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  • 来自专栏大数据在线

    拯救人!智能如何实现1+1>2

    同为打工人,人不该被这样对待。如何改变这种局面?近年来,智能异军突起,成为解救企业和人员的及时雨。 Gartner就预测设备和应用程序所产生的数据量正以每年2-3倍的速度增长,且数据类型多样。 智能虽好,却也有一个很现实的问题,即全球没有一家公司的产品可以覆盖全部数据范围来帮助用户构建智能中心。 2 如何让智能1+1>2 爱数与听云在智能领域开启了新模式。今年1月份,双方携手正式推出了智能整合方案,旨在帮助客户全面管理、深度洞察海量、多源、异构的机器数据。 未来,随着企业数字化转型的深入,以及像爱数、听云这些中国智能厂商利用生态不断完善联合解决方案,中国用户有望得到更加出色的智能产品与服务。

    93820发布于 2021-01-26
  • 来自专栏kafka专栏

    2.【kafka】ConfigCommand脚本(2)

    文章目录 ConfigCommand 1 查询配置 Topic配置查询 其他配置/clients/users/brokers/broker-loggers 的查询 查询kafka版本信息 2 增删改 默认配置 附件 More 日常 、问题排查 怎么能够少了滴滴开源的 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台 ConfigCommand Config相关操作; 动态配置可以覆盖默认的静态配置 sh bin/kafka-configs.sh --describe --bootstrap-server xxxx:9092 --version 所有可配置的动态配置 请看最后面的 附件 部分 2 增删改 配置 --alter –alter 删除配置: --delete-config k1=v1,k2=v2 添加/修改配置: --add-config k1,k2 选择类型: --entity-type value 示例 consumer_byte_rate producer_byte_rate request_percentage More Kafka专栏持续更新中…(源码、原理、实战、

    1.7K30发布于 2021-08-03
  • 来自专栏kafka专栏

    2.【kafka】ConfigCommand脚本

    配置查询 其他配置/clients/users/brokers/broker-loggers 的查询 broker-loggers 查询指定Broker的Logger相关配置 查询kafka版本信息 2 默认配置 附件 More 日常 、问题排查 怎么能够少了滴滴开源的 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台 ConfigCommand Config相关操作; 动态配置可以覆盖默认的静态配置 sh bin/kafka-configs.sh --describe --bootstrap-server xxxx:9092 --version 所有可配置的动态配置 请看最后面的 附件 部分 2 增删改 配置 --alter –alter 删除配置: --delete-config k1=v1,k2=v2 添加/修改配置: --add-config k1,k2 选择类型: --entity-type

    3.2K10编辑于 2022-04-13
  • 来自专栏智能运维圈

    1位5年智能开发对智能的理解

    这本书理论性很强,个人认为几乎囊括了人工智能各个分支的相关算法。   2019年:进入了千寻的保障部门,接触到了更为庞大的业务。对智能有了进一步的理解。 》:较为全面的介绍了智能。    对完整的智能解决方案,开始有了自己独特的理解; 总结一下自己的认知过程 12.png 从不同的角度看智能,以质量保障为例   个人认为,智能是一套复杂的人工智能的解决方案。 从业务的角度看智能   首先,智能是建立在运的基础之上的,只有了解了现有的的内容和技术体系,我们才能够合理的思考,智能在整个体系中的地位和作用。      • 数据建模(数据仓库):数据仓库的作用,主要有三点:    1、解决数据关联问题,避免数据孤岛;    2、共享数据逻辑:频繁使用的计算逻辑,可以作为公共的属性放在核心维度表里面

    1.8K72发布于 2021-06-25
  • 来自专栏日志易的专栏

    未来的发展方向是智能(AIops)

    随着智能化技术的发展,为了解决上述领域的问题,智能的呼声越来越高。 2、移动端和微服务给工作带来的挑战 在 PC 端的时代,的很多工作受限于浏览器,在运人员拿不到用户端真实数据的情况下,大家普遍会去采购一些第三方服务,尝试获取终端数据。 3、在大数据时代, 智能与数据、自动化之间的关系 智能的理想状态就是把工作的三大部分(监控、管理和故障定位),利用一些机器学习的方法有机结合起来。 目前能够把这三部分融合起来的办法就是利用人工智能的手段,最后达到一种智能的状态。 4、智能当下的状况及智能发展的预测 智能当下还是一个初步探索的阶段。 现在比较明确的是大家会朝着智能方向发展,并且智能的发展一定是一个长期演进的过程。 对于智能的发展预测,我的简单看法如下: 智能会首先体现出其在告警系统上的价值。

