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自动化运维·2023-07-26

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这几天一直在思考关于运维的事情。接着上次的思路说，跟不少客户都聊过这些问题，普遍认同随着业务上云，基本上也宣告传统运维走向了末路，不是非得去做智能运维，而是没得选择，随着数据上云和应用的微服务化，情况更是这样。一、运维的发展经历了哪些阶段从ITOM厂商的认知和行业发展...(more)

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自动化运维·2023-07-25

四谈智能运维：万丈高楼平地起

郑金辉 · 某公司　擅长领域：云计算, 系统运维, 大数据

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前阵子通过云课堂的方式跟同事们分享了我对AIOps的一些理解和认识，本来以为感兴趣的人不会很多，没想到反响还不错，不少人私信问我一些问题。这几天结合大家的问题，我做了一些总结和思考，整理如下：一、AIOps是必须的吗？从大的趋势上来讲，IT运维跟IT的整体发展，跟云计算大数据等技术...(more)

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可观测性·2023-07-13

智慧运维与系统可观测性

郑金辉 · 某公司　擅长领域：云计算, 系统运维, 大数据

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最近做了一些跟智慧运维相关的工作，发现可观测性这个概念挺火，我也凑个热闹。一、什么是可观测性从去年下半年开始一直到现在，在IT运维领域有一个词一直热度不减，甚至一度超过了当初的AIOps，那就是“可观测性”。可观测性（Observability）本来是一个自动控制领域的一个术语，在控制...(more)

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智能运维·2023-04-12

图数据库驱动的基础设施运维实操

NebulaGraph · VEsoft　擅长领域：图数据库, 数据库, 大数据

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本文系图技术在大型、复杂基础设施之中SRE/DevOps的实践参考，并以OpenStack系统之上的图数据库增强的运维案例为例，揭示图数据库、图算法在智能运维上的应用。本文所有示例代码开源。最近，有些尚未使用过图技术、DevOps/Infra领域的工程师在NebulaGraph社区询问是否有「图技...(more)

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机器学习·2023-01-08

基于K1 Power的开源人工智能平台 OpenCE 介绍

victorylee · 浪潮商用机器有限公司　擅长领域：人工智能, 机器学习, 服务器

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基于K1 Power Linux的工智能框架很丰富，有开箱即用的企业级深度学习框架wmla，基于开源组件的wmlce，以及OpenCE，其中前两者在中文互联网资源还不少，搜遍了各个搜索引擎，没有看到任何关于OpenCE的中文文章，英文也不多见。究其原因，推测该软件发布时间较晚，并且发布在MIT，而非主流开...(more)

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人工智能·2022-12-09

常用文本检测方法与模型：基于回归的文本检测与基于分割的文本检测

tackey · 上海合合信息科技股份有限公司　擅长领域：人工智能, 机器学习, 深度学习

前言随着深度学习的快速发展，图像分类、目标检测、语义分割以及实例分割都取得了突破性的进展，这些方法成为自然场景文本检测的基础。基于深度学习的自然场景文本检测方法在检测精度和泛化性能上远优于传统方法，逐渐成为了主流。下图列举了文本检测方法近几年来的发展历程。...(more)

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AlOps·2022-05-28

为了避免智能运维AIOps只是一句空话，我们还要做哪些准备？

嘉为蓝鲸 · 广州嘉为科技有限公司　擅长领域：系统运维, 云计算, 云原生

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需要思考这个问题的原因，是因为AIOps不是到了某一个点就突然质变的，而是在持续演进过程中实现的。随着算法的日益成熟，整个运维体系也在改进的过程中逐渐完善，AIOps的道路才会慢慢清晰。因此，在达到目标之前，我们需要仔细规划怎么做才能更快实现AIOps。本文主题是“AIOps之前，运...(more)

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智能运维·2022-05-28

企业该如何构建智能化敏捷运维体系4.0呢？

嘉为蓝鲸 · 广州嘉为科技有限公司　擅长领域：系统运维, 云计算, 云原生

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智能化敏捷运维体系这个概念，它主要分为两个层面：敏捷、智能化。嘉为是在国内最早一批提出智能化敏捷运维的公司，相信大家在之前也听过很多运维相关的方法论，比如说自动化运维、智能化运维、AIOps、数据化运维、SRE、ITIL4等等。而智能化敏捷运维体系是我们在这些通用的运维...(more)

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监控告警·2022-03-28

要保证指标类告警的质量，准确有效的指标异常检测算法必不可少

嘉为蓝鲸 · 广州嘉为科技有限公司　擅长领域：系统运维, 云计算, 云原生

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IT运维领域要保障服务正常运行，通常第一步是将运维的对象监控起来，这其中主要就是对运维对象的指标进行实时监控：通过设定的（算法）规则对指标进行实时检测，当某个指标值不符合设定的规则时，则判定为异常，然后发送相应的告警到告警平台。告警平台收到告警后，会分配给对应的运维人员...(more)

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银行·2022-01-24

银行智能运维之通用指标趋势预测模型研究

hym38 · 某银行　擅长领域：大数据, 人工智能, 数据库

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背景随着当今社会数字化业务的高速发展，运维模式不断被逼迫加快数字化转型，以GARTNER的“基础设施和运营IT评分体系"下的4000多份问卷测评和中国数据中心服务能力成熟度指数白皮书的评测数据分析，传统的运维模式下的绝大部分企业（评测分均为3分以下，满分5分）并不足以作为数字化...(more)

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专栏：趋势观点

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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)

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