用白話詢問可觀測性資料

AWS Hong Kong Summit 2026 · Developer Lounge 精華回顧 · 第 3 / 6 篇

AWS Magazine · 維多利亞港現場報導

港灣燈火、高資本與高科技：走進 Developer Lounge

俯瞰陽光灑落的維多利亞港經典天際線，AWS Hong Kong Summit 2026 Developer Lounge 呈現高科技創新與香港經典奢華的完美融合。在俐落建築燈光與環境 chill 節奏中，國際講者、首席架構師與創辦人齊聚於皮革沙發與私人義式咖啡吧。

+-----------------------------------------------------------------------------------+
AWS HONG KONG SUMMIT 2026 DEV LOUNGE

[ 維多利亞港景 Lounge ] --> [ 動手實作 Code Lab ] --> [ VIP 私人交流 ]
  - 創投與創辦人交易        - Horizon UI 1.0 展示      - 高風險併購
  - 高科技奢華氛圍          - Amazon Bedrock 維運      - 香港 SRE 戰情室
+-----------------------------------------------------------------------------------+

這不只是又一場科技研討會；而是資金進出、商業協作交會的高風險、數百萬美元級樞紐。在安靜角落，新創創辦人向創投簡報，跨境團隊敲定企業雲端遷移合約。然而，這奢華氛圍的核心，是濃厚而熱情的開發者文化。私人技術交流圍繞 site reliability engineering（SRE）、agentic workflow 與遙測架構激烈辯論。

主題演講焦點：當維運儀表板變成對話

香港的 SRE 文化長期以快節奏、多語並行運作——正式工單系統用英文，高壓戰情室講粵語，午夜事故時各色儀表板滿屏。在 Summit Developer Lounge，Wu Sheng 登台介紹一種更流暢的系統管理方式：用白話詢問即時基礎設施問題，並取得可信、生產級的圖表、拓撲與表格。

Summit 標題： 「Horizon UI 全新 AI Assistant 以與 UI 相同的圖表、拓撲與表格回答即時系統問題——唯讀、依權限範圍、並在自備的成本效益模型上執行。」

必讀開發者資源：

Builder Post： The AI Assistant: Ask Your Observability Data in Plain Language
官方文件： SkyWalking Horizon UI AI Assistant Guide
入門系列： SkyWalking Horizon UI Introduction

這場簡報展現高科技維運與精品級產品質感：不是笨重、硬接的聊天機器人，而是優雅的「真相側欄抽屜」，讓午夜事故應對更有結構、更冷靜、視覺更清楚。

Meet Horizon UI 社群巡迴已正式完成 17 篇系列，展示 Apache SkyWalking 次世代主控台 Horizon UI 1.0 的每項核心功能。導覽重點包括動態側欄鏡映整個雲端資產、自適應儀表板與 3D 拓撲圖，並詳述 trace、log 與 profiling 探索器，以及內建告警、存取控制與高度彈性、設定驅動的 UI 自訂。

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

熱門 Meet Horizon UI 社群巡迴完成 17/17 系列，涵蓋 SkyWalking 次世代主控台每個角落：

鏡映整個雲端資產的側欄
自適應儀表板與 3D 拓撲圖
Trace、log 與 profiling 探索器
告警、存取控制與設定驅動的 UI 自訂

+-----------------------------------------------------------------------------------+
HORIZON UI 演進路徑

[ 系列 1/17 至 17/17 ]  ------------->  [ Horizon UI 1.0 正式版 ]
  完整主控台功能導覽                       應用內 AI Assistant 上線
  （儀表板、拓撲、Trace）                  （白話即時查詢）
+-----------------------------------------------------------------------------------+

現在，Horizon UI 1.0 正式登場，內建 AI Assistant，以自然語言查詢取代重複的 UI 點擊。

白話查詢實戰

工程師不必再點五層子選單，只需詢問：

「系統現在有哪些不健康的地方？」
「調查某項服務的回應時間。」

Assistant 透過與標準儀表板相同的路徑，向 OAP（Observability Analysis Platform） 後端查詢即時資料，並串流回以原生 UI 元件直接建構的有序敘述。