    4.4K31发布于 2017-12-13
  • 来自专栏开发运维工程师

    分享|安全之iptables防火墙(2

    2 安装与使用2.1 安装iptables环境在Linux操作系统中,可以使用yum管理来安装,也可以从官网下载后上传到服务器手动安装。 3.1 查看iptables已设置的规则查看已设置规则列表:iptables -L[root@otn2 ~]# iptables -LChain INPUT (policy ACCEPT)target policy ACCEPT)target prot opt source destination查看已设置规则详细列表:iptables -L -vn[root@otn2 190.168.1.200$ iptables -I INPUT -p icmp --icmp-type 8 -s 192.168.1.10 -j ACCEPT$ iptables -I INPUT 2

    1.2K30编辑于 2023-11-20
  • 管理数智化:数据与智能场景实践

    数据与智能技术在运业务中的定位数据与智能技术在运业务中的应用近几年进入“实用化提升阶段”,无论从供给方,还是需求方,都逐步认识到,“数据与智能有其边界和条件,“AI加持”比“AI颠覆2、状态域:IT监控、自动化、安全监测等采集的设备软硬件性能、状态、事件、日志、告警及实用化数据等。3、流程域:流程管理中执行一个业务流程所产生的相关记录数据。 关键逻辑为:图2:基于数据的管理架构这里有几个实践建议:1、消费场景聚焦在提升性能容量、观测整合、运营分析的高阶能力;尤其是在观测整合上,当前可观测主要围绕故障分析和定位展开,基于数据管理框架, 然而,为了支撑AIOps场景,该平台需要在运领域中加入一些特性,高效地孵化出适配各种智能场景的算法和模型。首先,智能分析决策平台需要建立数据模型、指标体系和知识图谱。 总结:以上为笔者对数据与智能的剖析,欢迎探讨交流,谢谢!

    3K40编辑于 2024-07-17
  • 来自专栏前沿技墅

    从ITOM到AIOps:IT管理向智能的进化

    面对这些新形势下的挑战,IT 管理(ITOM)需要从原有的人工加被动响应,转变为更高效、更智能化的体系,为新形势下的IT系统保驾护航。 (来源:Turn Big Data Inward With ITAnalytics) 令IT团队感到欣慰的是,智能(AIOps)踏着人工智能的时代浪潮应运而生。 通过大数据和人工智能技术分析用户的行为日志和数据,发掘潜在的系统安全和合规问题,为企业的信息安全保驾护航。 ? 那么AIOps究竟在IT中有哪有典型的应用场景呢?常见的场景大致如下。 不同于以往每次仅可查看数量有限的几种日志,人员可通过智能平台所提供的关键字、统计函数、单条件、多条件、模糊查找等功能,在多个系统中快速定位故障信息,帮助人员从全局视角查看系统的数据信息。 因此,我们有理由相信AIOps能够帮助企业及各类人员在大数据中找到合适的发展模式。现在是时候用一些类似人工智能的思维方式来为IT产业服务,使大数据的分析方向转到IT上了。

    5.7K50发布于 2018-06-08
  • 来自专栏织云平台团队的专栏

    智能机器人--AI的实践探索【二】

    我们专注于场景,借助于AI技术,开发了智能机器人,为的就是缓解这一矛盾。 登场亮相 什么是智能机器人? 我们所开发的智能机器人,就是采用了人工智能技术的,预设场景定位于日常咨询和操作需求的,面向开发和两类人群的,依托于企业IM工具的客服机器人。 这个定义不怎么友好。眼见为实。 这一点切合工具定制化强,开发敏捷的特点。而且相比手机APP这个正统的移动平台,智能机器人的移动工具开发门槛低到大多数的同学都能够迈过去。 接下来详细介绍智能机器人的技术方案。 技术方案 智能机器人是基于企业IM工具的,它和用户的交互界面,就是IM工具的会话窗口。我们定义会话有三种模式: 智能模式,这是默认的模式。 这也是考虑到智能机器人的应用场景中,用户和智能机器人交互时,不是想找个人聊聊天放松一下,而是想得到一个权威解答。

