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1490 - CP4AIOps 中面向云原生应用的最先进的 Gen AI 修复.pdf

上传人: 竿*** 编号:982217 2025-11-29 49页 7.82MB

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本文主要介绍了IBM TechXchange 2025大会上,针对CP4AIOps的下一代人工智能修复技术的研究。关键点如下: 1. **挑战与机遇**:现代事故管理面临系统复杂性、自动化需求、诊断过程缓慢、警报疲劳和数据量巨大等挑战。人工智能技术,尤其是生成式人工智能(GenAI),提供了智能数据分析、根因分析、总结生成和自动修复代码生成等机遇。 2. **研究问题**:提出了四个研究问题,涉及警报风暴和分组、异常检测和定位、总结和计划生成、以及修复代码生成。 3. **核心数据**:使用GNN-GRU和GNN-Attn模型,研究在MicroSS和SWAT数据集上取得了显著的根因识别性能提升。例如,InstantOps+在F1分数上比现有技术高出6.77个百分点。 4. **LLM应用**:大型语言模型(LLM)如GPT-4o和Codellama-34b-instruct在生成警报总结和修复计划方面表现出色,并在适应不同环境和应用中显示出灵活性。 5. **自动化修复**:通过模板化的Ansible Playbook,实现了自动修复代码的生成,减少了人为错误,提高了成本效率。 6. **总结**:集成了多个LLM和GenAI模型,结合深度学习和经典机器学习,用于事故解决。尽管许多任务可以自动化,但在事故解决的生命周期中,SRE的角色仍然至关重要。研究表明,私有模型可以达到与公共模型相媲美的性能。
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