自动化、智能运维与AIOps：三层能力进阶真相
随着系统规模持续增加，软件系统已经由单体程序逐步演化为由微服务、容器、消息队列、数据库、中间件以及云基础设施共同组成的复杂系统。系统复杂性的增加，并不仅仅意味着服务器数量增加，更意味着系统状态空间呈指数级增长。一次请求经过多个服务传播，一个资源瓶颈可能表现为日志、指标、链路、配置等多个维度的信息变化，因此运维工作的核心任务也逐渐由"执行操作"转向"理解系统状态"。正是在这样的背景下，运维自动化、智能运维以及AIOps三个概念不断出现。然而，它们经常被混用，以至于许多人认为三者只是名称不同。事实上，这三个概
AI 赋能 Oracle 升级：19c 至 26ai 风险智能预判
19c 版本的标准支持将于 2029 年终止，扩展支持则延续至 2032 年。看似时日尚早，但若你管理着数百个数据库实例，此刻若不行动，未来必将陷入争抢升级窗口的混乱局面。趁危机尚未迫在眉睫，务必将升级规划理清。从 19c 升级至 26ai，Oracle 已提供清晰路径，技术层面并无太大障碍。真正的难点在于升级前的繁杂准备工作——哪些特性已被废弃、哪些参数发生变动、哪些脚本可能失效、哪些加密策略需提前迁移。若未将这些细节核查清楚，升级之日便是故障发生之时。这正是 AI 大显身手的时刻。它的价值不在于替你点
核电主变压器智能巡检机器人系统的AI创新实践
编者按：当前，全球核能产业正加速迈向数字化与智能化，将人工智能技术与核能领域深度结合，既是落实国家“人工智能+”战略的重要举措，也是建设先进核能体系、保障安全高效运行的必然路径。中国能源研究会紧跟时代趋势，在2025年度能源行业人工智能创新应用案例征集工作中，专门设立了“AI+核能”创新应用场景这一主题。活动开展后，吸引了来自产业界、学术界及科技企业的广泛参与，共汇集了全国49家机构提交的数百份应用方案，内容涵盖设计建造、运行维护、安全监管、燃料循环、公众沟通及前沿材料等全产业链环节，充分彰显了这一交叉领
AIOps实践中的隐秘挑战：如何有效管理MCP、Skill与Agent？
实践分享：借助Obsidian为AI注入业务知识，OpenClaw根因分析准确率从70%跃升至90%此前系列文章探讨了OTel数据治理与Obsidian知识库如何助力OpenClaw将根因分析准确率提升至90%。然而，近期与多位基础设施领域同行交流时，我们发现一个普遍存在的瓶颈：AI Agent已具备实际工作能力，但其依赖的MCP Server、Skill以及CLI工具分散各处，缺乏统一管控。今天接入一个Grafana MCP，明天整合一个SkyWalking MCP，后天某个Skill的提示词模板改动导