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热辣滚烫的假期收尾,新一年的运维怎么做?案

热辣滚烫的2024刚开年,AI巨头们的竞赛,一波未平一波又起。这些天,铺天盖地都是“Sora又让人类完了”的新闻。

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为啥人类又要完了呢?

简单说,Sora能够生成流畅的60秒视频,具有多个角色、特定类型的运动以及主题和背景的准确细节的复杂场景。相比竞品,Sora 是“灭霸”级别。之前主流的 AI 生成视频都在 4 到 16 秒,还“卡成 PPT”,而 Sora 弯道超车,直接将时长拉到 60 秒。后者的画面表现,已经媲美视频素材库,放进视频当空镜完全可行。直线冲击广告、短视频乃至影视行业,未来将有许多人的工作方式将随之改变。

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当然,目前Sora还有很多不足,难以准确模拟复杂场景的物理特性,并且可能无法理解因果关系的具体实例。比如咬一口饼干,但饼干可能没有咬痕。另一点是混淆提示的空间细节,左右混淆,难以精确描述随时间推移发生的事件,就像这个跑步机翻车案例。

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被Sora截胡抢了风头的,是Google发布自己的开源大模型,Gemma一款能跑在你笔记本电脑上的大模型,称为最强的开源模型!

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Gemma是一个小尺寸的大语言模型,提供了 2B 和 7B 两种不同规模的版本,每种都包含了预训练基础版本和经过指令优化的版本。所有版本均可在各类消费级硬件上运行,无需数据量化处理,拥有高达 8K tokens 的处理能力。

每一次科技狂潮,打工人都最先焦虑,这次咋整?记住一点,贩卖焦虑的,都是为了赚你的钱。Sora都还没有公测,就有人开始卖课程了。知道你很急,但劝你先别急,学会驯服利用工具才是人类本能。

譬如说,这个超长的春节假期,我们从moc后台看到一组极简数据:2月9日至2月17日累计处理事件141个,工单6个。节假日也能日日无异常。根据用户的系统状况,提供专属的服务方案,节前巡检排查隐患,节假日提供7*24h在线值守,保障系统的健康稳定。

在日常的运维服务中,为用户提供完善的运维服务。我们从风险管理、效率提升和成本控制方面介绍。

风险管理--将日常风险降至最低

我与系统相安无事,这是最好的运维状态。运维工作围绕系统、服务的安全稳定开展,稳定、可用性是第一保障,其次是隐患排查,提高性能和资源效率。在风险管理方面,通过主动监测和自动巡检、异常响应三个手段介入,主动御防,及时发现、响应,降低日常风险因子。

主动监测,及时响应风险异常

建立统一的监控系统,梳理业务流程,关联业务和IT数据,7*24小时不间断地采集、分析指标数据,对数据进行趋势性分析和响应。并建立完善的告警机制和故障管理流程,确保问题被发现并及时处理。

自动巡检,主动评估与预测风险

人工巡检工作量大,间隔周期久,不易及时发现系统运行隐患。自动巡检代替人工巡检,能够时或周期性完成巡检任务,准确及时地发现隐患,同时可针对性地提出预警及解决方案,降低系统运行风险。

异常响应,提升运维效率

感知与决策、响应,构成运维三要素。提高异常响应是保障运维安全,提升运维效率的关键。提高异常响应的要点在于:

1、实时健康监测,在线感知风险状况;

2、数据指标+算法策略,趋势性预测;

3、建立风险感知、决策、执行闭环流程。

4、专家协同,在线管理。

建立常态化的运行风险评估的工作机制,协同人员、事件、工具,确保场景工作顺畅协作。专家协同在线,快速的异常响应,提升风险管理能力及日常运维效率。

提速增效,长期主义的胜利

一套可持续提升的运维模式,为用户提升价值,提高效率,降低运营成本。

在运维场景中,频繁出现故障的系统环境导致人力成本、技术成本,乃至设备成本不断攀升,更影响业务发展。以AI机器学习算法为前驱,精准的趋势预测,及时感知风险异常,改变救火运维模式,主动监测、自动巡检、moc在线值守功能的应用大大提升系统的健康度,更直接地降低人力投入,为业务发展提供多维的数据支持。

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平台使用成本投入,基于SaaS开箱即用的特点,下载采集后可快速接入资产进行使用,降低用户侧安装调试及学习应用的成本;moc在线值守,帮助用户关注系统健康状况,并提供专业的技术支持,减少技术成本和人力成本支出。

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