小米被黑，雷军震怒、阿里持续优化、喜马拉雅绷不住了、鸿蒙开发正式启动，程序员的春天又来了、奥特曼回归OpenAI,闹剧结束……本周互联网也忒热闹了

大家在使用clickhouse的过程中，往往会发现一个奇怪的现象：明明机器性能很强，如36core，1TB内存，但是merge的时候资源却并不能充分利用。原因如下↓大多数情况下，要想使资源充分利用上，需要改变并行度来进行实现。这里提供几个有效的配置，用来增加merge的并行度，提高merge的效率：

数据可视化有利于进行全局掌控，明智快速的决策以及管理思路的落地。

想象一下，当数据中心的负责人打开手机时，只需通过自然语言描述：“帮我分析过去24小时，各业务系统的告警量TOP-10，并以饼状图展示” 。系统便能自动完成从自然语言到SQL查询、数据处理和可视化的全过程。这省去需求提取、原型设计、开发、测试和上线的漫长过程，极大地提高了效率。从这个角度看，人类将进入一个更加高效和智能的时代。

在运维领域，我们可以通过对告警对象产生的真实告警数据进行统计分析，发现同一业务系统下不同技术组件及指标之间的相互影响关系，从而生成相应的频繁项集，当再次遇到类似的告警组合满足某个频繁项集的模式后，将这些组合成不同的告警关联场景，从而提高处置告警的效率。

一文读懂静态DAG RAG：智能运维效率精准双提升的“秘籍”！

日志存储领域正经历从ElasticSearch到ClickHouse再到Doris的技术迭代。ClickHouse凭借单表查询优势和跨数据中心能力崛起，但存在多表查询短板；Doris因均衡性能和简单架构获得青睐，却面临安全漏洞问题。两者在存储策略、资源管理等方面各具特色：ClickHouse像手动跑车般极致但不稳定，Doris则如自动挡般稳定中庸。在可观测领域，ClickHouse已成为标杆，而D

擎创科技荣获2025华为鲲鹏创新大赛铜奖，其"数据中台联合方案"通过华为KUNPENGNATIVE最高级别认证。该方案深度融合鲲鹏架构与智能运维技术，具备全栈适配、智能运维和安全可信三大优势，数据处理效率提升30%以上。目前已在金融、能源等领域落地应用，故障处理效率提升50%。此次认证有效期至2028年，标志着双方技术合作进入新阶段。

摘要：大模型智能体正推动智能运维进入2.0时代，但擎创科技指出当前行业存在过度迷信技术而忽视数据治理的问题。数据显示80%智能体失效源于数据质量缺陷，包括碎片化、弱关联和低时效三大短板。实践表明，有效的运维需构建动态数据编织、实时特征工厂和渐进式可观测体系三大核心能力。某银行案例通过数据治理、拼接式可观测和智能体渐进落地，将故障处理时间从38分钟降至5分钟。擎创科技强调，高质量运维数据是智能落地的

擎创科技提出一种结合LLM和Jaccard算法的智能运维方案，通过LLM将故障抽象为角色和类型特征，再用Jaccard计算相似度，实现历史案例的精准匹配。该方法解决了传统运维依赖人工回忆、经验难以复用的问题，能快速定位相似故障并提供参考方案，显著提升故障处理效率，尤其有助于新人快速成长。方案巧妙结合LLM的语义理解能力和Jaccard的计算效率，为智能运维提供了创新思路。