weixin_42556618的博客

站点级证书全生命周期管理方案，嘉为蓝鲸WeOps助力企业将证书管理问题转化为安全优势。

四类智能体破解运维难题，实现知识工具LLM融合与高效响应。

针对传统RBAC痛点，双模式授权、跨项目批量配置及数据级权限助力高效研发。

嘉为蓝鲸可观测系列产品获Gartner推荐！嘉为蓝鲸全栈智能可观测产品技术领先。

嘉为蓝鲸DevOps以模板体系破研发效率难题，支持批量管理与共享，提效90%。

OpsPilot接入Jenkins，对话式交互助高效构建，智能解难题提运维效率。

嘉为蓝鲸WeOpsV5.22&V4.22上线，AI总结工单、生成脚本，收藏巡检功能便捷实用。

智能化工单提炼知识库，自然语言生成运维脚本，高频服务快捷访问，历史巡检满足合规审计，提升运维效率。

通过一体化运维平台整合分散数据，构建资源全生命周期管理体系，实现自动化管控与流程优化，提升运维效率及业务连续性，助力企业IT管理升级。

OpsPilot接入K8S工具，对话式交互助解多集群管理与Pod重启难题提效

大模型下运维PPTR各要素转型，人机协作提效，构建智能运维新生态。

优化关键指标，强化风险评估与自动化协作，保障业务稳定高效。

嘉为蓝鲸展示AI赋能的DevOps、AIOps及WeOps平台，融合智能运维与全栈解决方案，助力政企千行百业实现高效数智化转型。

革新传统运维模式，通过六类资源智能化重构与动态协同，构建闭环自治网络，提升运维效率并驱动未来智能生态。

AI驱动运维智能化演进，大模型+Agent+MCP协议实现自主运维，故障自愈率达85%，效率显著提升。

嘉为蓝鲸OpsPilot智能运维平台深度融合RAG技术与自研bce-Reranker-base模型，构建高效知识处理体系。

嘉为蓝鲸2025春季发布会推出AI赋能的智能运维矩阵，助力企业高效、安全、智能化运维升级。

随着技术的快速发展，检索增强生成（RAG）成为构建智能知识库的核心方案。嘉为蓝鲸 OpsPilot基于 RAG 技术打造高效知识处理体系，在 RAG 预处理环节，提取与分块技术通过精准解析文档结构、拆分语义单元为后续处理奠定基础。而在知识处理的 “下半场”，作为连接预处理与大模型应用的关键桥梁，前者做“翻译家”，把文本变成机器能懂的数字密码，后者则是 “导航器”，用这些密码在知识库快速找到答案。在 RAG 系统中，Embedding一是存于数据库。二是用户提问时，Embedding 模型。

嘉为蓝鲸作为数字研运解决方案的引领者，在保持研运一体化运维平台稳定发展的同时，坚持创新，结合运维领域最新的大数据、机器学习和大语言模型技术，融入嘉为蓝鲸上千家政企客户的实践经验和发展诉求，推出的嘉为蓝鲸运维数据与智能平台，已经在多家头部银行和运营商客户落地，帮助客户解决海量规模下的运维质量、成本、效率和体验问题，取得了良好的效果。

传统运维工程师面对系统异常时，还在反复切换监控平台、日志平台和SQL查询工具进行查询和分析，而大模型技术正在重新定义数据交互方式，基于Function Call无缝连接系统数据，通过小鲸观测助手，实现自然语言聊天式快速获取系统数据，辅助异常分析。结合预测性对话流与大模型，小鲸观测助手能够实现对话智能引导，引导用户完成智能提单引导、智能故障处置引导等场景：根据故障排查的场景，预设引导性场景，智能机器人识别关键字以后进入引导场景，确保问题能够迅速被识别和解决。

