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  • 大语言模型正在如何改变我们构建人工智能产品的方式,以及重塑MLOps的全貌......
  • 随着技术的颠覆式发展,利用生成式AI技术赋能现有业务流程已成为企业降低业务风险、减少错误、提高效率和增强生产力的关键。企业当前迫切需要了解如何利用生成式AI技术实现降本增效甚至带来额外......
  • 银行业整体上已具备结合业务场景收集比较完整的IT指标数据的能力,亟待一套指标数据分析体系为IT管理与业务分析提供可量化、可视化、集约化的决策支撑。......
  • 为适应数据中心大规模集约化运营管理的需求,国内各企业陆续建立起了面向主机、平台、网络、存储、环境动力、应用软件等的专业监控系统,实现了各个专业的监控事件和容量性能数据的集中展现和处......
  • 稳定性目前不再局限于大促时的保障和平时的稳定性轮值,越来越体系化,本文基于作者在业务团队工作过程中的沉淀,以及在盒马2年SRE的实战经验,从稳定性心态、监控体系、故障应急体系、资源体系......
  • 为了避免AIOps只是一句空话,我们认为要实现AIOps不仅需要一些自动化场景的实现、度量,还需要运维数据的管理。01.自动化运维的目标:端到端的自动化首先让我们再来回顾一下之前提到的智能化敏......
  • 传统运维管理的人工及被动响应方式,已经无法支撑数字化业务灵活、快速的发展,要靠智能运维(AIOps)能力来获得数据分析和决策支持。而从传统ITOM到智能运维的演进过程中,需要一系列关键技术......
  • 在后IT建设时代,IT运维工作的重要性日益凸显。对于构建IT运维管理系统而言,如何使用系统的方法来改善运维服务以及对运维过程进行全面审查尤为重要。......
  • 研发,SRE,运维是工种,而DevOps是体系。如果拿足球来打比方,研发,SRE,运维对应的就是前锋,中场,后卫这样的位置,而DevOps则是诸如4-3-3这样的阵型。......
  • 在任何有一定规模的企业内部,一旦推行起来整个SRE的运维模式,那么对于可观测性系统的建设将变得尤为重要.......
  • AIOps将人工智能应用于运维领域,基于已有的运维数据(日志、监控信息、应用信息等),通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。AIOps不依赖于人为指定规则,主张由机器学习......
  • 随着vivo业务迁移到k8s的增长,我们需要将k8s部署到多个数据中心。如何高效、可靠的在数据中心管理多个大规模的k8s集群是我们面临的关键挑战。kubernetes的节点需要对os、docker、etcd、k8s、cn......