【阿里云】AI大模型加持运维领域基础模型

AI时代数据运维场景的机会与挑战; 可观测运维的能力与优势;阿里云AIOps实践;

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中级2课时2024/01/24更新

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适合人群:

技术团队负责人、架构师、总监、开发人员,以及对技术感兴趣的企业家、创业者和相关人士。

你将会学到:

AI时代数据运维场景的机会与挑战; 可观测运维的能力与优势;阿里云AIOps实践;

课程简介:

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

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课程大纲-【阿里云】AI大模型加持运维领域基础模型

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    AI大模型加持运维领域基础模型随着新技术迭代,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。

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