    6.1K61发布于 2018-03-20
  • 传统 vs 智能差距有多大?腾讯云 CloudQ 重新定义方式

    我整理了传统维和智能在6个核心维度的对比,让你看清楚这个差距到底有多大。维度一:如何发现问题传统:靠监控告警被动通知。 监控系统检测到指标异常→发告警→响应问题已经发生了才知道告警量大,噪音多,真正重要的问题容易被淹没智能(CloudQ方案):主动架构体检,问题发生前预警。 维度三:如何传承知识传统:知识在人头上。老员工知道哪些坑,新员工需要几个月才能上手手册写了但没人看,更没人更新核心人员离职=能力断崖式下降智能:知识在系统里。 维度四:如何管理多云传统:三个云=三份工作。每个云一套控制台,各自登录各自的告警系统,各自的账单,各自的权限管理汇总多云数据需要人工整理,每周半天不止智能(CloudQ):一个入口,统一视图。 发现问题后,截图发给同事,解释背景每周手写巡检报告,耗时2-3小时问题跟进靠人肉followup智能(CloudQ):报告自动生成,协作在IM里发生。

    10710编辑于 2026-04-10
  • 来自专栏AI+运维:智能化运维的未来

    也能很“智能”?聊聊如何用智能搞定用户体验

    也能很“智能”?聊聊如何用智能搞定用户体验很多朋友提起运,脑海里可能还是那副画面:凌晨三点接电话,手忙脚乱登服务器,疯狂 tail -f 日志,然后一边祈祷一边重启服务。 讲真,这种“刀耕火种”的方式,不仅人员受罪,用户体验也很差。而这几年,越来越多企业开始喊:智能(AIOps)。问题是,智能到底能不能真提升用户体验?还是只是又一个概念噱头? 二、智能的核心:提前发现+自动修复智能的思路其实特别朴素:提前感知问题:别等用户反馈才知道,而是通过日志、监控指标、调用链路,提前发现异常苗头。 在真实企业里,这一步可能会接入机器学习模型,做更智能的日志模式识别,甚至能做到预测性维护。四、用户体验为什么能被智能提升?很多朋友可能会问:智能听起来是给自己省事,和用户体验有啥关系? 真正的智能,一定是:能落地、能自动、能持续优化。六、结语:不只是救火队,而是体验守护者总结一句话:传统,问题靠用户发现,体验靠用户牺牲。智能,问题靠系统预测,体验靠主动守护。

    34110编辑于 2025-09-06
  • 来自专栏Zabbix中国官方

    OpenClaw + Zabbix +飞书智能实战

    今天介绍⼀个开源神器组合,让 AI 助⼿帮你搞定监控! 目录 一、OpenClaw是什么? 场景1:智能巡检报告 在飞书⾥发送: “ “帮我巡检 Zabbix” AI 会⾃动登录 Zabbix API,获取主机状态、触发器告警、最近事件等信息,⽣成巡检报告: 场景2:一键禁用噪音告警 问题: 七、总结 OpenClaw + Zabbix 的组合,让⼯作从“⼈找系统”转变为“系统找⼈”: 1. 降低门槛 - ⾃然语⾔操作,⽆需记忆复杂命令 2. 改善体验 - 在熟悉的 IM ⼯具中完成 适⽤场景: ✅ 中⼩企业团队 ✅ 需要快速响应的监控场景 ✅ 多平台统⼀⼊⼝ ✅ 降低⼯具学习成本 参考资源 OpenClaw 官⽹:https OpenClaw 正在重新定义⼯作⽅式,你准备好迎接智能时代了吗? * 本文基于 OpenClaw v2026.3.2 和 Zabbix 7.0 实践整理,如有疑问欢迎在开源社区交流讨论。

