AIGC助力大规模对象存储服务OSS的能效提升

阿里巴巴资深技术专家对象存储负责人罗庆超 大规模对象存储服务OSS在开发运维中的挑战和目标 面对巨大挑战，如何达成目标？？？ 结合AI的智能运维助力能效提升 场景1：通过AI做好根因分析支撑可用性SLA达成—背景 场景1：通过AI做好根因分析支撑可用性SLA达成—逻辑架构 场景1：通过AI做好根因分析支撑可用性SLA达成—分析流程 场景1：通过AI做好根因分析支撑可用性SLA达成—效果 场景2：智能分析访问全链路追踪慢请求—背景 场景2：智能分析访问全链路追踪慢请求—逻辑架构 场景2：智能分析访问全链路追踪慢请求—效果 用户延时 集群延时 机器延时 场景3：采用NLP分析海量工单挖掘改进方向—背景 场景3：采用NLP分析海量工单挖掘改进方向—方案 场景3：采用NLP分析海量工单挖掘改进方向—效果 场景4：探寻AIGC的智能机器人提高易用性—背景 通过AIGC训练的智能机器人，采用文字、图片、视频为用户提供服务通过智能回答解决问题，降低工单数量，减少服务人力投入随时快速响应，解决问题，提高易用性 场景4：探寻AIGC的智能机器人提高易用性—方案探索 总结和展望 •通过DataOps积累海量运维数据，是走向AIOps（智能运维）的必经之路•高频问题（根因分析、慢请求、工单优化等）采用智能运维切入收益大•AIOps道阻且长，行则将至 Thanks