行业研究报告

大模型时代的智能运维(AIOps)技术挑战与未来应用

2023-12互联网19.0清华大学

清华大学裴丹教授分享大模型时代智能运维(AIOps)的关键问题,包括与以往小模型的关系、技术挑战、通识大模型底座选择及近中远期应用场景,为运维领域提供前沿洞察。

报告摘要

清华大学裴丹教授分享大模型时代智能运维(AIOps)的关键问题,包括与以往小模型的关系、技术挑战、通识大模型底座选择及近中远期应用场景,为运维领域提供前沿洞察。

核心要点

  1. 问题与关系
  2. 技术挑战
  3. 通识大模型选择
  4. 近中远期应用

报告信息

文件全名
11.21裴丹-大模型时代的AIOps-脱敏
适合读者
运维人员AI研究人员企业管理者
数据来源
多方数据交叉验证
核心议题
互联网大模型时代AIOps智能运维

常见问题

《大模型时代的智能运维(AIOps)技术挑战与未来应用》主要包含哪些内容?

清华大学裴丹教授分享大模型时代智能运维(AIOps)的关键问题,包括与以往小模型的关系、技术挑战、通识大模型底座选择及近中远期应用场景,为运维领域提供前沿洞察。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由清华大学发布,发布于 2023 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2023 年,全文约 19.0。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合运维人员、AI研究人员、企业管理者等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了互联网、大模型时代、AIOps、智能运维等议题。

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