企業安全核心特性：

唯讀（Read-Only）： 嚴格防止未授權寫入或狀態變更。
依權限範圍（Permission-Scoped）： 直接繼承登入使用者的角色與範圍。
預設關閉（Off by Default）： 需管理員明確啟用並連結 LLM 端點後才會啟動。

Lounge 商業視角： 企業架構師強調，自備成本效益高、具 tool calling 的模型，可避開昂貴的「前沿模型稅」，同時仍能產出高階主管可用的調查報告。

動手深拆：一個問題，一場完整調查

告警觸發時，AI Assistant 會分類處理作用中告警，再渲染即時回應時間與錯誤率數字，解釋異常原因。

+-----------------------------------------------------------------------------------+
AI ASSISTANT 調查工作流程

1. 告警分類  -->  2. 擷取即時指標  -->  3. 渲染元件
   （作用中告警）        （OAP 後端查詢）         （圖 1、2、3）
+-----------------------------------------------------------------------------------+

視覺優先架構：看得見的答案

Assistant 遵循嚴格的 「展示，而非描述」 原則：撰寫簡短說明文字、繪製真實指標圖、解讀視覺趨勢，並以連續 Figure N 計數器依序編號每個區塊（例如：「圖 1 的回應時間圖表顯示尖峰」）。

支援的渲染格式：

折線圖與單一數值卡片
Top-N 效能清單
標籤化資料表與紀錄清單

內嵌相依性檢視

分析系統關係時，Assistant 將完整、可互動的 UI 元件直接嵌入聊天串流：

One-Hop Topology： 聚焦直接上游呼叫者與下游相依性。
Cross-Layer Hierarchy： 使用 Smartscape 扇形投影，從 service mesh 鏡像一路延伸到底層基礎設施。
Deployment Graphs & Instance Maps： 鎖定特定來源到目的地的配對。
API-Dependency Chains： 追蹤複雜的分散式微服務呼叫。

原生訊號探索器

Traces List： 列點擊時顯示 span 瀑布圖（支援原生 SkyWalking 與 Zipkin 層）。
Stored Logs View： 直接存取應用程式 log 紀錄。
Browser Errors Stream： 顯示 Web 應用程式的前端錯誤堆疊。

扎根於即時資料：不會產生指標幻覺

AI Assistant 透過結合 三個核心維運來源 嚴格扎根於真實資料：

+-----------------------------------------------------------------------------------+
AI ASSISTANT 引擎
   --> 1. 即時資料（LIVE DATA）
         透過 OAP 查詢協定即時讀取
   --> 2. 層級設定（LAYER CONFIG）
         指標目錄、MQE 表達式與範圍
   --> 3. SKYWALKING 模型（SKYWALKING MODEL）
         範圍、層級、拓撲
+-----------------------------------------------------------------------------------+

即時系統資料： 在使用者指定時間窗口與權限內，直接透過 OAP 查詢協定讀取。
層級設定作為 Skill： 以 layer/overview 範本作為指標目錄，對實體（Service、ServiceInstance、Endpoint）評估逐字 MQE（Metric Query Language） 表達式，讓聊天指標與儀表板完全一致。
SkyWalking 系統模型： 對層級、實體範圍與相依性圖的結構化理解。

開發者文化備註： 這呼應 Summit 2026 在 Amazon Bedrock AgentCore Skills 中更廣泛的模式——領域專業知識存在於結構化目錄與工具中，而非指望 LLM 記住動態系統狀態。

引導式根因分析與適時停止的紀律

被要求找出根因時，Assistant 執行針對延遲、錯誤率、飽和度、中介軟體、Kubernetes 工作負載或 service mesh 量身打造的結構化 investigation playbook。

+-----------------------------------------------------------------------------------+
引導式根因 Playbook 流程

1. 不健康服務
2. 走訪相依性
3. 隔離根因服務
4. 深入端點 / 執行個體
5. 跨層階層（mesh / 基礎設施）
6. 追到底層 DB / Queue / Cache 葉節點
7. 提供有邊界的答案與 kubectl 後續步驟
+-----------------------------------------------------------------------------------+

