行业云问题之全栈可观测性技术帮助企业提升运营运维效率如何解决

简介: 行业云问题之全栈可观测性技术帮助企业提升运营运维效率如何解决

问题一:隐私计算在行业云中的应用有何重要性?


隐私计算在行业云中的应用有何重要性?


参考回答:

隐私计算在行业云中的应用十分重要,因为它能够在保护数据隐私的同时实现多方数据的融合计算。随着隐私计算技术的演进,相关行业应用将不断深入,新的应用场景也将不断涌现。这将有助于行业云在保障数据安全的前提下,更好地挖掘数据价值,推动业务创新。


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问题二:AI技术在行业云中的发展趋势是什么?


AI技术在行业云中的发展趋势是什么?


参考回答:

AI技术在行业云中的发展趋势是朝着通用化、标准化、普惠化的方向演进,进一步降低使用门槛。大规模AI算力基础设施建设将持续推进,为智能产业发展提供动力。同时,各行业都在积极研究运用大模型提升本行业的生产力,垂直行业的大模型和AIGC将成为行业智能化的热点。


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问题三:全栈可观测性技术如何帮助企业提升运营运维效率?


全栈可观测性技术如何帮助企业提升运营运维效率?


参考回答:

全栈可观测性技术结合监测、分析、执行,形成闭环操作,为业务决策提供数据支撑。通过应用全栈可观测性技术,企业可以更准确地了解IT系统的运行状态和性能瓶颈,从而提升决策的准确性并加快决策速度。这将有助于企业在复杂的IT环境中提升运营运维效率,保障业务的稳定运行和创新发展。


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问题四:近年来工作方式的改变为企业带来了哪些新的挑战?


近年来工作方式的改变为企业带来了哪些新的挑战?


参考回答:

近年来,远程工作和混合工作实践的广泛采用为企业带来了许多好处,但同时也带来了新的网络威胁。这些威胁不仅针对IT网络,还扩展到运营技术(OT)和网络物理系统,这些系统对关键的物理过程有直接影响。


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问题五:CISA最近对什么进行了更新,以与NIST的标准保持一致?


CISA最近对什么进行了更新,以与NIST的标准保持一致?


参考回答:

美国网络安全基础设施与安全局(CISA)最近更新了网络安全绩效目标(CPG),以与美国国家标准与技术研究院(NIST)的标准网络安全框架保持一致。


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