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LogEval：一套用于大型语言模型在日志分析领域的全面基准套件
在 AI 运维领域中，对于保证信息系统有序和稳定运行，日志分析至关重要。然而，现有大语言模型在日志分析任务中的表现尚未得到充分验证。为此，我们引入了 LogEval，这是一个综合性基准套件，旨在首次评估大语言模型在不同日志分析任务中的能力。
PDF2 days ago
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。
PDF3 months ago
McUDI: 模型中心化无监督退化指示器用于故障预测 AIOps 解决方案
本文介绍了一种模型中心的无监督退化指标 (McUDI)，能够检测 AIOps 模型由于数据变化而需要重训练的确切时刻，并展示了在 AIOps 解决方案的维护流程中使用 McUDI 可以减少需要注释的样本数量，对于作业故障预测减少了 30k
PDF5 months ago
从异常检测到自动日志标记和开创性根本原因分析的进展
该研究引入了一个日志异常的分类法，并探索了自动数据标记来减轻标记挑战，同时研究了多种异常检测技术及其与特定异常类型的相互对齐关系。这篇论文丰富了我们对异常检测和自动标注的理解，为变革性的根本原因分析奠定了基础，从而使 IT 系统更具弹性，提
PDF6 months ago
AIOps 驱动的无监督场景下日志异常检测的增强
本研究提出了一个新颖的混合框架，通过整合无监督策略的创新算法，利用自定义损失函数显著增强了日志异常检测的有效性。实验结果极具潜力，对伪正例的显著减少以及处理原始未经处理的日志的能力等方面具有显著优势，为 AIOps 平台内日志异常检测的进展
PDF8 months ago
OpsEval：一个针对大型语言模型的综合任务导向的 AIOps 基准
LLMs 在 NLP 任务中表现出显著能力，并且在特定领域，特别是 AIOps 领域具有潜在的应用前景。然而，目前 LLMs 在 AIOps 任务中的性能还有待确定。本文介绍了一个为 LLMs 设计的综合任务导向的 AIOps 基准测试 O
PDF9 months ago
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
PDF10 months ago
在日志上学习表示以用于 AIOps
通过训练公共和专有日志数据上的大型语言模型 (LLM)，本论文介绍了一种在多个下游任务上表现优于现有模型的 LLM，为 AIOps 提供了高效和有效的自动化日志分析解决方案，使 SRE 能够专注于更高层次的任务。
PDFa year ago
AIOps 领域中时间序列异常检测方法的调查
基于人工智能运维 (AIOps) 的时间序列异常检测的综述以及基于最新进展的面向实际应用和下一代时间序列异常检测的未来方向。
PDFa year ago
云平台上的 IT 运维人工智能（AIOps）：评审、机会与挑战
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
PDFa year ago
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％。
PDF2 years ago
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。
PDF2 years ago