在美国计算机协会（ACM）旗舰会议 SIGCOMM 2025 的首届 Next-Generation Network Observability（NGNO）研讨会上，云杉网络与中国某保险集团共同展示了“基于 DeepFlow 智能体的 IT 健康评估和故障诊断平台”，受到全球产学研界的关注。该项目在保险行业首次完整实现了从“可视”到“维稳”再到“智能”的全阶段落地，不仅验证了 AI 时代智能体与可观测性技术结合的实际效果，也为该保险科技公司在整合科技资源、支撑服务能力、共享运营服务、创造业务价值等方面提供了关键技术支持，为金融行业 IT 转型提供了可借鉴的实施路径。
一、行业挑战：复杂金融 IT 系统下的稳定性压力
随着金融数字化转型进入深水区，保险行业 IT 系统同时面临监管合规要求提升与技术架构日益复杂的双重压力。该保险科技公司承担着为整个集团提供全方位数字化支撑的任务，并负责建设集团的统一科技底座。其云平台承载了寿险、财险、健康险等多个业务线的核心交易系统，日均处理保单超百万笔，支付网关峰值 QPS 超过 10 万。由于各子公司业务场景不同，上云架构呈现出云原生改造、分布式架构演进、多样化迁移方式并存的局面，加上容器云节点规模达到万级，运维体系面临四个主要挑战：
1. 观测盲区：系统包含 2000 多个微服务、5000 多个容器节点，技术栈涵盖传统与云原生组件，监控覆盖不足导致故障误报频繁；
2. 数据分散：现有监控、日志、告警、追踪等工具数据格式不一、缺乏统一标准，出现“保单交易失败却无法关联网络链路异常”的情况；
3. 协作效率低：各子公司运维能力存在差异，跨部门排查故障时需要人工整合多个系统数据，沟通耗时占运维总工时的 40%；
4. 应对未知故障能力弱：标准操作流程仅能覆盖约 30% 的已知故障，面对信创改造中软硬件兼容性等新型问题，常缺乏有效应对手段。
这些挑战在保险行业具有普遍性。随着信创政策推进和云原生技术普及，超过 70% 的保险机构面临“技术架构演进速度快于运维能力提升”的矛盾，系统稳定性已成为影响业务创新的关键瓶颈。
二、解决方案：构建“可视-维稳-智能”的运维体系
为应对上述挑战，DeepFlow 智能体通过“零侵扰采集、一体化数据平台、智能体驱动”三大核心能力，与保险业务场景深度结合，构建了三阶段逐步演进的运维体系：
1. 可视阶段：基于 eBPF 的全栈数据采集
由于保险核心系统对业务连续性要求极高，传统插码或重启式监控可能带来业务风险。DeepFlow 智能体借助 eBPF 技术实现无侵扰的数据采集：
● 覆盖应用、容器、网络、存储、数据库等多个维度的指标、追踪、日志和性能剖析数据，将全链路追踪覆盖率提升至原来的 5 倍；
● 通过自动化标签注入实现数据统一治理，打破数据孤岛，使跨团队协作效率提升 60%，故障定位时间缩短 90%。
2. 维稳阶段：结合混沌工程的稳定性保障
为提升对已知故障的处置效率，方案将混沌工程与智能体训练过程结合：
● 模拟实例宕机、网络抖动、版本回滚等近 50 类故障场景，进行自动注入与反馈学习；
● 自动生成多级应急预案和处置脚本，实现已知故障的快速响应，例如支付网关超时后可自动触发安全组策略回滚；
● 建立基于 SLO/SLA 的动态监控机制，将“保单交易成功率≥99.99%”等业务指标纳入监控基线，实现风险早发现、早响应。
3. 智能阶段：强化学习支持的自适应运维
通过引入大模型与强化学习技术，DeepFlow 智能体具备对未知故障的应对能力，达成“1-5-10”目标（1 分钟发现、5 分钟定位、10 分钟恢复）：
● 构建运维专家模型，内置 120 多种保险行业典型故障模式。例如在 2025 年 7 月的寿险模块响应慢事件中，系统在 1 分钟内关联到服务超时与节点异常，5 分钟定位为客户端配置问题；
● 实现 7×24 小时自动巡检，提前发现潜在隐患，如提前 3 天预警“mobile-auth-sit 服务 ACK 缺失异常”，并通过建议防火墙规则优化避免业务中断；
● 支持在线学习与策略迭代，未知场景下的响应准确率每月提升约 15%。
三、实施效果：运维能力提升与业务价值体现
在项目实施 6 个月期间，通过全栈观测平台持续采集数据并进行全链路分析，验证了“可视—维稳—智能”模式对云平台稳定性与运维效率的改进效果：
除了核心指标改善，该方案还带来多方面收益：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，保障平滑过渡；每年节约基础设施投入达千万级别，释放资源用于业务创新；运维人效提升 30%，事故率下降 80%，实现降本、增效与质量提升的综合效果。
四、行业意义：可观测性从技术概念走向业务支撑
该案例反映出一种趋势：随着金融行业数字化转型深入，全栈可观测性已不仅是运维工具，更成为保障业务连续性、满足合规要求和推动效率提升的关键基础设施。
对保险行业而言，落地可观测性需关注三个方面：一是技术与业务场景紧密结合，确保方案贴合保单交易、支付结算等实际流程；二是平衡合规要求与运维效率，通过智能化降低操作成本；三是加强生态合作，如云杉网络与清华大学、北京大学共同举办的第一届 NGNO 研讨会，正是希望通过产学研协同推进技术落地。
正如 SIGCOMM 2025 NGNO 研讨会主席、清华大学张晗教授所说：“DeepFlow 智能体在保险集团的实践，体现了下一代网络可观测性技术的实际价值——它不仅解决技术层面的问题，也为金融机构的数字化转型提供了重要支撑。”
结语
从该保险集团的 IT 健康评估与故障诊断平台实践，到全球金融机构的关注，DeepFlow 智能体的落地标志着保险运维向智能化防御阶段迈进。随着 AI 大模型与可观测性技术的进一步融合，预计更多保险机构将借助这类以业务为导向、合规可落地、效果可衡量的方案，应对数字化转型中的系统稳定性挑战，实现系统可靠、业务增长与合规达标的综合目标。
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