你有没有想过，IT运维人员其实有点像“救火队员”？ 每天需要面对各种系统故障、告警信息，手忙脚乱地排查问题，就怕业务中断。尤其是在云计算、大数据、人工智能等技术飞速发展的今天，IT系统的复杂性越来越高，运维人员的压力也越来越大。

eBPF 是⼀个令⼈印象深刻的可观测性⼯具，与传统的可观测性解决⽅案相⽐，它可以提供更深⼊的洞察⼒。其收集整个系统遥测数据的安全、⾮侵⼊性等优势是过去没有许多产品、应⽤程序级代理和⾮常复杂的操作所⽆法获得的。eBPF 正在发展成为可观测性的标准基础。

在安装深度学习及大模型微调环境时，经历了多次反复操作（如CUDA、cuDNN、PyTorch的安装与卸载）。为了避免走弯路，总结了以下步骤，供大家参考。

相信大家在工作和学习中，都免不了需要做图表，比如用EXCEL、用PPT，还有用各种高端软件做出的动图与动画，这种利用图表或图画呈现方案或成果的方式一般被称为可视化。它通常是一项分析报告的"最后一公里"，可以帮助汇报者更好地表达内心的想法，也让听取汇报的人更直观了解报告的意义。所以，如何在混沌、嘈杂的数据中，能够快速提取出有效信息就成了数据分析工作的关键。

在趋势（一）中，老杨提到的智能运维发展趋势中，面对国际化形势不确定的情况，信创部分的比例要求正在递增。作为国家经济发展的新动能，信创发展已步入深水区，智能运维信创化已成为必行趋势。

在机器学习领域，聚类问题一直是一个非常常见的问题。无论是在传统的机器学习（Machine Learning）领域，还是自然语言处理（Natural Language Processing）领域，都可以用聚类算法做很多的事情。例如在数据分析领域，我们可以把某个物品用特征来描述出来，例如该房子的面积、价格、朝向等内容，然后使用聚类算法来把相似的房子聚集到一起；在自然语言处理领域，通常都会寻找一些相似的

在如今技术加持和需求迭代的背景下，我们需要透过现象看本质，即通过复杂的表象数据挖掘数据背后的信息价值，企业在数字化过程中，数据的作用不言而喻，但呈现于眼前的数据是经过各种技术手段处理的，通常以表格、纯文字等形式出现。为了更形象表达数据内在信息和规律，数据可视化的需求日益增大。

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

本周互联网热闹依旧，一起来看看有哪些值得关注的消息吧

网易云音乐P0事故，故障真相：技术降本增效；黑神化悟空人均月薪2.4W，低于业内均值；金山公司研发人员平均薪酬曝光；科大讯飞推出星火极速超拟人交互技术，对标GPT 4.0