DeepFlow 携手保险巨头亮相 SIGCOMM，展示 AI 可观测性赋能金融系统 原创

在美国计算机协会（ACM）旗舰会议 SIGCOMM 2025 的首届 Next-Generation Network Observability (NGNO) Workshop 上，云杉网络与中国某头部保险集团展示“基于 DeepFlow 智能体的IT健康评估和故障诊断平台”，成为全球产学研关注的焦点。作为保险行业首个实现 “可视 — 维稳 — 智能” 全阶段落地的标杆项目，其不仅印证了AI时代下智能体和可观测性技术相结合的应用价值，更为此保险科技公司践行 “科技资源整合、服务能力支撑、运营共享服务、价值创造” 四大战略定位提供了核心技术支撑，为金融行业 IT 转型输出了可复制的实践路径。

01｜行业共性挑战：复杂金融IT架构下的稳定性之困

在金融数字化转型进入深水区的当下，保险行业 IT 系统正面临 “监管合规高压” 与 “技术架构复杂” 的双重夹击。保险科技公司肩负着为全集团提供全方位数字化支撑，全力承接集团科技底座建设。其算力底座云平台承载着寿险、财险、健康险等多业务线的核心交易，日均保单处理量超百万笔，支付网关峰值 QPS 突破 10 万。由于各子公司业务场景差异，上云架构呈现 “云原生改造、分布式改造、迁移方式多样” 等多元模式，叠加万量级容器云主机的规模效应，运维体系遭遇四大核心挑战：

• 灰盒化盲区：2000+ 微服务、5000+ 容器节点构成复杂拓扑，组件类型横跨传统与云原生技术栈，监控盲点导致故障误报率居高不下；
• 数据孤岛：原有监控、日志、告警、追踪工具各自为阵，缺乏统一数据标准，“保单交易失败却查不到网络链路异常” 成为常态；
• 协同低效：子公司运维团队能力参差，跨部门排查故障时需人工整合多系统数据，沟通成本占运维工时的 40%；
• 未知应对不足：常规 SOP 仅覆盖 30% 已知故障场景，面对信创改造中的软硬件兼容问题等突发状况，常陷入“无策可依”的被动局面。

这些痛点并非个例，而是保险行业数字化转型的共性难题 —— 随着信创政策深化与云原生使用率提升，70% 以上的保险机构均面临 “技术架构迭代速度远超运维能力升级” 的矛盾，IT系统稳定性已成为制约业务创新的核心瓶颈。

02｜破局之道：构建“可视-维稳-智能”的运维新范式

针对上述挑战，DeepFlow 智能体并未采用 “通用化方案”，而是通过 “零侵扰采集、一体化数仓、智能体驱动” 三大核心能力，深入保险科技公司业务场景工作流，协同构建 “可视 — 维稳 — 智能” 三阶演进体系，实现从技术工具到生产力引擎的蜕变：

01｜可视阶段：

eBPF 驱动的全栈数据打通

保险核心系统对 “业务连续性” 要求严苛，任何插码、重启操作都可能引发交易中断风险。DeepFlow 智能体基于 eBPF 内核技术实现零侵扰采集，彻底解决这一痛点：

• 覆盖应用、容器、网络、存储、数据库等多维度指标、追踪、日志、剖析数据，突破了传统监控的覆盖局限，打开了 IT 系统普遍存在的观测盲区，将全链路追踪覆盖度提升5倍；
• 自动化文本标签注入技术，构建起全自动化的数据治理新范式，实现数据治理全流程“去人工化”，通过统一的标签语义标准，消除运维数据孤岛，使跨团队协作效率提升 60%，业务系统故障定位时间缩短 90%。

02｜维稳阶段：

混沌工程构建稳态防线

为修复 “已知故障处置慢” 的问题，方案将混沌工程与 DeepFlow 智能体强化学习过程深度融合：

• 模拟实例宕机、网络抖动、版本回滚等近 50 类场景故障自动化注入、反馈、评测、反思、强化过程，加速智能体的学习训练周期。
• 自动生成多级应急预案和自动化脚本，涵盖故障检测、根因定位及二次演练，确保已知风险能“一键处置”，例如针对支付网关超时问题，可自动触发安全组策略回滚；
• 建立 SLO/SLA 动态监控体系，将 “保单交易成功率≥99.99%、支付网关 P99 时延<400ms” 等业务指标纳入告警基线，实现风险 “先预见、后响应”。

03｜智能阶段：

强化学习驱动的自适应运维

依托大模型与强化学习技术，DeepFlow 智能体实现对未知故障的有效应对，达成 “1-5-10” 业务保障目标（1 分钟发现、5 分钟定位、10 分钟恢复）：

• 基于评测（Evaluation）与反思（Reflexion）机制构建运维专家模型，内置 120+ 保险行业故障场景，2025 年 7 月寿险模块响应慢事件中，1 分钟关联服务超时与节点连接异常数据，5 分钟定位客户端配置根因；
• 7×24 小时自动化巡检替代人工值守，在同年 7 月的寿险模块巡检中，提前 3 天发现 “mobile-auth-sit 服务 ACK 缺失异常”，通过防火墙规则优化建议避免业务中断；
• 支持在线学习迭代，随着故障演练与生产反馈持续优化策略，未知场景响应准确率每月提升 15%。

03｜量化价值：从成本中心到业务创新引擎的蜕变

通过全栈观测平台实时采集、全链路校验，并在项目实施的 6 个月内持续监控和优化，充分验证了“可视—维稳—智能”运维模式对金融级云平台的韧性提升和运营效率改进效果。

除核心指标优化外，方案更带来多重衍生价值：在云迁移过程中，自动化兼容性检测使开发周期缩短 30%；信创改造阶段提前识别国产化组件风险，确保过渡平稳；每年节省千万级基础设施投入，释放资金用于业务创新；运维人效提升 30%，事故率降低 80%，实现 “降本、增效、提质” 三重收益。

04｜产业启示：可观测性正从“技术概念”走向“业务刚需”

此保险科技公司与云杉网络的合作案例，折射出一个产业趋势：随着金融行业数字化转型的深入，全栈可观测性已不再是 “运维部门的技术工具”，而是 “支撑业务连续性、满足监管合规、驱动降本提效” 的核心基础设施。

对于保险行业而言，这一趋势的落地需要把握三个关键：一是 “业务与 IT 的深度绑定”，避免技术方案脱离保单交易、支付结算等核心场景；二是 “合规与效率的平衡”，在满足监管要求的同时，通过智能化手段降低运维成本；三是 “生态协同”，像云杉网络联合清华、北大创办的第一届下一代网络可观测性（NGNO）研讨会，正是希望通过 “产学研用” 协同加速技术落地。

正如 SIGCOMM 2025 NGNO Workshop 主席、清华大学教授张晗所言：“DeepFlow 智能体在中国头部保险集团的实践，证明了下一代网络可观测性技术的产业价值 —— 它不仅能解决技术问题，更能成为金融机构数字化转型的‘核心引擎’。”

05｜结语

从中国某头部保险集团基于智能体的 IT 健康度评估和故障诊断平台，到全球金融机构的关注与跟进，DeepFlow 智能体的落地标志着保险行业 IT 运维正式进入 “智能防御” 时代。未来，随着 AI 大模型与可观测性技术的进一步融合，我们有理由相信，更多保险机构将借助这类 “业务导向、合规适配、价值量化” 的解决方案，破解数字化转型中的 IT 困局，实现 “系统稳定、业务增长、合规达标” 的多重目标。