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#运维

基于 PaaS 的一站式技术运营解决方案,同时提供运维增值服务

实测踩坑!本地大模型+OpenClaw,数据库运维自动化落地之路

胖头鱼的鱼缸

其实,就像我上周六演讲中提到的那样,我希望OpenClaw——后续我会统一用这个名称来指代智能体/多智能体协作相关能力——能够在数据库运维工作中,帮我解决一系列...

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重谈数据库持续运维:缘由与核心思考

胖头鱼的鱼缸

越是经历过大风大浪的人,越能体会风平浪静的珍贵。数据库运维工作亦是如此 —— 保证数据库稳定、高效、安全,才是运维的核心目标。因此,日常工作中必须持续开展数据库...

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AI 正在重新定义 IT 运维:从中台到智能化的演进之路

heidsoft

大企业有足够的运维人员把流程跑起来,人力成本被分摊。中小企业往往1-2个运维工程师要扛整个公司的基础设施,没有那么多人手来处理告警、填工单、查日志、写报告。

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当 AI 遇见 Kubernetes:对话式可观测性如何让运维效率翻倍

heidsoft

根据 2024 年可观测性脉搏报告(Observability Pulse Report):

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AI 驱动的自治运维架构:从 ServiceNow “AI 成熟度指数 2025” 到企业落地实战

heidsoft

ServiceNow 最新发布的《Enterprise AI Maturity Index 2025》报告指出:

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深入 ServiceNow AI Experience:AI 如何重新定义运维工作流

heidsoft

? 对未来运维的意义:AI Lens 让“视觉 + 数据 +操作”形成闭环,是具身智能(Embodied Intelligence)在企业运维的初步实践。

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超自动化运维:构建可观测性体系的基础

志 栋 智 能

志栋智能 | 售前工程师 (已认证)

在超自动化运维的演进蓝图中,一个关键的前提条件往往被低估:自动化执行的精准度,取决于对系统状态的感知深度。 如果运维平台无法全面、实时、准确地“看见”正在发生什...

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面向业务的超自动化巡检:关注应用体验而非仅资源指标

志 栋 智 能

志栋智能 | 售前工程师 (已认证)

在IT运维的长期实践中,一个根深蒂固的思维定式正在制约着巡检价值的真正释放:我们习惯了“面向资源”的巡检,却忽略了“面向业务”的感知。 传统的巡检脚本,关注的是...

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如何提高AI落地的成功率 - 十大矛盾 下

用户11705094

公司逼着你做一个通用万能模型,结果你在第一个试点项目跑通了,去第二个项目泛化失败,直接扑街。老板会认为你是个骗子。

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RDPPlus v12 更新 -- Windows系统美化与设置

科控物联

对于运维人员来说,装机后只需打开 RDPPlus,依次点过这 6 个菜单,几分钟就能把一台新电脑调教到最顺手的状态 — 远比手动翻控制面板 + 改注册表高效得多...

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百人研发团队高效能研发+架构体系构建

架构之家

技术管理者(技术总监/经理/CTO)都会面临公司战略执行,公司业绩的压力,以及业务对技术团队支撑能力的期望和诉求。如何打造一支快速响应,高效能,能打硬仗...

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刚刚,AI 日志分析开始自动化,异常检测与根因定位成为运维新入口

用户12583401

过去,运维人员排查故障,主要依赖监控面板、日志检索、告警规则和人工经验。当系统出现接口超时、错误率升高、服务重启或数据库慢查询时,工程师需要手动翻日志、对比时间...

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预测性巡检:超自动化与AI结合的更高阶形态

志 栋 智 能

志栋智能 | 售前工程师 (已认证)

在IT运维的演进史上,巡检的价值定位经历着一次深刻的跃迁。最早期的“事后巡检”,本质是故障发生后的确认与回溯——“出问题了,检查一下是不是这里坏掉了”。后来的“...

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skywalking 技术架构原理解析与竞品对比分析

数据智能SRE

摘要: Apache SkyWalking 10.4 在 OAP 引擎、批处理队列与 BanyanDB 存储上持续演进;国产开源 APM Databuff 则以...

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超自动化运维平台的核心功能架构

志 栋 智 能

志栋智能 | 售前工程师 (已认证)

当企业IT基础设施的复杂度超越人脑承载极限,当“人少事多、响应滞后、告警疲劳”成为运维团队的日常写照——超自动化运维平台的崛起,不只是一次效率工具的升级,更是一...

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轻量化部署,快速见效:一种不同的超自动化巡检思路

志 栋 智 能

志栋智能 | 售前工程师 (已认证)

在IT运维自动化的浪潮中,一个普遍的误解正在蔓延:超自动化巡检是“大项目”——需要大额预算、完整团队、百年规划。客户被反复告知“先建CMDB、再搭监控、后上自动...

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服务器硬盘故障应急处理:运维场景中的七个实用操作指南

PC电脑医生

服务器硬盘故障是运维工作中绕不开的问题。不管是托管在机房的物理服务器,还是本地的开发测试环境,硬盘出问题之后的操作窗口通常很窄——既要尽快恢复服务,又不能在慌乱...

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有了 AI 之后公司变强了吗?

春哥大魔王

战略与商业分析是 AI 搞,产品文档是 AI 出,工程代码是 AI 写,会议纪要是 AI 整理,运维工程是 AI 做,那你的公司和其他公司有区别吗?区别在哪?

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