AIOps实践：自研开源平台架构深度解析
项目地址:项目刚上线，bug无法避免，望大家理解并提issue。重要的是，请给个star！如果有你有啥好的想法，也可以找我聊，后期这个项目将会持续更新迭代，目标是打造业界AIOps标杆！01 | 项目概览SxDevOps 是一款将大模型深度嵌入运维控制中枢的 AIOps 系统，远非普通的"运维对话机器人"。它尝试把监控、告警、事件、任务、工单、容器、主机和权限体系整合为一个可检索、可生成操作、可人工审批、可追溯审计的 Agent 工作流。该项目的产品理念较为完善，但核心调度代码已暴露出"代码臃肿、高度耦合
AIOps 核心概念与岗位解析
一、AIOps 定义解析 AIOps = AI + DevOps 中文译名：智能运维 / 人工智能运维 核心概括： 借助大模型、算法及机器学习技术，取代人工执行服务器、系统及业务的运维、监控、故障排查与预警工作。 二、岗位归属方向 分类： 侧重后端研发 + 运维平台 + 算法落地 并非纯算法研究，也非传统运维，而是运维平台的智能化演进方向。 三、日常工作范畴 系统监控与告警 处理海量日志、指标及链路数据，利用 AI 进行异常检测与故障识别 智能根因分析 当系统崩溃或接口超时时，AI 自动定位问题源头、具体
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