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首页标签AIOps最佳实践

#AIOps最佳实践

【20|Chaos Engineering + Autonomous SRE】

贺公子之数据科学与艺术

在前一篇中,我们为 ITOps Agent Platform 加上了 FinOps 与 Capacity Intelligence,让 Agent 不仅能修故障...

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19|FinOps + Capacity Intelligence

贺公子之数据科学与艺术

想象一下:你的自治运维 Agent 刚刚自动修复了一次数据库连接池耗尽,响应速度比任何人类工程师都快。但当你翻开账单,发现这一次修复消耗了 4 百万 token...

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18|AIOps + Kubernetes / Cloud Native

贺公子之数据科学与艺术

现代生产系统高度依赖 Kubernetes,但 Kubernetes 本身的抽象层次也让排障变得复杂。一次业务抖动,最终可能以 Pod 反复重启、Nginx 5...

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17|Self-Healing:执行不是终点,验证才是

贺公子之数据科学与艺术

随着 AI Agent 越来越多地进入 ITOps 场景,「自动修复」正在从演示走向生产。但自动化带来效率的同时,也带来一个更难回答的问题:当 Agent 报告...

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16|安全:Policy Engine + HITL + Least Privilege

贺公子之数据科学与艺术

TL;DR:Agent 一旦拥有执行权限,LLM 的不可靠推理就会成为真实的攻击面。安全决策必须交给确定性的 Policy Engine,而非模型自身判断。本文...

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04|告警工程:不要让 AI 直接吃“原始告警“

贺公子之数据科学与艺术

面向 ITOps Agent Platform 系列第 4 篇。设计统一 Alert/Event 数据模型与状态机,为下游降噪、关联、调查打好地基。

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02|SRE:SLO、SLI、Error Budget 是 AIOps 的地基

贺公子之数据科学与艺术

面向 ITOps Agent Platform 系列第 2 篇。先学"什么叫系统健康",再学 AI 如何判断系统健康。

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01|AIOps 到 Agentic Operations:重新理解 AI 运维

贺公子之数据科学与艺术

很多团队把"接入一个 LLM API"当成了 AIOps。结果是:机器人会聊天,但告警还是告警、故障还是人工排查。

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