    61910编辑于 2026-03-27
  • 来自专栏罗西的思考

    智能AIOps-学习笔记

    [业界方案] 智能-学习笔记 0x00 摘要 本文为本人的学习笔记,非商用。 0x01 AIOps 背景 1.1 AIOps概述 智能的理想状态就是把工作的三大部分:监控、管理和故障定位,利用一些机器学习算法的方法把它们有机结合起来。 在这一层,我们期望通过对监控和平台产生的大量数据进行分析,做趋势性的预测和智能分析,提供一些比较有价值的统计报表,来指导业务运营和决策。 基于 AIOps,我们可以在异常检测、根因分析、故障预测、智能故障处理、智能机器人等方面继续发力探索。在解决问题方面,可以借助 KPI 聚类分析进行告警知识库自学习和故障自动处理等。 (AIOps)中几处问题的解决方案与思路 AIOps智能之三:无监督异常检测 技术干货 | 日志易产品总监饶琛琳:数据驱动的智能平台 从人肉到智能,阿里体系经历了哪些变迁?

    3.9K23发布于 2020-09-07
  • 来自专栏AIOps

    DeepSeek是如何让进入真正的智能时代的?

    直达原文:DeepSeek是如何让进入真正的智能时代的? 的深度融合,将从“自动化”推向了“智能”的新时代。 由此可见,组织升的前提是其产品扎实的基本功,再拥抱新技术与新趋势,顺势而为,才能更好地为客户服务。智能的本质是“+AI”——是基础,AI是升的能力。 2)嘉为蓝鲸智能大模型开发平台(LLMOps):智能的核心技术底座基于DeepSeek大模型的三大核心突破,嘉为蓝鲸LLMOps平台通过通用AI场景工具能力与灵活扩展能力,为企业智能提供全面的技术支撑 02.结语:真正的智能时代已来大模型技术让从“人工+规则”的桎梏中解放。DeepSeek与嘉为蓝鲸一体化体系的结合,证明了“平台化架构+场景化深耕”才是智能落地的关键。

    65510编辑于 2025-05-27
  • 来自专栏大模型

    大模型在蓝鲸体系应用——蓝鲸开发智能助手

    直达原文:大模型在蓝鲸体系应用——蓝鲸开发智能助手背景1、转型背景蓝鲸平台从诞生之初,就一直在不遗余力地推动转型,让团队可以通过一体化 PaaS 平台,快速编写脚本,编排流程,开发运工具 为了让人员更快成长为“六边形”(参考《在线跟腾讯工程师学习 SaaS 开发》,泛指界的六边形战士,特指掌握了开发技能的人群),降低开发 SaaS 的难度,蓝鲸不仅提供了蓝鲸开发框架 2、大模型对开发带来的挑战和机遇最近几年,大模型的爆发式发展为开发和行业带来新的变革,2021 年 7 月 1 日,由 GitHub 和 OpenAI 共同开发的人工智能编码助手——Copilot 2、知识总结大模型可以提取文本知识的关键信息,生成摘要,使得用户能够快速了解长篇文章或报告的主要内容。 直达原文:大模型在蓝鲸体系应用——蓝鲸开发智能助手

    1.3K01编辑于 2024-05-27
  • 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏

    腾讯技术专家集结,揭秘高效智能 | 沙龙报名中

    活动信息 收获多多 收获与腾讯、行业技术大咖面对面交流机会 收获机器学习算法在运领域的应用经验 收获腾讯数字化转型中,海量业务上云实践经验 收获研发运技术PaaS体系实践 收获云方向技术趋势解读 活动指南 时间 2019年11月09日(周六) 13:30-18:00  地点 腾讯大厦2楼多功能厅 (广东省深圳市南山区深南大道10000号)  公共交通 1,乘坐地铁1号线,深大地铁站下车,步行约1.3 公里  2,乘坐19/21/36/42/70/79/113/369等,在深大北门2公交站下车,步行约500米  技术交流 扫描上方二码添加小助手微信,回复“”  可提前进群与讲师及参会嘉宾互动交流   关注「云加社区」公众号,回复“”,立刻报名!

