活动预告 | 当可观测性遇上 AI:下一代数据栈的工程实践 | Meetup 上海站

AI Agent 正在进入生产环境。智能体开始自主决策、调用工具、读写数据，可观测性面临的挑战已经不只是"日志太多"：数据类型在爆炸，行为路径不可预测，传统 APM 的埋点逻辑不够用了。与此同时，ELK 这类上一代技术栈也在撞墙，处理不了高基数指标，日志和 Metrics、Traces 各存各的，基础设施成本一路在涨。

问题不在某一个环节。从采集、传输到存储，整条管道都得重新想。

4 月 25 日（周六），DeepFlow、AutoMQ、GreptimeDB 三个团队在上海做一场线下 Meetup，分别从 eBPF 零侵扰采集、云原生 Diskless 消息队列、Metrics/Logs 统一存储三个层面，聊各自在工程上的选择和取舍。OceanBase 公有云的工程师也会分享 GreptimeDB 在多云日志存储中的落地经验。最后 15 分钟 Lightning Talk，把三者串成一条完整管道，现场跑一遍基于 LLM 的智能取数和异常检测。

免费参加，线下 + 线上直播同步。点击阅读原文即可报名

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活动信息

日期：2026 年 4 月 25 日（周六）
时间：14:00 – 17:30（13:30 签到入场）
地点：上海市虹口区四川北路盛邦国际大厦 2 楼创新厅
交通：地铁 10 号线四川北路站 2 号口，无障碍电梯出站即达
形式：线下 + 线上直播
费用：免费

议程

时间	内容	讲师
13:30 – 14:00	签到入场	—
14:00 – 14:10	开场介绍	主持人
14:10 – 14:55	DeepFlow：谁来监管你的 AI Agent？——从口供、行车记录仪到电子眼	向阳 · 云杉网络
14:55 – 15:40	AutoMQ：基于共享存储架构的新一代 Diskless Kafka	万凯明 · AutoMQ
15:40 – 15:55	茶歇 & 自由交流	—
15:55 – 16:10	Lightning Talk：从 eBPF 到 LLM——一条 Diskless 可观测性管道的现场演示	庄晓丹 · Greptime
16:10 – 16:55	GreptimeDB 在 OB Cloud 多云的大规模日志存储实践	闫树松 · OceanBase
16:55 – 17:30	自由交流 & 合影	—

演讲介绍

DeepFlow：谁来监管你的 AI Agent？

向阳，云杉网络总裁，清华大学博士，曾在 ACM SIGCOMM 发表可观测性方向论文。

AI Agent 能自主决策、调用工具，行为路径带有随机性。传统靠埋点和日志的 APM 只能事后看，就像"行车记录仪"和"嫌疑人口供"，而智能体治理需要的是"电子眼"：从操作系统层独立观测。向阳会讲 DeepFlow 怎么用 eBPF 做零侵扰全栈采集，以及在某头部金融企业的 AI Agent 平台上，怎么对模型推理、工具调用、数据资产读写做全链路审计。

AutoMQ：新一代 Diskless Kafka

万凯明，AutoMQ 解决方案架构总监。

日志、Metrics、Traces 汇聚成统一数据流之后，Kafka 正在变成基础设施里成本最高、弹性最差的那个瓶颈。原因不复杂：传统 Kafka 诞生在物理机房时代，计算和存储紧耦合，搬到云上就是拧巴。AutoMQ 把存储卸载到对象存储（S3），基于共享存储架构重新设计了流系统，与 Apache Kafka 100% 兼容。凯明会深入讲设计思路，也会用真实客户案例说明在生产环境里跑得怎么样。

Lightning Talk：从 eBPF 到 LLM

庄晓丹，Greptime CEO。

15 分钟现场演示。用 eBPF 采集网络日志，经 AutoMQ 传输，写入 GreptimeDB，最后接上 MCP + LLM 做智能取数和异常检测。从采集到 AI 分析，全程 Diskless，一条管道跑完。

GreptimeDB 在 OB Cloud 多云大规模日志存储实践

闫树松，OceanBase 公有云高级研发专家，负责云上 OB 数据库运维管控、多云资源管理及架构演进。

OceanBase 公有云用 GreptimeDB 搭了多云中立的日志服务，统一了日志的存储、查询和运维。靠 GreptimeDB 的压缩能力和对象存储架构，存储成本也压了下来。树松会讲 OB Cloud 为什么选了 GreptimeDB，以及大规模日志场景下的落地细节。

欢迎参加👏🏻

SRE、基础设施工程师、后端工程师、架构师——只要你在跟可观测性数据管道打交道，或者对 eBPF、云原生消息队列、时序/日志统一存储、AI Agent 治理这些方向感兴趣，都值得来听听。

主办方

Greptime^[1] — 开源云原生可观测性数据库 GreptimeDB，统一处理指标、日志和追踪数据
AutoMQ^[2] — 基于对象存储的云原生 Kafka，与 Apache Kafka 100% 兼容
DeepFlow^[3] — 基于 eBPF 的零侵扰可观测性平台，为云基础设施及云原生应用提供深度可观测性

报名方式

免费参加，提前报名，凭报名信息签到。现场有茶歇，同步线上直播，报名后获取直播链接。

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👉 点击报名^[4]

合作媒体

Linux 内核之旅

合作社区招募中，欢迎联系 Greptime 小助手（微信号：Greptime）。

关于 Greptime

Greptime 格睿科技专注于打造新一代可观测性数据库，服务开发者与企业用户，覆盖从边缘设备到云端企业级部署的多样化需求。

欢迎加入开源社区参与贡献与交流！推荐从带有 good first issue 标签的任务入手，一起共建可观测未来。添加微信小助手: greptime 参与技术交流！

⭐ Star us on GitHub：https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb
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📖 文档：https://docs.greptime.cn/
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往期活动回顾：

【活动回顾】从感知到行动的 AIOps 实战（杭州）
【内附 PPT】| 云上全链路可观测技术沙龙广州站圆满结束！
「内附 PPT」Apache DataFusion 软件构建专场 Meetup 顺利结束｜CoC Asia 2024 杭州等你

Reference

[1]

Greptime: https://greptime.cn

[2]

AutoMQ: https://www.automq.com

[3]

DeepFlow: https://deepflow.io

[4]

点击报名: https://hdxu.cn/1GYgs