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@Prasanna Vijayanathan, Renzo Sanchez-Silva
演讲：本体驱动的可观测性——在 Netflix 规模上构建端到端知识图谱
Netflix 的 Prasanna Vijayanathan 与 Renzo Sanchez-Silva 介绍如何应对每秒 3800 万事件的可观测性挑战：用 AI 驱动的运维本体和基于 Claude 与图数据库的 agentic 工作流替代被动监控，将 MELT 遥测统一为可查询知识图谱，从而实现自动分诊、根因分析和自愈系统。
AI推荐理由 Netflix 工程师分享在每秒 3800 万事件规模下，用 AI 驱动的运维本体（ontology）和基于 Claude 与图数据库的 agentic 工作流替代被动监控，将 MELT 遥测统一为可查询知识图谱以支持自动分诊、根因分析和自愈。属于大规模可观测性与 AIOps 的工程实践分享，对 Agent 落地和可观测性架构有参考价值；但为会议演讲摘要，缺少具体实现细节与量化效果验证。
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正文
Prasanna Vijayanathan and Renzo Sanchez-Silva share how Netflix tackles observability across 38M events/sec. They discuss replacing reactive monitoring with an AI-driven operational ontology and agentic workflows using Claude and graph databases. They explain how unifying MELT telemetry into queryable knowledge graphs enables automated triaging, root-cause analysis, and self-healing systems. By Prasanna Vijayanathan, Renzo Sanchez-Silva