从“看指标”到“懂因果”:Linux云计算与AIOps大模型的工程闭环
核心结论:AIOps大模型的核心工程突破不在于“让大模型看懂日志”,而在于构建一条从“全栈可观测数据采集”到“结构化证据链推理”再到“受约束的自动化执行”的闭环。这条闭环的每一层都面临可量化、可验证的工程约束:eBPF提供内核级的Ground Truth,日志优先级管道将LLM的Token消耗降低43%,而根因推理必须输出可被审计的证据链而非黑盒结论。AIOps的可靠性不是模型能力的函数,而是环境约束密度的函数。
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