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智東西
作者 王涵
編輯 漠影
云服務(wù)發(fā)展多年,已走向便捷的Serverless與API化,算力隨取隨用。然而,當(dāng)需要管理多云環(huán)境時(shí),日常工作仍像一場(chǎng)“控制臺(tái)馬拉松”。
運(yùn)維需在多云控制臺(tái)間頻繁切換,重復(fù)操作多;架構(gòu)師排查跨云問題時(shí),需逐平臺(tái)翻查日志,面臨效率瓶頸;技術(shù)管理者主要靠人工匯總Excel了解云風(fēng)險(xiǎn),智能實(shí)時(shí)化有待提升……
現(xiàn)在,大模型和Agent的發(fā)展,正讓交互從GUI(圖形用戶界面)躍遷為自然語言驅(qū)動(dòng)的自主編排,有望使云服務(wù)突破交互體驗(yàn)的階段性瓶頸。
近日,騰訊云最近發(fā)布了兩個(gè)面向云服務(wù)的“領(lǐng)域龍蝦”——CloudQ與AndonQ,正是在這一領(lǐng)域的關(guān)鍵落子。
CloudQ定位全球首款I(lǐng)TOM“領(lǐng)域龍蝦”,是多云中立的智能治理“健康助手”,核心是用自然語言對(duì)話打破多云管理壁壘,實(shí)現(xiàn)“對(duì)話即運(yùn)維”
AndonQ則定位全球首款I(lǐng)TSM“領(lǐng)域龍蝦”,更像是一個(gè)騰訊云全線產(chǎn)品的貼身技術(shù)顧問,一句話完成產(chǎn)品咨詢與故障診斷。
它們都試圖用自然語言對(duì)話,讓云上治理/咨詢/診斷變得更加快捷、高效。
有了CloudQ與AndonQ,運(yùn)維工程師可以訂閱定時(shí)架構(gòu)體檢報(bào)告,減輕多頁面重復(fù)工作;技術(shù)負(fù)責(zé)人可以通過直觀的可視化報(bào)告,及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決故障;產(chǎn)品經(jīng)理可以隨時(shí)隨地提問技術(shù)問題,完成復(fù)雜的產(chǎn)品選型;管理層也可以無需登錄控制臺(tái),在手機(jī)上一覽風(fēng)險(xiǎn)概況與近期技術(shù)服務(wù)報(bào)告。
那么,這兩只“小龍蝦”究竟好不好用?智東西親自“嘗了嘗”。
一、CloudQ:多云治理全能管家
以往,若想要完成多云的資源查詢、架構(gòu)巡檢、風(fēng)險(xiǎn)排查、問題判斷、內(nèi)容管理等工作,技術(shù)人員要在多個(gè)控制臺(tái)間反復(fù)切換、逐個(gè)操作,不僅浪費(fèi)時(shí)間,只靠人力也很容易出現(xiàn)紕漏。
而CloudQ的核心價(jià)值,就是以輕量、對(duì)話式的形態(tài),打破多云管理的“孤島”,讓所有操作都能在聊天框內(nèi)完成。
作為全球首款I(lǐng)TOM(IT運(yùn)維管理)“領(lǐng)域龍蝦”,CloudQ開創(chuàng)性地融合了ChatOps、AIOps與CloudOps三大核心能力,依托OpenClaw與騰訊云智能顧問(TSA)底層技術(shù),是真正實(shí)現(xiàn)多云管理的輕量AI治理助手。
在使用門檻上,CloudQ支持微信、企業(yè)微信、QQ、飛書、Slack等國(guó)內(nèi)外主流IM平臺(tái)無縫接入,同時(shí)兼容WorkBuddy、QClaw、LightClaw等騰訊龍蝦系列工具,可以一鍵接入用戶的工作流中,無需復(fù)雜的配置步驟,直接將復(fù)雜的云治理裝進(jìn)了用戶每天都在使用的聊天框里。
以WorkBuddy為例。用戶只需要在側(cè)邊欄進(jìn)入專家中心,在工程技術(shù)類別中選擇CloudQ,點(diǎn)擊立即召喚就可以直接開啟與CloudQ的對(duì)話。
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當(dāng)然,用戶也可以在WorkBuddy的對(duì)話框中一句話自動(dòng)安裝CloudQ skill,在很大程度上降低了部署的技術(shù)門檻,也節(jié)省了許多時(shí)間。
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CloudQ已覆蓋騰訊云,并將逐步覆蓋阿里云、AWS、Azure、GCP等主流云廠商,可以自動(dòng)梳理跨云資源拓?fù)渑c依賴關(guān)系。憑借“全渠道接入、全天候智能、全方位納管”的三維體系,CloudQ能夠幫助企業(yè)大幅提升多云管理的效率。
