全景低侵扰的系统时延观测技术实践|龙蜥MeetUp

指出在泛在智算场景下，实时推理等业务对系统时延敏感，影响体验与收益，且随着AI技术发展，推理服务下沉为基础设施，时延稳定性决定上层应用可靠性。然而，传统观测工具难以兼顾精确性、完整性和低开销，导致生产环境时延问题难定位优化。分享了全景低侵扰系统时延观测技术的实践：构建轻量化、可部署的时延分析框架，覆盖CPU调度到网络IO的全栈追踪，为系统性降低非预期时延干扰提供观测依据。实践表明该方案在性能损耗可控前提下，显著提升运维效率，为泛在智算提供高稳定、低抖动的OS支撑。