【阿里云】AI大模型加持运维领域基础模型

演讲简介：
随着新技术迭代，工程师管理的IT设施、用户、业务范畴越来越大。IT 系统承载整个数字化的流程，对稳定性、可用性、安全性的要求越来越高，我们可以通过 AI 技术帮助我们洞察风险，加深商业规律转化。
如果把语言比作人类的符号，那可观测数据（Telementry Data）就是数字世界的符号。通过采集、存储、建模和 AI 技术，我们建立了一套单模态预训练模型，例如在Log场景中，该模型可以帮助我们做模式、实体识别，下游任务可以对Log进行高效存储与压缩，对文本数据自动 ETL 进行分析，对长日志进行摘要等。在 Trace 场景中，可以识别异常，对超时请求导致的根因进行研判。通过预训练模型+人工标注功能，可以在进一步业务场景下进行微调，提升准确率。
此外，我们将AIGC技术用在系统问答上，原先专家对一类问题的排查过程和路径，需要长时间对系统的了解与积累。我们通过知识图谱抽取的方式，把系统的拓扑结构、实例信息、运行状态等信息沉淀，并在自然语言翻译的过程中融入。工程师可以通过自然语言进行系统查询、诊断，提升了运维效率与反应速度。

主题大纲：
1. AI时代数据运维场景的机会与挑战；
2. 可观测运维的能力与优势；
3. 阿里云AIOps实践；

演讲人介绍：
阿里云日志服务SLS研发负责人