智观未来 · 可观测性标杆案例集

智观未来 · 可观测性标杆案例集 BONREEOBSERVABILITY BENCHMARK CASE COLLECTION 案例集精选金融、智能汽车、医药、食品、民航等重点行业标杆落地实践，既涵盖了国内复杂IT架构下AI可观测建设的落地实践，也呈现了博睿数据布局东南亚的首个标杆项目，成功打破国际品牌在东南亚高端可观测领域的长期垄断，充分彰显中国软件的全球竞争力。所有案例均源于真实业务痛点，清晰拆解方案选型逻辑与落地成效，为企业构建AI驱动的可观测性体系提供高复用、可落地的参考路径。 大模型深度融入业务场景，叠加企业IT架构向异构化、分布式、跨地域规模化部署演进，传统碎片化运维模式已难以支撑业务极速迭代的需求。基于AI的全域可观测能力，正成为企业实现风险前置预判、业务价值量化与技术架构高效迭代的关键基础设施。 博睿数据依托BonreeONE一体化智能可观测平台，以AI智能运维引擎、自适应根因分析、全域数据融合等核心技术，高效解决分布式架构下运维数据孤岛、故障定位滞后、系统稳定性管控等痛点，全面保障企业核心数字基础设施安全、稳定、高效运行，以智能化运维驱动业务精细化运营。2026年，BonreeONE 在AI根因定位、AI可观测、全栈端到端可观测与自动化决策能力上持续突破，已支撑海内外上百家企业核心业务稳定运行。 目录 泰康财险 01 智己汽车 05 广州王老吉大健康产业有限公司09 Sarawak Information Systems（SAINS）14 内蒙古自治区民航机场集团有限责任公司16 中铁信科 19 药师帮 23 盛银消金 27 安得智联 31 Bonree ONE助力泰康财险构筑全栈可观测防线，护航金融业务连续性 泰康财险面对多重约束与现有运维体系短板，引入博睿数据 Bonree ONE 一体化智能可观测平台，平台覆盖用户体验、应用服务、中间件、数据库、底层基础设施全栈端到端观测能力，搭载 AI 智能运维引擎、自适应根因分析、全域数据融合核心技术，针对性解决企业现存运维痛点，落地全链路可观测体系。 项目背景 泰康财险（泰康在线）是泰康保险集团旗下的互联网保险公司，依托泰康云及腾讯云混合云架构承载核心业务系统运行。随着业务连续性建设的推进，以及国家金融监督管理总局【2024】11号文件对重要业务服务全链路监测提出的更高要求，泰康财险对系统可观测能力确立了更高标准。 多工具数据孤岛，故障处置效率低1 泰康财险现有 Zabbix、Prometheus、ELK、SkyWalking、腾讯云 APM 等十余套监控工具分散独立，指标、日志、调用链、变更事件数据未打通，排查故障需跨多系统切换；关键生死指标、P95/P99 延时、全链路错误率等黄金指标缺失，近五年平均故障修复时长 MTTR 超1 小时，定位根因高度依赖人工经验，效率不可控。 告警泛滥噪声严重，人力治理成本居高不下2 每日告警总量庞大，告警风暴频发，大量无效告警无法真实反映系统健康状态；研发、运维团队每周需投入大量人力专项优化Top50告警，反复调整阈值、优先级，治理收效有限，老旧告警平台封闭，无法实现告警统一收敛与闭环管理。 观测体系不完善，被动运维缺乏风险前置能力3 无统一监控管理平台，缺少标准化分层指标体系、统一可视化大屏与自动化巡检报表；未搭建主动巡检与风险预警模型，无配套SLI/SLO管理规范；业务交易、订单、用户流量等指标零散自建，缺少中心级业务观测大盘，风险只能事后抢修，难以实现风险左移，无法满足监管全链路监测要求。 混合云运维架构复杂，综合运维成本高、门槛高4 同时承载泰康云、腾讯云双异构云环境，各类监控工具技术栈、采集协议不统一，多套系统并行维护带来高额人力与硬件资源成本；工具操作、配置调优学习门槛高，缺少自助化监控运维能力，且暂未落地AI根因分析、故障业务影响量化等智能化能力，难以长效保障业务连续性。 