厚而热情的开发者文化。私人技术交流围绕 site reliability engineering（SRE）、agentic workflow 与遥测架构激烈辩论。

主题演讲焦点：当运维仪表板变成对话

香港的 SRE 文化长期以快节奏、多语并行运作——正式工单系统用英文，高压战情室讲粤语，午夜事故时各色仪表板满屏。在 Summit Developer Lounge，Wu Sheng 登台介绍一种更流畅的系统管理方式：用白话询问即时基础设施问题，并取得可信、生产级的图表、拓扑与表格。

Summit 标题： 「Horizon UI 全新 AI Assistant 以与 UI 相同的图表、拓扑与表格回答即时系统问题——只读、按权限范围、并在自备的成本效益模型上执行。」

必读开发者资源：

Builder Post： The AI Assistant: Ask Your Observability Data in Plain Language
官方文档： SkyWalking Horizon UI AI Assistant Guide
入门系列： SkyWalking Horizon UI Introduction

这场演示展现高科技运维与精品级产品质感：不是笨重、硬接的聊天机器人，而是优雅的「真相侧栏抽屉」，让午夜事故应对更有结构、更冷静、视觉更清楚。

Meet Horizon UI 社区巡回已正式完成 17 篇系列，展示 Apache SkyWalking 次世代控制台 Horizon UI 1.0 的每项核心功能。导览重点包括动态侧栏镜像整个云资产、自适应仪表板与 3D 拓扑图，并详述 trace、log 与 profiling 探索器，以及内建告警、访问控制与高度弹性、配置驱动的 UI 自定义。

从「Meet Horizon UI 17/17」到 Horizon UI 1.0

热门 Meet Horizon UI 社区巡回完成 17/17 系列，涵盖 SkyWalking 次世代控制台每个角落：

镜像整个云资产的侧栏
自适应仪表板与 3D 拓扑图
Trace、log 与 profiling 探索器
告警、访问控制与配置驱动的 UI 自定义

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HORIZON UI 演进路径

[ 系列 1/17 至 17/17 ]  ------------->  [ Horizon UI 1.0 正式版 ]
  完整控制台功能导览                       应用内 AI Assistant 上线
  （仪表板、拓扑、Trace）                  （白话即时查询）
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现在，Horizon UI 1.0 正式登场，内建 AI Assistant，以自然语言查询取代重复的 UI 点击。

白话查询实战

工程师不必再点五层子菜单，只需询问：

「系统现在有哪些不健康的地方？」
「调查某项服务的响应时间。」

Assistant 通过与标准仪表板相同的路径，向 OAP（Observability Analysis Platform） 后端查询即时数据，并串流回以原生 UI 元件直接构建的有序叙述。

企业安全核心特性：

只读（Read-Only）： 严格防止未授权写入或状态变更。
按权限范围（Permission-Scoped）： 直接继承登录用户的角色与范围。
默认关闭（Off by Default）： 需管理员明确启用并链接 LLM 端点后才会启动。

Lounge 商业视角： 企业架构师强调，自备成本效益高、具 tool calling 的模型，可避开昂贵的「前沿模型税」，同时仍能产出高管可用的调查报告。

动手深拆：一个问题，一场完整调查

告警触发时，AI Assistant 会分类处理作用中告警，再渲染即时响应时间与错误率数字，解释异常原因。

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AI ASSISTANT 调查工作流程

1. 告警分类  -->  2. 抓取即时指标  -->  3. 渲染元件
   （作用中告警）        （OAP 后端查询）         （图 1、2、3）
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视觉优先架构：看得见的答案

Assistant 遵循严格的 「展示，而非描述」 原则：撰写简短说明文字、绘制真实指标图、解读视觉趋势，并以连续 Figure N 计数器依序编号每个区块（例如：「图 1 的响应时间图表显示尖峰」）。

支持的渲染格式：

折线图与单一数值卡片
Top-N 效能清单
标签化数据表与记录清单

内嵌依赖性检视

分析系统关系时，Assistant 将完整、可互动的 UI 元件直接嵌入聊天串流：

One-Hop Topology： 聚焦直接上游调用者与下游依赖性。
Cross-Layer Hierarchy： 使用 Smartscape 扇形投影，从 service mesh 镜像一路延伸到底层基础设施。
Deployment Graphs & Instance Maps： 锁定特定来源到目的地的配对。
API-Dependency Chains： 追踪复杂的分布式微服务调用。

原生信号探索器

Traces List： 列点击时显示 span 瀑布图（支持原生 SkyWalking 与 Zipkin 层）。
Stored Logs View： 直接访问应用程序 log 记录。
Browser Errors Stream： 显示 Web 应用程序的前端错误堆栈。

扎根于即时数据：不会产生指标幻觉

AI Assistant 通过结合 三个核心运维来源 严格扎根于真实数据：

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AI ASSISTANT 引擎
   --> 1. 即时数据（LIVE DATA）
         通过 OAP 查询协议即时读取
   --> 2. 层级配置（LAYER CONFIG）
         指标目录、MQE 表达式与范围
   --> 3. SKYWALKING 模型（SKYWALKING MODEL）
         范围、层级、拓扑
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即时系统数据： 在用户指定时间窗口与权限内，直接通过 OAP 查询协议读取。
层级配置作为 Skill： 以 layer/overview 模板作为指标目录，对实体（Service、ServiceInstance、Endpoint）评估逐字 MQE（Metric Query Language） 表达式，让聊天指标与仪表板完全一致。
SkyWalking 系统模型： 对层级、实体范围与依赖性图的结构化理解。

