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从0到1搭建一个智能分析OBS埋点数据的AI Agent|得物技术

一、背景 某天打开组内的Grafana仪表盘,突然好奇我们的埋点从被触发后是如何一步一步变成所展示的各种图表的,于是在我进行一系列的探索之后,总结出了以下链路: 在指标工厂新建指标,确定埋点key和埋点元数据。 代码中指定埋点key和埋点数据,通过watchDog发送kafka消息到obs monitor topic。 为埋点指标新建数据处理任务,将消费到的kafka消息落到指定的数据表中。 添加新的仪表盘,编写展示数据背后的SQL语句。 痛点:每需要添加一个新的数据分析大盘,就需要人工去分析各个表结构、表与表之间的联系、表各个字段的含义等,在充分理解其含义后再费时费力地编写SQL语句,并不断调优。这导致OBS埋点数据分析的场景相对固化,并且难以支持灵活的数据查询要求。 二、思考 在分析了当前系统的痛点后,我意识到这是一个典型的可以利用AI能力来对现有功能进行扩展的场景。因为: 场景多变,因为你不知道用户可能想查看什么样的数据,无法通过代码穷举; 需要了解业务同时又具备编写复杂数据查询SQL的人,并且费时费力; 看到大盘数据后,依赖每个人对业务的理解提炼出一套分析报告,报告质量与个人的...

Easy Work V1.0.4 已经发布,Java 流程引擎

Easy Work V1.0.4 已经发布,Java 流程引擎。 此版本更新内容包括: 1.重构获取结果,每个流程执行都会返回对应的WorkReport,都继承自MultipleWorkReport 2.优化 then 方法可以无限串联 3.添加 NamedPointWork 装饰类,流程初始化时,使用该装饰类装饰 4.添加 trace 方法,打开时,可快速通过 name 来获取对应结果 详情查看:https://gitee.com/ifrog/easy-work/releases/V1.0.4

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