当企业需要监控新型号或新品牌的存储设备时，WeOps能够基于设备的指标文档，快速开发定制化监控插件，实现对多样化存储设备的无缝接入与全面监控。

例如，当遇到一个复杂的系统故障时，运维人员可以利用AI驱动的知识库，快速定位到类似的故障案例，并获取详细的解决方案，从而提高工作效率。对于管理者而言，需要从传统的“资源协调者”进化为“技术战略家”，具备敏锐的技术洞察力和前瞻性的战略规划能力，能够准确把握 AI 技术的发展趋势，并将其与企业的业务需求相结合，制定出切实可行的技术战略。对于运维管理者和工程师而言，站在这一技术变革的十字路口，如何在充分挖掘 AI 赋能潜力的同时，有效控制由此带来的风险，妥善应对职业转型的挑战，成为未来三年内亟待解决的核心命题。

此外，OpsPilot更加聚焦于运维领域，超出单个LLM大模型的能力范畴，成为更懂运维的智能AI平台。通过这一技术，OpsPilot 能够将企业各个业务系统的实时数据接入AI平台，结合联网检索与私域知识库沉淀的专业经验，形成立体化的知识网络，涵盖运维知识库数据、 CMDB信息，以及全量工单记录等数据，将这些关键信息统一接入OpsPilot 的智能体，实现运维智能化。

通过发布平台一站式贯通持续集成CI、持续部署CD、投产审批ITSM、发布投产阶段，构建以应用为中心的应用、制品、配置和发布管理流程，实现版本持续交付自动化。发布平台具有稳定、高效、跨多云区域的海量执行能力，支持托管。

在会议上，嘉为蓝鲸客户经营总经理何世晓带来了主题为《数字化时代运维体系转型关键要素研究》的演讲，剖析了传统运维体系在数智化浪潮下面临的挑战，并分享了嘉为蓝鲸的前沿解决方案和实践经验。

企业级用例库旨在通过建立统一的管理平台以实现测试用例的集中存储、高效复用和持续优化，从而降低维护成本、提升测试效率，确保测试工作的一致性和规范性。用例库管理即企业级的测试用例总和，测试团队在此持续更新、维护公共用例库，为后续的跨项目复用提供丰富的测试资产。通过用例的优先级管理和执行效率优化，减少冗余测试活动，实现测试资源的精准投放。

当数字浪潮席卷产业变革，运维效能已成为企业竞争力的核心标尺。鲸眼凭借 AI 赋能的全栈可观测性解决方案，为数字化转型构建智能运维新范式 —— 从 AI 驱动的故障诊断到硬件健康的实时守护，从网络拓扑的全景洞察到秒级数据的精准检索，以一站式智能平台重塑运维边界。

然而，无论技术如何革新，存储系统的监控始终是保障业务持续性、优化性能以及预防故障的重中之重。存储监控的核心目标是从海量的指标中提取关键数据，实时掌握存储系统的运行状态，预警潜在风险，并为性能优化提供数据支撑。持续的性能监控使企业能够评估运行趋势、识别性能瓶颈，从而优化资源分配，提升存储系统的ROI（投资回报率）。存储池是逻辑存储资源的聚合层，其性能和状态会直接关系到系统的资源分配效率和存储容量管理能力。随着企业核心业务的数字化程度越来越高，存储系统的健康状态直接关系到业务的连续性和服务质量。

OpsPilot的火爆程度从侧面反映了AI技术的巨大潜力，而WeOps的出色表现则证明了运维在AI时代不可或缺的重要性，真正实现1+1>>2的效果。以嘉为蓝鲸推出的AI产品OpsPilot为例，它凭借强大的AI能力，不仅为客户提供便捷的AI服务，也对公司内部所有技术与业务人员提供强大的工作支撑，构建起。，大大提高了运转效率，然而随着AI的应用范围扩大，资源要求也越来越高，对AI工具本身的支撑问题也。的火爆，正驱动人工智能迈入超速迭代周期，推动AI以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。