开发者文化备注： 这呼应 Summit 2026 在 Amazon Bedrock AgentCore Skills 中更广泛的模式——领域专业知识存在于结构化目录与工具中，而非指望 LLM 记住动态系统状态。

引导式根因分析与适时停止的纪律

被要求找出根因时，Assistant 执行针对延迟、错误率、饱和度、中间件、Kubernetes 工作负载或 service mesh 量身打造的结构化 investigation playbook。

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引导式根因 Playbook 流程

1. 不健康服务
2. 走访依赖性
3. 隔离根因服务
4. 深入端点 / 实例
5. 跨层阶层（mesh / 基础设施）
6. 追到底层 DB / Queue / Cache 叶节点
7. 提供有边界的答案与 kubectl 后续步骤
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走查方法：

隔离根因服务： 区分服务自身内部错误与来自下游调用的症状。
深入钻研： 检视最慢端点、实例对应图与例外堆栈。
跨层追踪： 沿应用依赖性追到底层数据库、缓存或消息队列。
检视基础设施： 分析磁盘、内存、网络边界与容器压力。

Kubernetes 按需 Log 与停止纪律

对 Kubernetes 工作负载，Assistant 将容器错误 log 直接串流至聊天。这些 log 永不永久存储，需要 logs:read 权限，若 OAP 按需 log 串流未启用，会优雅地告知用户。

若系统数据不足以定论故障，Assistant 会提供 有边界、诚实的摘要，列出已证明与仍未知之处——并附上精确的 kubectl CLI 指令供手动验证。

安全架构与基于角色的访问控制

安全与合规直接内建于系统架构。

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权限与安全检查

1. 用户输入
2. 检查 "ai:read" 权限
3. 评估 Tool 动作
4. 重新检查细粒度动词（metrics:read, traces:read, logs:read, ...）
5a. 已授权 -> 执行 tool / 渲染图表
5b. 已拒绝     -> 在对话记录中显示 Denied Chip
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细粒度权限强制执行

开启聊天抽屉需要 ai:read。每次个别 tool 执行都会再次验证对应的细粒度权限：

数据领域	所需细粒度权限
指标渲染与图表	`metrics:read`
告警分类	`alarms:read`
依赖性与拓扑图	`topology:read`
Span 瀑布图与 Trace	`traces:read`
系统 Log 与按需 Pod Log	`logs:read`
浏览器崩溃分析	`browser-errors:read`
Task Profiling	`profile:enable`

若用户缺少特定权限，Assistant 会在对话记录中渲染清楚的 denied chip，并在已授权范围内安全继续。

Profiling：唯一的动作闸门

所有数据收集 tool 皆严格只读。Profiling 是唯一可用的有状态动作，且需要两步确认：

Assistant 呈现 decision card，说明为何需要 profiling。
用户必须在互动式弹出窗口中明确核准（并持有 profile:enable 权限）。

Prompt 注入韧性

引擎将所有传入的遥测数据——log 字符串、服务名称、trace 注解——视为 待分析的不可信数据，绝非可执行指令。含有恶意指令的 log 行（例如：「ignore previous instructions」）只会被引用并分析。

自备模型（BYOM）配置指南

Horizon UI 1.0 不绑定昂贵的专有模型。由于推理逻辑封装在 tool 与 playbook 中，temperature = 0 的成本效益模型表现极佳。

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模型整合选项

Option A: Amazon Bedrock Endpoint
  - 企业云网关
  - provider: bedrock

Option B: OpenAI-Compatible API
  - 本地或托管网关
  - provider: openai-compatible
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配置（`horizon.yaml`）

可使用 horizon.yaml 或标准环境变量配置访问：

ai:
  enabled: true
  provider: openai-compatible   # openai-compatible or bedrock
  model: "your-cost-effective-model-id"
  baseUrl: "https://your-api-gateway/v1"
  apiKey: "${HORIZON_AI_API_KEY}"   # secret via env only; redacted from logs

部署重点：

机密处理： API 密钥通过环境变量注入，自动从系统 log 中遮蔽，且不写入审计轨迹。
UI 工作区： 以利落 侧栏抽屉 访问 Assistant，可展开至 /ai 专用全页，或在独立标签页开启。
上下文与隐私： 对话记录存储于浏览器本地，跨开启标签页同步，可随时从 /ai 历史标签页清除。

功能摘要：Horizon UI 1.0 AI Assistant

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功能摘要矩阵

核心模型             厂商中立（Amazon Bedrock 或 OpenAI-compatible）
关键防护             只读、最小权限、数据/指令分离
查询方式             原生 OAP 后端查询路径（MQE 表达式）
UI 能力              即时指标、one-hop 拓扑、瀑布 trace、pod log
唯一作用中动作       Profiling（需 decision card 与用户核准）
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有了 Horizon UI 1.0，企业可观测性从手动钻进仪表板，转为清楚、互动的对话——将高科技效率直接带入现代云战情室。