AI 时代,开源项目的技术 Support 正在被重写
AI 正在重写开源项目的技术 support 流程:先让 AI 读文档、源码、配置、日志和运行环境完成第一轮排障,再把收敛后的问题带到社区。
汇总 Flashcat 博客中与 AI 相关的文章,方便按主题连续阅读实践、案例、选型和产品更新。
AI 正在重写开源项目的技术 support 流程:先让 AI 读文档、源码、配置、日志和运行环境完成第一轮排障,再把收敛后的问题带到社区。
任何方向要真正落地智能化,首先要完成数据建设,以达到AI-Ready状态,再用AI做最后一公里的催化剂。可观测性方向如何才能做到AI-Ready?本文介绍Flashcat完成AI-Ready建设的方法。
目前国内外市场上有众多可观测性产品,Flashcat和其他可观测性产品有什么不同?
Flashduty 作为一站式告警 On-call 平台,会把各个监控系统的告警事件聚拢到一起,把相似的告警收敛为故障(incident),所以,在 Flashduty 中要提供故障本身的分析总结能力,这就理所当然。
介绍微软 Azure SRE Agent 的能力与工作方式,涵盖事件响应、日志和指标分析、根因定位、安全检查与自动止损等场景。
面对海量的观测数据和复杂的IT环境,如何有效的连接观测系统和大模型,产生智能化的效果,总有一种老虎吃天,无从下嘴的感觉。本文将介绍Flashcat如何解决这个难题,有效的引进大模型,以及相应的案例。
这一波 AI 浪潮跟以往都不同,各个行业都看到了新的可能性,都想把 AI 引入自己的场景,看看能迸发什么样的助力。笔者所在的监控、可观测性领域,也有各种尝试,比如:把事件交给 AI 直接分析,让 AI 帮忙编写 Promql 等,有没有其他重磅的应用场景?