Apr, 2023

云平台上的 IT 运维人工智能（AIOps）：评审、机会与挑战

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TL;DR介绍了实现基于云平台的人工智能运维 (AIOps) 的愿景、趋势、挑战和机遇以及多种运用案例和关键技术，特别关注了数据分析、问题分类和解决方案提出和技术应用等方面。着重挖掘了那些尚未被深入开发或对人工智能技术能够产生显著影响的领域。文章中还提供了该领域的趋势预测和关键投资机会。
发现论文，激发创造
  • 事件管理的 AIOps 解决方案：技术指南与综合文献综述

    提供了一种 AIOps 术语和分类法，建立了结构化的事故管理程序，并提供了构建 AIOps 框架的指南，以提供 AIOps 领域的技术和研究方面的全面回顾，旨在构建知识，识别差距，并为该领域的未来发展奠定基础。

    Apr, 2024

  • 信任守护者：通过厂商合作在 AIOps 中导航数据安全

    人工智能运维（AIOps）是一个快速发展的领域，应用人工智能和机器学习来自动化和优化 IT 运维。然而，由于数据源可能包含敏感信息，数据安全是在与 AIOps 供应商合作时的重要关注点。本文将讨论不同供应商提供的安全功能以及我们如何采用最佳实践来确保数据的保护和隐私。

    Dec, 2023

  • 面向软件编辑中小企业的本地 AIOps 基础设施：一份经验报告

    通过利用开源工具，本文调查了在内部实施 AIOps 解决方案的可行性，介绍了一个成功部署的综合 AIOps 基础设施，并提供了构建其各个组件的不同选择的基础。对于寻求以现代 AIOps 方法内部管理软件维护流程的公司，我们的经验可以提供帮助。

    Aug, 2023

  • 网络 AIOps 中部署深度学习模型的质量监测和评估

    该研究论文探讨了如何在网络管理中使用 AIOps 技术，通过简单而有效的技术对个体推理和多重推理中的整体模型质量进行评估和追踪。

    Feb, 2022

  • 利用日志指令进行基于日志的异常检测

    该论文提出了一种名为 ADLILog 的方法，结合源代码日志指令和目标系统的数据，通过两阶段学习过程，学习深度神经网络模型来可靠地检测系统日志中的异常，实验结果表明 ADLILog 在 F1 得分上的表现比相关方法提高了高达 60％。

    Jul, 2022

  • 工业 4.0 中的人工智能：对工业系统集成挑战的综述

    在工业 4.0 中，网络物理系统 (CPS) 产生大量数据，可以被人工智能 (AI) 用于预测维护和生产计划等应用。然而，尽管已经证明了 AI 的潜力，但其在制造业等领域的广泛应用仍受限。本文通过综合审查最近的文献、标准和报告，确定了一些关键挑战：系统集成、数据相关问题、管理与劳动力有关的问题以及确保可信 AI。定量分析突出了实践者需要重视但尚需学术界进一步研究的特定挑战和主题。本文简要讨论了这些挑战的现有解决方案，并提出了未来研究的方向。我们希望这项调查能够成为评估 CPS 中应用 AI 的成本效益影响的从业者资源，也能够帮助研究人员解决这些紧迫问题。

    May, 2024

  • 面向中小型环境的本地 AI 即服务

    这篇文章探讨了人工智能作为服务的功能和相应技术栈以及可能的实现，分析了适用于小型和中型用户的开源用户友好技术，允许完全控制数据和技术平台而不依赖任何第三方或供应商锁定。

    Oct, 2022

  • 运筹学的人工智能：革命性地改进运筹学过程

    人工智能与运筹学的融合为多个领域带来革命性的机会，通过综述最新研究现状并探讨人工智能在运筹学中的潜力，本文旨在激发对于开发人工智能增强运筹学方法和工具的进一步研究和创新，并通过提供相互协同作用带来的显著进步和新颖解决方案来推动更有效和高效的决策制定。

    Jan, 2024

  • 基于云技术的医疗聊天机器人 AISecOps 威胁建模分类

    本文介绍了在医疗领域广泛使用的医疗聊天机器人的安全保护，使用 AISecOps 技术监控此类云托管资产的保密性、完整性和可用性，并应用 STRIDE 威胁建模框架模拟医疗聊天机器人中的可能存在的威胁。

    May, 2023

  • 跨层优化实现资源高效 AIoT 系统：综述

    人工智能物联网（AIoT，AI+IoT）领域是由智能基础设施的广泛使用和深度学习（DL）的显著成功推动的。本研究通过优化资源友好型的深度学习模型以及模型自适应系统调度，来改善 DL 模型的准确性和响应性，推动由单独级别设置的性能边界。此外，针对 AIoT 环境的动态特性，本文还探索了适用于不同级别的上下文感知控制器，实现自动跨级别适应，并提出了资源高效的 AIoT 系统的一些潜在方向。

    Sep, 2023