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AWS Re:cap 03: 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：
1. 「系统现在有哪些不健康的地方？」
2. 「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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1. 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。
2. 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。
3. 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：
1. 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。
2. 深入钻研： 检视最慢端点、实例对应图与例外堆栈。
3. 跨层追踪： 沿应用依赖性追到底层数据库、缓存或消息队列。
4. 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：
1. Assistant 呈现 decision card，说明为何需要 profiling。
2. 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。