用戶可以只用一句話,就可以在CloudQ中訂閱特定架構(gòu)圖的巡檢報(bào)告、定時(shí)排查跨云問題,甚至設(shè)置成本預(yù)警,真正實(shí)現(xiàn)從“人找報(bào)告”到“報(bào)告找人”的轉(zhuǎn)變。
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更值得一提的是,CloudQ還能將分析結(jié)果一鍵生成可視化報(bào)告。報(bào)告結(jié)構(gòu)清晰、要點(diǎn)完整,關(guān)鍵數(shù)據(jù)通過色彩區(qū)分與重點(diǎn)放大突出呈現(xiàn):
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當(dāng)然,生成可視化報(bào)告并非流程終點(diǎn),用戶還能基于報(bào)告內(nèi)容繼續(xù)與CloudQ展開深度交互。無論是針對(duì)某一項(xiàng)異常指標(biāo)追問具體成因、對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)提出疑問,還是進(jìn)一步發(fā)起專項(xiàng)排查、模擬優(yōu)化方案,都可以通過自然語言持續(xù)對(duì)話,讓云治理從單次巡檢變成可追溯、可迭代、可閉環(huán)的完整工作流。
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除此之外,CloudQ還具備資源使用優(yōu)化能力,能自動(dòng)查找閑置資源、給出縮容/擴(kuò)容建議,這也是其作為多云治理助手的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。
二、AndonQ:口袋里的云產(chǎn)品技術(shù)顧問
與CloudQ相似,AndonQ同樣支持微信、企業(yè)微信、QQ、飛書、Slack等國(guó)內(nèi)外主流IM平臺(tái)無縫接入,兼容WorkBuddy、QClaw、LightClaw等騰訊龍蝦系列工具。
不一樣的是,AndonQ是全球首款I(lǐng)TSM(IT服務(wù)管理)體系“領(lǐng)域龍蝦”,原生具備六大核心能力:騰訊云全產(chǎn)品線咨詢、故障診斷排查、服務(wù)報(bào)告獲取、成本對(duì)比分析、工單查詢以及跨會(huì)話記憶,更適合開發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、新手用戶等需要單點(diǎn)技術(shù)答疑的人群。
這次,我們用角色扮演的形式,看看AndonQ是否能真的幫助用戶快速解決問題。
首先是技術(shù)小白的角色,我們來用自然語言問AndonQ一個(gè)模糊問題。
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應(yīng)對(duì)模糊表達(dá),AndonQ會(huì)將問題拆解、逐條分析。其先是給出了5個(gè)常見原因,并且標(biāo)記出了其中最常見的、最容易碰到的問題。緊接著,AndonQ給出了快速定位的建議,用戶可以跟著步驟逐項(xiàng)排查原因。
我接著追問:那它要是晚上訪問的人多,白天人少,這個(gè)問題會(huì)好轉(zhuǎn)嗎?
AndonQ是這樣回答的:
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面對(duì)同樣的模糊指令,AndonQ聯(lián)合上下文內(nèi)容,能理解我說的“它”就是指上文的“網(wǎng)站”,并基于這個(gè)上下文給我分析“晚上和白天流量差異”的影響,具有較好的“跨會(huì)話記憶”能力。
接下來,我們來扮演產(chǎn)品經(jīng)理的角色,看看其騰訊云“全產(chǎn)品線”的跨域整合能力如何。
“AndonQ,我們下個(gè)月預(yù)計(jì)日活(DAU)會(huì)從1萬漲到5萬。 目前的架構(gòu)是: 接入層:使用負(fù)載均衡(CLB)分發(fā)流量; 應(yīng)用層:目前部署了2臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)型服務(wù)器(4核8G),運(yùn)行Java Spring Boot應(yīng)用; 數(shù)據(jù)層:使用MySQL數(shù)據(jù)庫(4核8G)和Redis緩存(主從版)。 請(qǐng)根據(jù)這個(gè)架構(gòu)評(píng)估:為了支撐5萬DAU的峰值,我需要把應(yīng)用服務(wù)器增加到幾臺(tái)?是否需要升級(jí)數(shù)據(jù)庫配置?預(yù)計(jì)每月的云資源預(yù)算會(huì)增加多少?”