AI赋能DevOps：智能排错、代码修复与需求生成，打造高效开发新范式！

嘉为蓝鲸LLMOps平台+DeepSeek：为运维全生命周期及业务通用AI 场景提供工具支持与自定义扩展能力；10+震撼智能运维场景分享。

本文介绍了银行SRE转型中的SLO持续改进策略，包括合理设置计算窗口、通过历史数据与业务优先级设定初始值、应用。

平台以配置管理数据库为基础，通过监控模块实时捕捉系统状态，通过流程管理减少人为错误，以自动化运维减轻负担。公司将积极推动自动化运维稳步向智能运维迈进，为公司的可持续发展注入数字化驱动力，助力滔搏在激烈的市场竞争中持续保持优势，实现长期、稳健发展。面对新兴的数字化趋势与业务形态，滔搏积极前瞻布局，推动运维工具从1.0阶段向2.0阶段迈进，打造集成化的运维平台。滔搏构建的运维可视化大屏和报表运营分析中心，整合了多源数据，可以直观地展示系统状态、性能指标和告警信息，从而快速定位问题，并提供决策支持。

因此，银行SRE团队的实践方法并不是一成不变的，而是需要量体裁衣，充分结合团队规模的特点设计实施路径，从而在不同的技术成熟度和组织资源条件下，最大限度发挥SRE的价值，提升系统的可靠性与业务的持续创新能力。从资源紧张的小型团队到复杂系统支持下的大型团队，各种规模的团队需要采取适合自身特点的策略，以下将分为小型、中型和大型团队来分别说明其SRE组建方案和关键特性。通过本文的探讨，我们明确了SRE团队在不同规模IT团队中的组建策略，以及基础架构SRE、工具SRE和业务SRE在推动系统可靠性中的具体角色与职责。

软件应用一般由开发人员进行程序源代码的编写，调试，集成构建，打包提交给测试人员。测试通过后程序包发布，最后由运维人员进行软件应用的部署。简单的说，软件部署就是把开发好的软件应用给到用户正常使用的过程。...

杜绝挖矿病毒最好的方案是采用“专业的运维平台”+“专家级技术服务”，“专业的运维平台”能帮您更好的开展预防工作、极大提高挖矿病毒发现及诊断效率。

与传统企业相比，敏捷企业聚焦于极致用户体验，以实现客户旅程的端到端优化。

我们在服务客户的过程中常常发现，不同岗位对于同一个产品的需求不尽相同。01. 是什么让他沉迷Excel无法自拔？小张是一名运维工程师，负责做公司配置表格的维护。目前公司的配置信息以Excel表格为主要维护手段，他每天都要打开不同的Excel表格，表里密密麻麻记录着资产和配置统计等信息，根据当日的维护状况按时更新和维护。尤其这些年，公司的业务在扩张，系统的数量越来越多，每次维护起来有些手忙脚乱，需要仔细记录和核对数据，避免出现数据不一致等情况。当公司就一两个业务，两三个系统的时候，拥有多年工作

ITIL 4自19年正式对外发布，至今已经有2年了，目前已经建立了较为完整的框架体系。运维领域因为ITIL 4的发布带来较大改变，因此本次直播我们将围绕ITIL 4出现前后的运维侧的改变为主题进行讲述，内容分三大部分：ITIL 4说了什么、ITIL 3与ITIL 4的区别对比、我们应该如何提升IT服务管理水平。01. ITIL 4 说了什么？我们先来看一下ITIL的演进过程，ITIL最早是在1980提出，九年后出版了第一本ITIL书籍，但是在当时并没有引起人们的关注，也没有被太多人认可。20

自从我学习和通过了精益（Lean IT leadership）、敏捷（Scrum Master）、DevOps（DevOps Master）相关认证后，对运维管理和运维工作本身有了新的思考和启发。本文我们将围绕保障业务连续性、敏捷交付业务价值和提升员工满意度3个阶段进行探讨，同时分享不同阶段的实现思路供各位参考。01. 运维管理的终极目标——BVSSH运维管理的最重要的职责之一是保障业务连续性——负责系统的运行维护，保障业务安全稳定地运行。时过境迁，在VUCA的数字化时代，运维管理仅关注业务连续