面向智算场景的可观测Pipeline面临哪些独特挑战？

智算（AI计算）场景对可观测Pipeline提出了区别于传统云计算的独特挑战。首先是数据规模问题，AI训练任务会产生海量的日志和指标数据，单个训练任务可能涉及数千张GPU卡，数据采集的吞吐量要求极高。其次是多租户隔离需求，智算平台通常服务多个团队或客户，需要在数据采集和传输层面实现严格的租户隔离。第三是全栈覆盖要求，从IaaS层的物理机和网络，到CaaS层的容器编排，再到PaaS层的AI框架和模型服务，每一层都有其特定的可观测需求。第四是GPU和异构硬件的监控，需要采集GPU利用率、显存使用、通信带宽等专有指标。第五是故障定位的复杂性，分布式训练中的一个节点故障可能影响整个训练任务，需要快速跨层关联分析。