众所周知，国产化算力发展迅猛，以为华为、寒武纪、壁仞科技和摩尔线程为代表的新型算力企业不断展露头角，在算力能力上完全不输英伟达的高端显卡，910B面世以来，主要以支撑高能级的训练任务为主，但是他适合推理场景吗？支持大规模模型的推理，如自然语言处理（NLP）中的BERT、GPT，以及计算机视觉中的ResNet、YOLO等，910B不仅适合训练任务，也能高效支持推理场景，尤其是在需要高性能、低延迟和大

云计算领域的几块核心算力产品。提纲先列一下：落地篇。

众所周知，国产化算力发展迅猛，以为华为、寒武纪、壁仞科技和摩尔线程为代表的新型算力企业不断展露头角，在算力能力上完全不输英伟达的高端显卡，910B面世以来，主要以支撑高能级的训练任务为主，但是他适合推理场景吗？支持大规模模型的推理，如自然语言处理（NLP）中的BERT、GPT，以及计算机视觉中的ResNet、YOLO等，910B不仅适合训练任务，也能高效支持推理场景，尤其是在需要高性能、低延迟和大

分析能力是智能运维平台的核心，可以应用大数据+机器学习的分析能力，结合成熟的开源分析算法实现基本的数据分析，再结合具体的应用场景，做出一些适应性改造或匹配来实现相对较好的分析效果，千万不要只想着做出来一个分析平台来，这个平台做出来不是难事，关键在于这个平台在运维领域没有实际意义。智能告警需要可以有效的遏制“告警风暴”，这个可是告警系统中必须面对的问题，那么需要提供较高效的分析算法，实现告警的自动归

智能运维（AIOps-Algorithmic IT Operations基于算法的IT运维）是人工智能技术在IT运维领域的运用，引用Gartner 的报告的一段话“到2020年，将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps，远远高于今天的10%”，最近2-3年智能运维的概念随处可见，各大互联网公司、传统IT公司、金融业等都在谈他们的智能运维设想，同时也有人谈AI色变，觉得人工智能只

方法二：在方法一的基础上为每个算法加入权重值，5种算法初始值均为20（总合为100），当一次异常的判断后，比如算法1/2/3都判定是异常，算法4/5都判定为非异常，那么最终结果为判定为异常，系统向运维人员发出告警，当运维人员在平台上通过指标横向对比、请求下钻、事件挖掘之后发现该时刻的指标确实为异常，那么运维人员会将这个告警处理掉，那么此时后台就会默认向投票正确的算法的权重倾斜，为其权重加1，同时为

1、Kosmos 对下整合基础设施资源，对上为平台产品提供高阶能力，实现了多云多集群的统一管理编排、网络连通、多级调度。Kosmos完全兼容k8s API，用户可以像使用单集群那样使用联邦集群，尤其像数据库这类有状态应用，例如MySQL-Operator可以不需要任何改造将MySQL主备实例编排在kosmos管理的跨域集群中。目前，Kosmos在移动云中承载了大量业务，它经历过长期生产的考验。ko

正如云计算领域发展到今天，随着技术的演进，算力网络的概念被以中国移动为主的各大云服务商先后提出，成为了通信运营商在云计算领域巨大的技术优势，比如移动云将算力网络作为未来发展的重要战略，同时，也就在近几年云服务商也相继将云原生技术作为未来技术演进的毕竟路径，“协同架构”：算力网络的到来，将云服务以更加广阔的方式送达给客户，是对于中心云服务的延伸，是云在服务广度的拓展，使能“算力无处不在”；，是在基础

1、Kosmos 对下整合基础设施资源，对上为平台产品提供高阶能力，实现了多云多集群的统一管理编排、网络连通、多级调度。Kosmos完全兼容k8s API，用户可以像使用单集群那样使用联邦集群，尤其像数据库这类有状态应用，例如MySQL-Operator可以不需要任何改造将MySQL主备实例编排在kosmos管理的跨域集群中。目前，Kosmos在移动云中承载了大量业务，它经历过长期生产的考验。ko