AndonQ回答如下:
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首先,AndonQ敏銳地抓住了關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)。并且將模糊的“用戶量”轉(zhuǎn)化為了具體的QPS和TPS指標(biāo)。它估算了峰值QPS和峰值TPS,并區(qū)分了讀多寫少的場(chǎng)景。這是進(jìn)行容量規(guī)劃的基礎(chǔ),避免了盲目堆機(jī)器。
而后AndonQ在推薦高性能方案的同時(shí),也給出了低成本啟動(dòng)的選項(xiàng),并分析了云服務(wù)的按量付費(fèi)模式。最后其還貼心地將該事項(xiàng)拆解成了不同優(yōu)先級(jí)的待辦,無論是給技術(shù)負(fù)責(zé)人看,還是給非技術(shù)的決策者看,都能快速抓取到關(guān)鍵信息。
那在開發(fā)者的編碼工作中呢?
我讓AndonQ給我發(fā)一份用Python SDK調(diào)用騰訊云COS上傳文件的代碼示例,還需要包含異常處理的。
AndonQ回答如下:
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AndonQ的這份回答非常務(wù)實(shí),覆蓋了“代碼輸出+異常處理+最佳實(shí)踐”這三個(gè)核心需求。AndonQ考慮了文件不存在、網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)、服務(wù)端報(bào)錯(cuò)等真實(shí)場(chǎng)景中容易發(fā)生的情況,開發(fā)者可以直接將代碼復(fù)制粘貼到項(xiàng)目中使用,極大地提高了開發(fā)效率。
除了代碼,AndonQ還用表格形式總結(jié)了“異常分類”、“大文件處理”、“安全建議”等關(guān)鍵點(diǎn)。讓用戶不僅知其然,還知其所以然。
三、兩只小龍蝦,覆蓋“管好云”到“用好云”的完整需求鏈條
所謂“領(lǐng)域龍蝦”,是騰訊對(duì)ToB垂直領(lǐng)域AI助手的形象化定義。它代表著輕量化、可插拔的AI助手形態(tài),以Skill插件方式嵌入現(xiàn)有工作流,無需獨(dú)立App,同時(shí)聚焦某一專業(yè)場(chǎng)景,自帶深厚的領(lǐng)域知識(shí)與業(yè)務(wù)邏輯。
整體體驗(yàn)下來,我們也不難發(fā)現(xiàn),CloudQ與AndonQ把原本分散在多個(gè)控制臺(tái)的動(dòng)作,轉(zhuǎn)化為在同一個(gè)頁面下就能完成、可訂閱、可延續(xù)的對(duì)話式流程,將被動(dòng)管理變?yōu)橹鲃?dòng)管理,真正實(shí)現(xiàn)了“隨時(shí)隨地、隨需而用”的輕量化管云模式。
CloudQ聚焦多云管理、架構(gòu)巡檢、云上診斷與容量監(jiān)測(cè)等核心能力;AndonQ則專注于云產(chǎn)品咨詢與故障診斷。兩款產(chǎn)品定位互補(bǔ),覆蓋IT團(tuán)隊(duì)從“管好云”到“用好云”的完整需求鏈條。
目前,產(chǎn)品已覆蓋CVM、Lighthouse、VPC等近百款核心云產(chǎn)品,支持架構(gòu)規(guī)劃、風(fēng)險(xiǎn)巡檢、混沌演練、容量管理、云診斷等全場(chǎng)景云上治理需求。
結(jié)語:AI Agent正大幅提升云服務(wù)效率
通用龍蝦的全能特性,往往在嚴(yán)肅的生產(chǎn)環(huán)境中伴隨專業(yè)深度不足的問題,而專業(yè)深度通常比參數(shù)規(guī)模更具決定性。
行業(yè)趨勢(shì)顯示,在企業(yè)級(jí)AI落地過程中,領(lǐng)域化方法正獲得越來越多關(guān)注。Gartner等機(jī)構(gòu)指出,domain-specific language models和多代理系統(tǒng)有助于提升準(zhǔn)確性、合規(guī)性與實(shí)際可用性,尤其在IT運(yùn)維等復(fù)雜場(chǎng)景中。
騰訊云的這次布局,為行業(yè)提供了一個(gè)值得觀察的實(shí)踐案例,也為AI龍蝦的未來發(fā)展貢獻(xiàn)了一種垂直深化的思路。
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