专题演讲嘉宾：陈昆仪 博士

随着IT系统的复杂性日益增加，运维和监控领域面临的挑战也随之增长。AIOps，已成为解决这些挑战的有力工具，能够帮助自动化和优化监控流程，并显著提高效率。

本次分享是关于阿里云在可观测智能化上的探索与实践，探讨了智能算法在系统异常检测和故障根因定位方面的应用，如推荐告警阈值、时序预测算法、定位异常服务以及分析错误或缓慢的调用链。此外，还将介绍如何利用 LLM 将自然语言自动转换为Prometheus查询语言（PromQL）的技术，简化了查询构建的过程。

演讲提纲：

1. 智能算法能够解决运维/监控领域的哪些痛点
2. AIOps for 系统异常检测
   • 如何为不同的指标推荐合适的告警阈值
   • 如何用时序预测算法，实现对波动型指标的实时异常检测
3. AIOps for 故障根因定位
   • 微服务架构下，如何用算法定位异常服务
   • 如何用算法实现错/慢调用链分析
4. LLM for 自然语言转 PromQL
5. AIGC将给可观测带来哪些机遇与挑战

听众受益点：

1. 学习和了解在可观测AIOps的场景化解决方案
2. 学习和了解在大模型时代下，如何通过LLM实现自然语言到PromQL的转换