运维拥抱大模型？这份AIOps论文地图比造机器人更急
运维人应该深有体会，线上出故障时，最头疼的并非"收到告警"这件事。真正让人崩溃的是告警蜂拥而至、日志浩如烟海、群里消息不断追问进度，而你得同时排查根因、甄别误报，事后还得写复盘报告。想引入 AI 赋能，却压根不清楚该从何处切入。GitHub 上的 awesome-LLM-AIOps 项目，东哥认为值得优先加入收藏夹。它并非那种能让运维瞬间实现全自动化的神器，别抱太高期望，它本质上是一份大模型与 AIOps 交叉领域的文献导航，将 LLM 在故障管控、日志解析、基础设施治理等方向的研究成果进行了系统梳理。项
谷歌云专家带你实战：构建生产级GenAI应用的LLMOps工程指南
Architecting Generative AI Applications: Build, deploy, and scale production-ready GenAI systems with LLMOps best practicesISBN：9781806678655出版社：Packt Publishing到货周期：10-12周内容简介当ChatGPT、DeepSeek等大模型席卷全球，无数技术团队都陷入了“模型狂热”的怪圈：大家都在兴奋地跑Demo、调提示词，但一旦要把这些能力真正嵌入到企