应用场景 安全可靠的部署架构 Bonree ONE采用本地化部署方案，数据采集侧可设置采集开关，按需进行敏感数据采集，互联网部分数据传输采用加密方式，保障业务数据安全性与监管合规性。平台遵循可靠性原则，采用集群式部署，单点故障时其他节点自动接管，保障业务持续运行；采用开放性架构，便于横向扩展及相关系统对接；从使用、维护、升级、异常处理等多维度降低后期维护成本。 统一监控与告警事件管理平台 Bonree ONE为泰康财险构建统一的监控与告警事件管理平台，支持与第三方系统数据对接，具备事件收敛、处置与跟踪能力，有效解决原有IBMOmnibus平台封闭、无法统一管理告警的问题。平台支持用户自助配置监控及策略调整，降低研发与运维的监控维护成本；支持引入机器学习算法进行智能告警和故障预测，进一步减少无效告警噪声，推动团队从被动响应转向主动预防。 监控指标整合与治理，补全关键黄金指标 Bonree ONE协助泰康财险逐级开展监控指标整合与治理，为不同角色建立更加有效的监控大盘。完善优化指标体系，覆盖所有关键业务指标，补全当前缺失的P99/P95响应时间、错误码、吞吐量、错误率、网络延迟等黄金指标，统一指标体系，并补全应用性能监控能力，实现重要系统可观测能力的全覆盖。 统一数据中台打破数据孤岛 通过 Bonree ONE建立可观测数据中台，支持与Zabbix、Prometheus、ELK、SkyWalking、腾讯云CLS及腾讯云APM等现有监控系统对接，通过kafka、API、OpenTelemetry Collector等方式实现数据统一接入。平台将指标、日志、追踪、事件数据进行整合与治理，基于统一数据体系实现关联融合，完成日志+追踪+指标+发布变更事件的数据建模与关联分析。 基于黄金指标构建主动巡检体系 BonreeONE依托治理后的数据梳理黄金指标，结合风险模型搭建主动巡检体系，实现风险左移。平台支持自定义IT资源、应用服务、业务全链路健康视图，指标异常可逐层下钻溯源。同时通过数据与算法自动生成故障影响树，降低根因定位成本；结合业务场景落地标准化SLI/SLO，量化投保、理赔等核心业务故障损失，为业务连续性长效管控提供支撑。 项目成果与收益 告警治理与故障快速恢复 运维成本大幅降低 通过统一告警事件管理平台与AI智能降噪收敛，大幅降低虚警率，有效减少每周专项告警治理工作量；一站式融合指标、日志、链路、变更事件数据，实现故障快速精准定位，缩短恢复时间，减少业务中断损失。 统一平台替代原有十余套分散监控工具，降低运维人力与硬件资源投入成本，同时降低研发人员的系统维护成本。 风险前置与主动预防 业务可视化与合规达标 通过主动巡检体系与AI故障预测，提前识别系统隐患，增强风险感知能力，降低重大故障发生率，推动团队从被动响应转向主动预防。 建设业务相关的运维监控看板，完整覆盖端到端全链路监测，提升业务质量可视化能力，满足国家金融监督管理总局对重要业务服务全链路监测的合规要求。 夯实智能化数据基础 通过标准化治理指标、日志、追踪等观测数据，提升数据质量，为后续根因分析、智能告警、故障预测及业务损失量化等智能化场景落地奠定基础。 为什么选择博睿数据 主动预警 安全合规能力达到国际领先标准 建立系统故障主动预警机制，将传统被动运维模式转变为主动防控 Bonree ONE获得SOC 2 Type II 鉴证报告，安全合规能力已达国际领先标准 AI驱动的车联网可观测性平台建设实践 在智己汽车复杂的车联网运维场景中，面临“日均5000余条告警、上千个微服务、多套监控工具并存”等多重复杂挑战。智己汽车携手博睿数据，以Bonree ONE一体化智能可观测平台为核心，采用“APM数据采集+AI智能分析”的分层协作模式，将AI深度嵌入运维全链路，实现告警收敛率达70%以上，根因分析准确率超85%，故障定位从45分钟压缩至分钟级，车联网服务可用性达99.95%。 