运维进化论：AI“开挂”，打破瓶颈

告警风暴、根因定位黑洞、数据库成本失控——传统运维的线性响应模式已难支撑智能时代的复杂系统。AI与可观测性技术的融合正重构运维范式：从人工规则驱动转向智能决策，从事后追溯升级为主动防御。

【OSC源创会】本期聚焦AI运维核心技术突破，邀请4位一线技术领军人，深度拆解可观测性智能化、运维智能体构建、数据库成本优化，以及智能分析引擎四大议题。

报名地址：https://www.oschina.net/event/8596707

时间：2025-06-21 14:00 至 17:30

地点：北京 海淀 中关村创业大街12号楼5层

活动主题：AI 运维「开挂」指南

随着智能化转型加速，运维领域正经历从“被动响应”到“主动预防”、从“⼈⼯操作”到“智能决 策”的深刻变⾰。本次沙⻰聚焦智能运维、可观测性及⼤模型助⼒智能运维等议题，探讨如何通过技术创新打破传统运维瓶颈，实现效率跃升与⻛险可控。沙⻰将结合⾏业最佳实践、前沿技术案例及未来趋势，为运维从业者提供从⼯具到⽅法论的全⽅位赋能，助⼒构建“开挂式”运维能⼒体系。

 

活动流程及议题简介

演讲嘉宾： 华明，快猫星云联合创始人 & CTO

演讲议题：【可观测性智能化愿景：Flashcat的方法、实践和效果】

议题简介：随着大模型时代的到来，所有产品都值得用大模型重做一遍，运维相关的工具和产品也一样，都将被智能化深度影响。运维工具和产品将如何迈向智能化？我们能为智能化运维时代做什么准备？智能化时代的运维新范式是怎样的？运维人员是躺平还是能够继续发光发热？本主题将集合讲师长期在运维领域，特别是可观测领域的实践，分享自己的看法、思考和初探效果。

 

演讲嘉宾： 向阳，清华大学博士、云杉网络总裁

演讲议题：【从全栈可观测性到运维智能体】

议题简介：传统 AIOps 受困于数据质量和模型智能，在快速迭代的云原生业务场景下难以达到生产可用的准确率。eBPF 的零侵扰特性和全栈能力解决了观测数据的质量问题，统一的语义标注技术解决了数据孤岛问题，LLM 的规划和推理能力解决了模型智能问题。在此基础上，DeepFlow 实现了端到端的根因定位和故障恢复、智能巡检和持续优化的运维智能体。本次分享将会介绍 DeepFlow 智能体在金融、电信、电力行业落地过程中遇到的挑战和解决方案。

 

演讲嘉宾：张桓，晨章数据 Co-Founder & CTO

演讲议题：【Vibe Programming 背后：谁在为你 AI 应用的数据库账单买单？】

议题简介：随着 Vibe Programming 的兴起，AI 应用开发效率大幅提升，数据库却悄然成为新的性能与成本瓶颈。开发者不仅面临多模态存储的复杂性，还要应对快速增长的账单和运维负担。 本议题将深入解析 Vibe Programming 背后的数据库技术范式，并探讨如何借助 AI 原生数据库架构，在确保性能的同时实现显著降本。从运维经济学出发，我们将评估不同Serverless数据库的性价比，寻找更优的技术路径。最后，本议题也将展望未来 AI 应用的数据库架构新范式。

 

演讲嘉宾：刘晓国，Elastic 社区首席布道师

演讲议题：【通过 AIOps、生成式 AI 和机器学习，实现更智能的可观测性】

议题简介：

在现代应用开发的背景下，可观测性是指从各种来源收集和分析数据：日志、指标和追踪 —— 以深入了解在你环境中运行的应用程序的行为。它可以应用于你构建并希望进行监控的任何系统。Elastic Observability 构建于 Elastic Stack 之上，借助搜索能力帮助组织关联无限遥测数据，将数据转化为结果。Elastic Observabilty 针对指标，日志及跟踪在一个平台上提供了完整的解决方案。它可以针对日志，指标及跟踪相互关联，从而达到在统一的体验中为现代应用提供了全面的可观测性。而且，Elastic 的通用 Profiling 工具可以分析机器上运行的每一行代码 —— 不仅包括你的应用程序代码库，还包括内核和第三方 —— 从而为你的整个机群提供深入的、全系统的代码可见性，这样你就可以消除猜测。被采集的可观测性数据数量巨大且大多为无用数据。工程师没有办法及能力坐在电脑上分析每一个遥测数据。如何从海量的数据中捕获事件，从而把被动响应变为主动防御。这个在现代可观测系统中非常重要。如果利用人工智能带来的强大分析能力帮助我们分析问题，解决问题，甚至根除问题，这个也成为现代可观测性方案中非常关键的功能。Elastic Observability 所提供的 AIOps，机器学习，AI Asistant 可以帮我们为现代 IT 系统实现更加智能的可观测性。

 

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