当前，AIOps 普遍面临“能演示、难落地”的困境！单点 Demo 效果显著，却难以在复杂、动态的云原生生产环境规模化落地。其根本原因并非算法不足，而是缺乏统一的数据语义底座、可度量的评估体系与可持续演进的工程闭环。

对此，1月28日（周三）19:00，阿里云云原生可观测高级算法专家温希道老师，将带来《AIOps如何从Demo走向规模化落地》主题分享，探讨如何通过UModel构建指标、日志、链路等多源数据通用语义底座，解决AIOps数据割裂复用难问题；如何依托AIOps Benchmark体系，将效果转化为可评估、可复现、可回归的工程标准；如何采用大小模型协同架构，在复杂生产环境中实现稳定、可信、可扩展的AIOps实践。

• 主题：AIOps如何从Demo走向规模化落地

• 讲师：阿里云 云原生可观测高级算法专家 温希道

• 时间：1月28日（周三）19:00

• 地点：线上直播间

温希道

阿里云 云原生可观测高级算法专家

 

• 美国匹兹堡大学信息科学博士、清华大学计算机系博士后，长期聚焦机器学习、深度学习与大模型在智能运维中的研究与工程化实践，在软件工程、机器学习与人工智能领域发表40余篇论文与专利，推动可观测与智能运维能力的体系化建设与落地。

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