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2025年08月

2025年06月

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  • 回答了问题 2025-08-14

    如何利用 AI 提升数据库运维效率?

    1. AI 运维工具的核心能力与执行边界 AI 运维工具需要哪些能力? 智能异常检测:基于时序数据分析(如CPU、内存、I/O等指标)自动发现异常,而非依赖静态阈值告警。 根因定位(RCA):通过大模型关联日志、性能指标、拓扑结构,快速定位问题,如华为5G网络故障诊断系统准确率达95.86%。 自动化修复建议:如腾讯云TCDataAgent可自动修正SQL错误,减少人工干预。 预测性维护:利用AI预测磁盘故障、容量瓶颈,如新华三LinSeer ICT智能体提前预警光模块劣化。 自然语言交互:支持运维人员以自然语言查询问题,如“为什么数据库变慢了?”并返回结构化分析。 AI自动执行的边界 可接受风险场景:如日志清理、索引优化、资源动态扩缩容,可全自动化执行。 需人工确认的场景: 数据安全操作(如DROP TABLE、权限变更)。 核心业务高峰期变更(如主库切换、大表DDL)。 首次出现的未知故障(AI可能误判,需专家复核)。 2. DAS Agent 体验与优化建议 体验亮点 全链路闭环能力:从异常检测到优化建议,减少人工切换工具的成本。 多数据库支持:覆盖RDS、PolarDB等,符合混合数据库环境需求。 大模型增强分析:类似国泰海通证券的AI Agent,能关联多维度数据提升诊断精度。 改进建议 增强可解释性:如华为5G故障诊断系统提供详细推理过程,让运维人员信任AI结论。 支持自定义规则:允许企业结合内部SOP调整AI策略,如金融行业需严格合规审核。 开放API集成:与现有监控平台(如Prometheus、Zabbix)深度对接,避免数据孤岛。 强化预测能力:参考新华三的时序预测模型,提前预警潜在性能瓶颈。
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  • 回答了问题 2025-08-14

    Kimi-K2-Instruct 开了挂一般的推理和调用,底层魔法是什么?

    体验Kimi K2的万亿参数开源模型后,最突出的感受是其高效推理与工具协同能力。在复杂指令处理中,模型展现出接近人类的逻辑链条,比如能拆分多步骤数学问题并调用计算工具验证结果。MoE架构的设计巧妙——稀疏激活机制让模型在保持万亿规模的同时,推理成本可控,响应速度优于同参数级别稠密模型。 工具调用尤为流畅,测试中通过自然语言指令(如'画柱状图分析这组数据')即可触发预设工具,且能自动适配输出格式。开源方案中提供的API接口文档清晰,集成外部工具仅需少量代码适配,对开发者友好。 不足是硬件门槛较高,本地部署需至少8张A100,但云端API版本体验顺畅。总体而言,Kimi K2为AI应用落地提供了'强推理+工具生态'的新范式,特别适合需要复杂决策支持的场景。
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  • 回答了问题 2025-08-01

    ODPS 的下一个15年,大数据将迎来春天还是寒冬?

    ODPS(Open Data Processing Service)在 AI 时代具备强大的数据处理和计算能力,能够支持大规模数据分析与智能决策,具有引领数据革命的潜力。希望它优先突破的能力包括:实时数据处理、智能数据分析和大规模分布式计算,进一步提升数据处理的效率和准确性,同时加强与AI模型的深度集成,推动数据与智能的无缝协同。
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  • 回答了问题 2025-06-30

    一步搞定创意建站,Bolt.diy提供了哪些优势?

    Bolt.diy 在创意建站方面提供了巨大的优势,它能让开发者甚至非开发者用一句话快速构建和迭代网站原型,大幅降低了技术门槛。只需用自然语言描述想法,AI 就能即时生成代码和组件,并实时更新预览,可以帮助开发者们摆脱复杂的开发环境配置。这不仅提升了开发效率,能自动生成大量样板代码,也让开发者能更专注于创新和业务价值,快速验证商业想法。
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  • 回答了问题 2025-06-30

    如何可以让 Kubernetes 运维提效90% ?

    极致简化集群管理ACK 智能托管模式极大程度地自动化了 Kubernetes 集群的底层基础设施管理。这包括: 节点生命周期管理:您不再需要手动添加、删除、扩缩容节点,系统会根据工作负载的需求自动调整节点数量。例如,部署 Nginx 工作负载时,如果流量增加,ACK Auto Mode 会自动增加计算资源以应对。 版本升级和补丁:Kubernetes 主版本和节点操作系统(OS)的升级、安全补丁的安装都由阿里云自动完成,减少了手动操作的复杂性和潜在风险。 基础设施运维:底层计算、网络、存储等基础设施的日常维护、故障排查和修复都由平台负责,运维人员可以完全摆脱这些繁琐的工作。 降低运维成本和复杂度通过自动化和托管,ACK Auto Mode 有效地降低了企业的运维成本和对专业 Kubernetes 运维人员的依赖: 人力成本节约:无需配备专门的团队来维护底层K8s集群和节点,减少了人力投入。 学习曲线降低:对于不熟悉 Kubernetes 复杂性的团队来说,可以直接部署应用,而无需深入了解集群的内部机制,降低了使用门槛。 避免错误:自动化操作减少了人工干预,从而降低了因误操作而导致系统不稳定的风险。 提升业务连续性和弹性ACK Auto Mode 内置的智能调度和弹性伸缩能力确保了业务的高可用和弹性: 自动弹性伸缩:无论是 Nginx 这类负载均衡应用还是其他业务,当流量高峰到来时,集群能够自动扩容计算资源以承载更多请求;在低谷时则自动缩容,优化资源利用率并降低成本。这种响应式扩缩容机制显著提升了业务的连续性和用户体验。 高可用保障:底层基础设施的托管和自动化运维减少了单点故障的风险,确保了集群层面的高可用性。 更专注业务创新将底层运维工作交给 ACK 智能托管模式后,运维和开发团队能够将更多精力投入到应用本身的开发、优化和创新上: 关注应用而非基础设施:团队可以专注于编写更好的代码、设计更优的架构以及快速迭代业务功能,而不是花费时间在基础设施的搭建和维护上。 加速业务交付:简化了部署流程,使得新功能和服务的上线速度更快。
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