AIOps数据采集与治理方案摘要 AIOps落地依赖日志、指标、链路三类核心数据的全量采集、统一整合和标准化治理。

孤立森林和LSTM是AIOps异常检测中互补性极强的两类算法，核心差异源于底层逻辑的不同孤立森林是**“无监督的异常点孤立者”，轻量、高效、无标注，擅长非时序/弱时序数据的点异常检测，是海量数据的“高效初筛工具”**；LSTM是**“时序规律的拟合者”，高精度、强建模、需标注，擅长强时序数据的全类型异常检测，是核心业务场景的“高精度精检工具”**。在实际AIOps落地中，无需纠结“选哪一个”，而是

AIOps智能运维架构全景图解析 摘要： AIOps智能运维体系通过"数据采集-治理-分析-执行"闭环实现运维自动化。

摘要 本文系统性地介绍了VMware虚拟化平台迁移的全流程解决方案。首先阐述了迁移前的关键准备工作，包括场景分析、兼容性评估和工具选型。随后详细解析了三种典型迁移场景（KVM、AWS、Hyper-V）的具体操作步骤和技术要点。针对迁移过程中的常见问题（如磁盘转换失败、系统无法启动、网络配置冲突等）提供了实用解决方案。文章还强调了迁移后的验证流程和优化措施，并分享了项目管理经验与自动化脚本示例。最后

摘要：数据库慢查询是金融、电商等交易场景中引发延迟的高频故障。传统排查依赖人工分析慢查询日志和监控指标，耗时超30分钟。AIOps通过多源数据融合、异常检测和根因推理，实现5分钟内自动定位慢查询故障并输出优化建议。以电商系统MySQL慢查询为例，基于Prometheus+SkyWalking+Elasticsearch+机器学习构建AIOps平台，完成"采集→检测→定位→自愈"

本文提出了一种基于K3s+KubeEdge的边缘-云协同运维架构，通过将AI推理等算力下沉至边缘节点，实现数据本地化处理，显著降低传输延迟和云端带宽消耗。架构采用轻量级K3s容器编排和KubeEdge协同框架，支持边缘自治与云端统一管控。实战演示了从边缘节点部署、通信搭建到运维能力下沉的全流程，最终实现边缘数据处理延迟降低80%以上，云端带宽占用减少70%以上的目标。文章详细介绍了技术选型、架构设

本文提出基于GitOps的AI应用自动化部署方案，针对AI推理服务面临的部署痛点，通过"Git+ArgoCD+Kubernetes"技术栈实现全流程自动化。以MNIST手写识别服务为例，详细演示了从环境搭建、容器化封装、声明式配置编写到CI/CD流水线构建的全过程。该方案通过Git作为单一事实来源，结合ArgoCD自动同步机制，实现了代码/模型变更后的自动构建部署，使部署效率提

AI自动化运维告警降噪方案摘要 Redis集群宕机等核心故障常引发数百条关联告警（如缓存超时、API延迟），传统人工筛选效率低下。本方案通过AI智能聚合实现降噪： 技术架构：基于Sentence-BERT计算告警语义相似度（阈值0.8），结合Apriori算法挖掘告警因果链，通过朴素贝叶斯推荐根因； 实施效果：告警压缩率92%，根因定位时间从30分钟缩短至2分钟，故障恢复时间减少66.7%； 关键

摘要：本文针对AI系统日志排查难题，提出基于ELK栈（Elasticsearch+Logstash+Kibana）的解决方案。通过Docker快速部署ELK环境，配置Filebeat采集日志、Logstash进行结构化处理，实现TB级AI系统日志的高效管理。重点演示如何利用Kibana可视化工具快速定位接口500错误和超时问题，通过"检索→聚合→关联"三步法，10分钟内完成根因

摘要：本文以阿里云FunctionCompute（FC）为例，演示如何利用Serverless架构部署高频AIAPI。通过优化MNIST手写数字识别模型（ONNX轻量化格式），实现QPS峰值1000+、延迟≤180ms的目标。关键步骤包括：模型轻量化、函数封装、动态扩缩容配置（5-100实例秒级伸缩）以及高并发测试。Serverless架构完美适配高频AI场景，提供自动弹性扩容、按需付费和免运维等