互联网大厂、国有大型商业银行、重点高校在智能运维上的研究进展与创新实践；
AI4DB作为近年来的热门研究方向，如何构建真正意义上的数据库自治能力；
如何将大模型与向量数据库结合，实现高速数据访问、智能决策及问题快速解决；
多云环境下，如何设计行之有效的智能监控平台，提升应用稳定性的同时大幅简化运维工作。
在数据库系统的运维过程中，运维平台积累了大量有价值的数据，这些数据可能是故障诊断案例、索引创建案例等等。本次分享以索引推荐为主题，介绍如何从大量索引创建案例中学习DBA的经验，实现智能化索引推荐，主要内容包括：
索引推荐的问题定义和工业界的成熟方案；
索引推荐近几年的研究进展；
我们对索引推荐问题的建模；
索引推荐在业务场景下的效果。
本议题将介绍智能运维的机遇与挑战，建设银行智能运维建设的目标、基本框架、主要创新点、具体实践以及智能运维标准的研制情况等，主要包括以下内容：
数字经济大背景下，智能运维的机遇和挑战有哪些；
国有大型商业银行IT运维数字化、智能化转型的方向及思路是什么；
建设银行在智能运维方面做了哪些研究与实践，取得了怎样的效果；
智能运维标准的研制进展如何。
本议题将从AIOps建设背景、落地思路、实践案例、未来方向等四个方面介绍农业银行AIOps智能运维建设之路，主要包括以下内容：
大型银行如何通过数据赋能、场景驱动的方式建立AIOps智能运维体系；
大型银行在AIOps领域开展了哪些场景实践，如何通过场景建设来提升运维效能。
数据库自治指的是数据库具有自我管理和自我优化能力的能力，该能力可以帮助企业节约大量时间和人力成本，同时提高效率和保证数据安全性。AI4DB作为构建数据库自治能力的关键技术，在实践中发挥了非常重要的作用。在此次分享中，我们将为大家详细介绍AI4DB在美团数据库自治能力构建过程中，各方面的应用实践：
AI在DevOps领域能解决哪些问题；
如何实现大规模时间序列的实时异常检测及诊断、自愈；
大语言模型LLM能带来什么新的改变。
本次分享将介绍京东科技智能运维整体能力、传统运维与智能运维在故障预警到根因定位的直观比对时间轴，以及智能运维建设的价值。还将详述时序异常检测算法学件在京东科技线上横向业务场景，纵向监控、数据库、网络、资源调度等多个场景的落地经验，并提供以下启发：
运维算法学件建设经验，持续化迭代训练体系搭建方案；
运维算法学件与真实运维场景落地结合的实践经验；
IEEE智能运维方向论文收录经验，知识产权创新点挖掘方法。
本议题将介绍货拉拉监控团队在智能监控领域上的建设成果。其中，团队通过采集丰富的云产品的观测数据、收集所有自研中间件的指标数据、将链路与日志数据和指标数据融为一体，打造了一个功能强大的监控平台。在运维领域，团队提供了清晰易读的以图展示的业务拓扑，实现了业务指标大盘的自动巡检功能，开发了智能降噪、维度下钻、根因分析等功能的智能报警平台，大大简化了运维工作，显著提高了应用的稳定性。本次分享主要包括以下内容：
如何在多云环境下，集成云产品指标、中间件指标、业务指标，形成统一的监控平台；
如何从运维需求出发，设计行之有效的监控产品功能；
了解智能报警平台如何在货拉拉落地，及其具体实战效果。
大模型具备强大的语言理解和生成能力，向量数据库能高效存储和索引大规模向量数据。将两者结合，可实现高速数据访问、智能决策和快速问题解决。通过大规模数据分析与大模型预测，我们能快速发现关键问题、优化系统、提升可靠性和效率。本议题将深入探讨原理、优势和应用场景，分享创新解决方案和成功案例，具体包括以下内容：
智能决策和问题解决：如何利用大模型的语言理解和生成能力，结合向量数据库的相似性搜索，快速做出敏捷决策和解决问题；
系统优化和故障排查：如何通过对大规模运维数据的分析和挖掘，结合大模型的预测能力，快速发现系统优化和故障排查的关键问题；
数据驱动的运维策略：如何利用大模型和向量数据库的结合，实现数据驱动的运维策略，提升系统的可靠性、效率和安全性。
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如果字段的最大可能长度超过255字节，那么长度值可能…
只能说作者太用心了，优秀
感谢详解
一般干个7-8年（即30岁左右），能做到年入40w-50w；有…
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