项目背景 智己汽车后端业务系统采用微服务架构部署在混合云环境，服务约25万+台在网车辆的营销、销售、售后、车联网、OTA升级、智能驾驶、手机APP等上千个微服务。随着业务快速增长，监控体系逐步形成多套工具并存的局面：容器平台自带监控、Prometheus采集业务指标、APM采集调用链和应用性能数据、各云厂商原生监控、日志平台等。应用、业务、告警数据分散在各平台，日均产生5000余条告警。 三大瓶颈问题亟待AI能力突破： 告警数据孤岛 多套监控系统各自产生告警，缺乏跨平台、跨服务的关联分析能力。同一故障在不同系统重复报警，导致运维人员面临大量重复告警，关键故障信号容易被遗漏。 根因定位依赖人工研判 线上故障时，运维团队需在多界面间反复跳转、手动拼凑信息，平均故障修复时间（MTTR）显著拉长。 APM数据利用率不足3 原有APM采集了丰富的调用链追踪和应用性能数据，但停留在单系统内查看和分析的层面，未与告警事件管理和AI智能分析形成数据闭环，APM数据的价值未被充分释放到故障诊断全链路中。 应用场景：三阶段构建AI运维闭环 智己汽车依托博睿数据BonreeONE一体化智能可观测平台，以“APM数据采集+AI智能分析”的分层协作模式，将AI深度嵌入运维全链路。BonreeONE具备全栈端到端可观测能力，通过无侵入式数据采集，实现从数字体验到应用服务到基础设施的全栈可观测，同时，平台内置的AI引擎提供智能降噪与异常检测能力；智己汽车在此基础上自主研发事件融合平台和根因分析引擎，双方围绕以下三大能力，构建起从数据采集到智能决策的完整闭环。 统一可观测数据底座 依托BonreeONE完成多云混合环境的统一指标采集和可视化体系建设，基于Prometheus和自研采集组件实现对ECS、Redis、Kafka、Elasticsearch等基础设施的跨云统一监控，为上层AI分析提供高质量、标准化的数据支撑。 智能告警事件管理平台 运维人员登录平台后，首先通过APM模块的完整调用链检索，精准定位故障服务及异常节点，快速区分是下游依赖超时还是代码逻辑缺陷导致的性能瓶颈。 AI智能根因分析 依托Bonree ONE采集的APM调用链数据，结合平台输出的服务拓扑和异常检测结果，智己汽车上线INFRA-AI智能分析引擎。告警触发后，系统自动调取APM调用链、CMDB服务配置、日志平台错误日志等多源数据，聚合后输入大语言模型（通义千问Qwen、Deepseek，通过Dify编排）进行跨源根因推理，将故障定位从人工翻日志升级为AI秒级推理。通过调用链智能摘要预处理，解决原始Trace过长导致LLM分析质量下降的问题，实现APM数据在根因分析全链路中的深度利用。 项目成果与收益 核心指标与运维效能提升 软件与云资源成本优化 博睿数据与智己汽车联合打造的AI可观测平台，覆盖全部核心业务，全域接入上千个微服务监控数据。依托一体化观测底座与大模型AI分析能力，项目实现多项关键指标突破：告警纳管后收敛率达70%以上，根因分析准确率超85%，故障定位从平均45分钟压缩至分钟级。同时，BonreeONE的7×24小时自动化巡检与AI智能预警，将故障发现从小时级被动响应提升至秒级感知，问题发现率达95%；配合预测性维护实现2分钟内告警，推动运维从被动救火转向主动预防。 AI可观测平台替代多套商业APM和监控工具，覆盖基础设施监控、日志分析、链路追踪等全栈可观测维度，避免业务规模增长带来的许可费用递增。云资源层面，通过AI驱动的资源分析持续识别并优化低效资源，资源利用率提升约25%；同时基于可观测数据建立容量规划体系，结合多云成本对比选择最优部署方案，显著降低云资源开销。 故障处理与服务质量提升 车联网场景下的AIOps规模化落地 AI根因分析和字节码级APM监控显著提升故障定位准确性，MTTR缩短60%以上，服务中断时间降至最低。车联网服务可用性提升至99.95%，智能驾驶、车机互联、远