AIOps避坑：别再造平台，建AI能力中台
钻研AIOps有一阵子了，手头有不少能落地的方案，接下来打算把这些方案统统梳理进我的大模型课程里。欢迎大家把遇到的实际场景在评论区留言，我会尽力提供思路和建议。先亮个观点：AIOps的核心，绝不是再去造一个“大而全”的新平台，而是构建一个可嵌入、可复用、可治理的AI能力中台。它不需要企业推倒现有的监控、日志、工单、发布、值班体系，也不需要所有团队都迁移到一个新入口。它真正的任务，是把AI能力下沉到基础设施层，再通过接口、插件和服务，嵌入现有的生产流程，让原有系统原地完成智能化升级。这并非产品形态的差异，而
AIOps入门到精通：面试高频10问一次讲清
想去大厂做智能运维？这份AIOps面试要点值得收藏很多同学在准备运维、SRE、云平台或智能运维相关岗位面试时，都会被AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维）这个概念弄得有些困惑。传统运维主要依赖人工查看监控、设置阈值、半夜处理故障；而AIOps则借助AI和机器学习整合海量日志、指标与事件，自动完成异常识别、根因定位、故障预判和自动修复，朝着真正的“无人值守”运维迈进。到了2026年，AIOps已经成为阿里、腾讯、字节、美团等大厂运维岗位面试
LLM赋能AIOps数据基座升级：从“规模导向”迈向“可推理导向”
如果您希望了解某些行业前沿、发展动向或细分赛道，欢迎在评论区写下您的关注点；若您有任何宝贵意见或新的思考，也欢迎随时与我们交流。每一次反馈都会成为我们持续前进的光亮，期待与您一起见证成长！在云计算与微服务架构广泛落地的当下，企业IT系统的复杂程度正呈现指数式上升。一次看似普通的用户请求，往往会经过数十个服务模块，而系统生成的运维数据也正以PB级规模迅速扩张。根据Gartner 2023年的调研，财富2000强企业平均配备了7至10种可观测性工具，每一种工具都对应独立的查询语言与数据模型，数据源数量同比增加
AIOps平台构建：从零开始的第二天
经过几个月的研究，我已经积累了不少可实施的AIOps方案。接下来，我会把这些内容整理到我的大模型课程中。欢迎大家在评论区分享你们遇到的具体情况，我会尽我所能提供思路和建议。昨天开始了AIOps平台的搭建工作，今天是第二天。昨天已经完成了P0任务，总共消耗了约$12.4的Tokens。我使用的是GPT-5.3-codex模型，通过一家月费59元的服务商，日限额为$60，月限额为$720，性价比还算可以。我平时对OpenClaw+codex的使用不算频繁，这个额度完全够用，甚至还有剩余。目前，P0任务已经完成