本文批判了以全面告警为核心的“阵地战”式运维，指出告警存在信息失真、因果缺失、数据碎片等缺陷，导致AI无法有效根因分析。提出应转向“运动战”：以业务交易为焦点，构建“精准告警（北极星指标）+全链路追踪+全栈可观测”三层体系，实现1分钟发现、5分钟定位、10分钟恢复。DeepFlow基于eBPF零侵扰技术，提供全量、全栈、全局的可观测数据底座，结合智能体实现自动化诊断与持续进化，是打赢AI时代运维运

本文总结了 TiDB 用户如何基于 DeepFlow 构建全栈可观测性的最佳实践，包括如何用 DeepFlow 高性能、零侵扰的可观测技术消除全链路追踪在 TiDB 侧的盲区，如何在 DeepFlow 中统一观测业务全景、SQL 事务全过程、网络性能、系统资源性能、文件读写性能、应用函数性能，从而为 TiDB 及其上应用构建出统一、立体、全方位的可观测性能力。

腾讯云某业务平台引入DeepFlow提升可观测性实践。面对800+多语言服务的复杂环境，DeepFlow凭借跨语言、无侵入的特性成为最佳选择，优于Hubble和Pixie等技术。通过改造DeepFlow指标接口、优化日志采集策略，实现了与现有监控系统的无缝集成。实践表明，DeepFlow能快速定位404错误、主动发现Redis密码错误等隐藏问题，显著提升运维效率。未来计划利用Wasm插件增强业务层