走查方法：

隔離根因服務： 區分服務自身內部錯誤與來自下游呼叫的症狀。
深入鑽研： 檢視最慢端點、執行個體對應圖與例外堆疊。
跨層追蹤： 沿應用相依性追到底層資料庫、快取或訊息佇列。
檢視基礎設施： 分析磁碟、記憶體、網路邊界與容器壓力。

Kubernetes 隨需 Log 與停止紀律

對 Kubernetes 工作負載，Assistant 將容器錯誤 log 直接串流至聊天。這些 log 永不永久儲存，需要 logs:read 權限，若 OAP 隨需 log 串流未啟用，會優雅地告知使用者。

若系統資料不足以定論故障，Assistant 會提供 有邊界、誠實的摘要，列出已證明與仍未知之處——並附上精確的 kubectl CLI 指令供手動驗證。

安全架構與角色型存取控制

安全與合規直接內建於系統架構。

+-----------------------------------------------------------------------------------+
權限與安全檢查

1. 使用者輸入
2. 檢查 "ai:read" 權限
3. 評估 Tool 動作
4. 重新檢查細粒度動詞（metrics:read, traces:read, logs:read, ...）
5a. 已授權 -> 執行 tool / 渲染圖表
5b. 已拒絕     -> 在對話紀錄中顯示 Denied Chip
+-----------------------------------------------------------------------------------+

細粒度權限強制執行

開啟聊天抽屜需要 ai:read。每次個別 tool 執行都會再次驗證對應的細粒度權限：

資料領域	所需細粒度權限
指標渲染與圖表	`metrics:read`
告警分類	`alarms:read`
相依性與拓撲圖	`topology:read`
Span 瀑布圖與 Trace	`traces:read`
系統 Log 與隨需 Pod Log	`logs:read`
瀏覽器當機分析	`browser-errors:read`
Task Profiling	`profile:enable`

若使用者缺少特定權限，Assistant 會在對話紀錄中渲染清楚的 denied chip，並在已授權範圍內安全繼續。

Profiling：唯一的動作閘門

所有資料收集 tool 皆嚴格唯讀。Profiling 是唯一可用的有狀態動作，且需要兩步確認：

Assistant 呈現 decision card，說明為何需要 profiling。
使用者必須在互動式彈出視窗中明確核准（並持有 profile:enable 權限）。

Prompt 注入韌性

引擎將所有傳入的遙測資料——log 字串、服務名稱、trace 註解——視為 待分析的不可信資料，絕非可執行指令。含有惡意指令的 log 行（例如：「ignore previous instructions」）只會被引用並分析。

自備模型（BYOM）設定指南

Horizon UI 1.0 不綁定昂貴的專有模型。由於推理邏輯封裝在 tool 與 playbook 中，temperature = 0 的成本效益模型表現極佳。

+-----------------------------------------------------------------------------------+
模型整合選項

Option A: Amazon Bedrock Endpoint
  - 企業雲端閘道
  - provider: bedrock

Option B: OpenAI-Compatible API
  - 本地或託管閘道
  - provider: openai-compatible
+-----------------------------------------------------------------------------------+

設定（`horizon.yaml`）

可使用 horizon.yaml 或標準環境變數設定存取：

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

部署重點：

機密處理： API 金鑰透過環境變數注入，自動從系統 log 中遮蔽，且不寫入稽核軌跡。
UI 工作區： 以俐落 側欄抽屜 存取 Assistant，可展開至 /ai 專用全頁，或在獨立分頁開啟。
上下文與隱私： 對話紀錄儲存於瀏覽器本地，跨開啟分頁同步，可隨時從 /ai 歷史分頁清除。

功能摘要：Horizon UI 1.0 AI Assistant

+-----------------------------------------------------------------------------------+
功能摘要矩陣

核心模型             廠商中立（Amazon Bedrock 或 OpenAI-compatible）
關鍵防護             唯讀、最小權限、資料/指令分離
查詢方式             原生 OAP 後端查詢路徑（MQE 表達式）
UI 能力              即時指標、one-hop 拓撲、瀑布 trace、pod log
唯一作用中動作       Profiling（需 decision card 與使用者核准）
+-----------------------------------------------------------------------------------+

有了 Horizon UI 1.0，企業可觀測性從手動鑽進儀表板，轉為清楚、互動的對話——將高科技效率直接帶入現代雲端戰情室。