从事运维行业八年，从传统人工运维到云原生运维，再到如今AIOps智能运维普及，我亲历了运维行业的完整迭代。近两年几乎所有企业都在推进运维智能化改造，不管是中小互...

今年我在旧金山连续参加完 Databricks Summit 2026 和 Snowflake Summit 2026，我的整体感觉是如果你还把它们理解成一个做...

最近两年，整个技术行业的氛围发生了翻天覆地的变化。放在三四年前，AI大模型还只是实验室、大厂研究院的前沿技术，普通开发、运维、网工、安全测试从业者，日常工作和A...

💡 使用感受：Agent 上线只是开始，真正考验功底的是上线后的可观测性和持续优化。传统上，一个 Agent 服务需要集成日志（ELK）、指标（Promethe...

人工智能正在经历一场从简单的“对话框”向具备自主执行能力的“智能体（Agent）”的范式转移。如果说早期的大语言模型（LLM）只是知识渊博的“智囊”，那么现在的...

从事运维工作七年，前五年的工作状态几乎是全年无休的“救火队员”。相信绝大多数一线运维同行都深有体会，传统服务器集群运维最大的痛点从不是高难度故障排查，而是海量冗...

传统运维模式依赖人工排查、规则阈值告警，存在告警风暴、故障定位滞后、被动运维等痛点，无法适配云原生、微服务架构下复杂的业务运维场景。基于人工智能的AIOps全链...

我负责的 AIOps 平台接入大模型后，安全团队做了一次渗透测试，结果让人背脊发凉：

近几年，AI大模型早已褪去实验室的技术光环，不再是算法团队的专属研究课题，而是彻底下沉到开发、运维、网工、测试、安全等所有技术岗位的日常工作中。从前我们技术人的...

在现代软件开发中，企业不仅要快速交付功能，还必须保证系统稳定、可靠、可持续运行。然而，许多团队在推进 DevOps 实践时都会遇到一个核心问题：如何科学地衡量 ...

从大会讨论的自进化智能体、Coding Agent、记忆系统、Agent Harness、安全治理和智能体基础设施等议题来看，行业关注的重点正在发生明显变化：

过去提到运维，很多人脑海里浮现的第一个画面，可能不是整洁的监控大屏，也不是自动化平台上的绿色状态，而是深夜突然响起的告警电话、群里不断刷新的故障消息、终端窗口里...

传统运维模式依赖人工巡检、阈值告警，存在告警泛滥、故障定位滞后、根因排查效率低等问题，无法适配云原生、微服务架构下复杂的业务运维场景。全链路可观测AIOps依托...

在企业数字化转型不断加速的背景下，网络监控系统已经成为 IT 运维的"可见性中心"——运维人员依赖它实时掌握网络设备、服务器、应用服务和流量等关键指标的运行状态...

从事网络运维工作七年，从最初纯手工敲命令巡检设备、逐段排查链路故障，到近两年全面接入AI智能巡检工具，我深刻感受到了智能化给网工工作带来的改变。在AIOps全面...

​最近几年，大语言模型技术快速发展，AI 应用也从最初的聊天问答、文本生成，逐步进入知识检索、数据分析、软件开发、业务自动化和企业系统集成等更加复杂的场景。