    83910发布于 2019-11-04
  • 来自专栏IT智能运维平台

    智能告警抑制的实现

    在监控系统中,频繁的告警通知可能会对团队造成干扰和疲劳,影响其对真正重要的告警事件的关注。 NetView告警抑制作为一种优化告警管理的方法,可以有效减少无关紧要的告警通知,提高效率。本文将介绍NetView告警抑制的定义、工作原理以及其在告警管理中的应用。 通过定义告警抑制规则,可以阻止不必要或重复的告警通知,减少对团队的干扰。告警抑制的工作原理如下:定义告警抑制规则:通过配置告警抑制规则,指定需要抑制的告警条件,例如时间段、告警级别、主机组等。 告警抑制具有以下优势:减少告警噪音:通过抑制无关紧要的告警通知,减少运团队的干扰和疲劳,使其能够更专注于重要的告警事件。优化资源利用:避免因大量重复告警而浪费资源,提高资源的有效利用率。 告警抑制适用于以下应用场景:频繁产生的重复告警:对于一些周期性出现的告警,可以通过告警抑制规则将其抑制,避免对团队的干扰。

    82210编辑于 2023-09-05
  • 大模型在蓝鲸体系应用——蓝鲸开发智能助手

    本文来自腾讯蓝鲸智云社区用户: CanWay背景1、转型背景蓝鲸平台从诞生之初,就一直在不遗余力地推动转型,让团队可以通过一体化PaaS平台,快速编写脚本,编排流程,开发运工具,从被动地提供支撑服务 为了让人员更快成长为“六边形”(参考《在线跟腾讯工程师学习SaaS开发》,泛指界的六边形战士,特指掌握了开发技能的人群),降低开发 SaaS 的难度,蓝鲸不仅提供了蓝鲸开发框架, 2、大模型对开发带来的挑战和机遇最近几年,大模型的爆发式发展为开发和行业带来新的变革,2021 年 7 月 1 日,由 GitHub 和 OpenAI 共同开发的人工智能编码助手——Copilot SQL语句生成应该与其它的 Copilot 的代码生成方式更优化,分成以下步骤:1.用户直接在前端页面选择数据源,输入文本,描述需要生成的 SQL 的功能;2.开发平台将数据库表结构和用户输入文本进行格式化整合后 需求文档生成应用更复杂点的场景,开发希望能根据业务需求,经过少量人为交互,可以直接生成最终的页面和应用,这个步骤会更加复杂:1.开发者输入完整的需求,如“新建一个年会打卡抽奖系统”;2.大模型先根据描述拆解任务

    1.2K10编辑于 2024-11-13
  • 来自专栏腾讯大讲堂的专栏

    腾讯技术专家集结,揭秘高效智能 | 沙龙报名中

    收获多多 收获与腾讯、行业技术大咖面对面交流机会 收获机器学习算法在运领域的应用经验 收获腾讯数字化转型中,海量业务上云实践经验 收获研发运技术PaaS体系实践 收获云方向技术趋势解读  活动指南 时间 2019年11月09日(周六) 13:30-18:00  地点 腾讯大厦2楼多功能厅 (广东省深圳市南山区深南大道10000号)  ? 公共交通 1,乘坐地铁1号线,深大地铁站下车,步行约1.3公里  2,乘坐19/21/36/42/70/79/113/369等,在深大北门2公交站下车,步行约500米  ?

    81810发布于 2019-11-01
  • 来自专栏Tencent Serverless 官方专栏

    腾讯技术专家集结,揭秘高效智能 | 沙龙报名中

    收获多多 收获与腾讯、行业技术大咖面对面交流机会 收获机器学习算法在运领域的应用经验 收获腾讯数字化转型中,海量业务上云实践经验 收获研发运技术PaaS体系实践 收获云方向技术趋势解读  活动指南 时间 2019年11月09日(周六) 13:30-18:00  地点 腾讯大厦2楼多功能厅 (广东省深圳市南山区深南大道10000号)  ? 公共交通 1,乘坐地铁1号线,深大地铁站下车,步行约1.3公里  2,乘坐19/21/36/42/70/79/113/369等,在深大北门2公交站下车,步行约500米  技术交流 ? 扫描上方二码添加小助手微信,回复“”  可提前进群与讲师及参会嘉宾互动交流  点击阅读原文,立刻报名! ?

    87120发布于 2019-11-11
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