AIOps 实战：我用 LLM 辅助分析线上告警
本文分享AIOps实战中利用大型语言模型（LLM）智能分析线上告警的实践经验，解决告警洪流、关联性分析难等问题。通过语义理解与上下文感知，LLM实现告警分类、优先级排序与根因定位，显著提升运维效率与准确率，助力系统稳定运行。
数据库审计 - 网络安全的重要组成部分
EventLog Analyzer是一款专业的数据库日志分析工具，支持MS SQL和Oracle，提供全面的数据库审计、安全监控与合规报表。可实时监控DDL/DML操作、账户变更、服务器活动及SQL注入等攻击行为，助力企业提升数据安全与合规性，现支持30天免费试用。
用低代码做了一个又一个项目之后，企业开始寻找可沉淀可复用的架构
企业推进数字化时，低代码因“快速搭建”广受青睐，但随规模扩大，系统维护难、重复建设、逻辑缠绕等问题凸显。真正挑战不在工具，而在缺乏可复用、可持续演进的能力体系。低代码的价值不应止于“做得快”，而应转向“沉淀得住”——通过统一模型、模块化组件、标准化流程，构建可继承、可装配的产品化能力。
什么是基线扫描？
基线扫描（Baseline Scanning）是信息安全领域中的一项基础工作，指的是将一台服务器（本文特指Linux物理机）当作体检对象，逐条对照预先定义好的"最低安全要求"进行核查，发现不符合项并给出修复建议的全过程。这些"最低安全要求"通常以政府法规、行业标准或国际规范的形式发布，如国内的等级保护2.0、关基、关保，以及国际的CIS Benchmark、NIST 800-53、DISA STIG等。基线扫描的核心目的在于"提前发现配置隐患、满足合规要求、降低安全事故概率"。
与漏洞扫描关注"代码缺陷"不同，基线扫描更关注"配置错误"。漏洞扫描侧重发现软件中存在的可被利用的漏洞（CVE、P