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关注智能运维前沿与最佳实践
本文为南开大学软件学院副教授张圣林在2023 CCF国际AIOps挑战赛决赛暨“大模型时代的AIOps”研讨会论文闪电分享环节的演讲内容整理。
大语言模型是AIOps落地取得突破的最重要的一块拼图，自然语言作为一个通用接口，能够把运维人员、岗位智能体、工具智能体都连接在一起，单聊窗口、群聊窗口作为服务总线，把运维领域所...
必示科技赋能广发证券运维数字化实践，打造智能运维数据中台，构建运维场景端对端的数据基座，结合AIOps算法形成数字化运维的决策大脑，提供便捷、准确的运维数据服务，推动运维数据分...
目前OpsEval已经拥有超过一万七千道多场景评测题目，评估了十余种主流大模型及其变种，并不断有新的社区成员加入。
OpsEval：面向大规模语言模型的多层次智能运维能力评价基准。
本篇文章我们会重点分享运维大模型的整体架构和中长期应用。
在运维行业中，大语言模型亦有广阔的应用空间，但如何将大语言模型和运维场景有效结合，以实现为运维工作创造价值仍然是一个行业普遍探索的问题。
必示智能事件管理平台在实现告警全生命周期集中管控的基础上，结合先进的告警分析算法，实现“关键告警一屏清”、“故障排查有方向”、“告警治理有保障”等运维目标。
必示变更风险感知平台以数据平台为数据集成能力底座，整合多源、异构运维数据；以运维算法专属平台为智能化能力底座，结合专家业务知识、融合AI算子编排和调用能力。
从近两年的金融行业政策性文件的关键词中，我们可以看到故障预测、统一监控，态势感知、异常发现、变更风险、事件预警等词高频出现，代表着金融行业对于运维系统的能力要求。
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