AI赋能IT：告警噪音中精准寻真因
警报疲劳是开发者挑战。需清理警报，基于SLO优先处理，自动化低紧急响应，并利用AI辅助。目标是确保人工处理的警报均可操作且关键，提高效率。
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人工智能基础设施2025实施指南
对 MLOps 团队而言，AI 基础设施的关键变化在于：以网络为先的集群设计、面向内存的调度策略，以及数据中心级的供电与散热。优化目标应聚焦于集群层面的作业吞吐、可靠性与可运维性，而非单卡峰值指标。本文将最新基础设施进展转化为可落地的指导手册、SLO 与采购要
警报疲劳是开发者挑战。需清理警报，基于SLO优先处理，自动化低紧急响应，并利用AI辅助。目标是确保人工处理的警报均可操作且关键，提高效率。
对 MLOps 团队而言，AI 基础设施的关键变化在于：以网络为先的集群设计、面向内存的调度策略，以及数据中心级的供电与散热。优化目标应聚焦于集群层面的作业吞吐、可靠性与可运维性，而非单卡峰值指标。本文将最新基础设施进展转化为可落地的指导手册、SLO 与采购要