一、峰会简介
会议核心主题为大模型时代的智能化运维，聚焦大模型与运维技术的深度融合，推动运维从“被动响应”向“主动预防”和“自愈运维”转型。聚焦三大方向：大模型与运维深度融合、AIOps与智能化运维实践、云原生与安全挑战应对。
智能感知与根因分析：博睿数据展示如何通过大模型压缩故障定位时间，实现“AI+可观测”协同联动。例如，某CDN企业通过AI介入P0-P2级告警，响应时间与解决效率提升90%，定位准确率达97%。
运维工具重构：太保科技提出“从工具到大脑”的转型路径，将大模型能力嵌入告警收敛、故障诊断等场景，构建人机协同的智能运维体系，降低经验壁垒，提升一线解决率。
故障预测与自愈：嘉为蓝鲸展示AIOps一体化平台，覆盖全栈智能可观测中心与应急灾备管理，通过异常检测、根因分析实现故障快速定位与自动恢复。
运维数据治理：证券行业案例中，通过数字孪生技术融合多维数据，打造业务态势感知驾驶舱，解决运维数据孤岛问题，提升业务连续性保障能力。
微服务架构运维：针对云原生环境下的服务治理、容量调度等痛点，分享容器化部署的稳定性工程实践，如“1-5-10”目标（1分钟发现、5分钟定位、10分钟处置）。
供应链安全防护：探讨AI模型供应链安全风险，如NPM包投毒事件，提出模型生命周期管理、访问权限管控等治理措施。
通过参会可以拓展技术视野了解大模型在运维领域的创新场景，如基于多模态数据的故障预测、智能变更方案生成等，为技术选型提供参考。掌握云原生、AIOps等前沿技术的落地路径，学习金融、互联网等行业标杆案例的架构设计与实施经验。实践问题解决：告警风暴治理：学习如何通过智能收敛、用户侧监控减少无效告警，提升运维效率。复杂系统故障定位：借鉴微服务架构下的调用链追踪、根因分析方法，缩短MTTR（平均修复时间）。运维安全加固：了解AI模型供应链安全防护体系，规避数据泄露、模型投毒等风险。
二、峰会核心资料清单
主会场
AI Agent 技术实践专场
AI+DevOps专场
AIOps 最佳实践专场
SRE稳定性专场
阿里巴巴全栈AI实践专场
大模型+运维专场
高效运维及 AIOps专场
金融行业 AI 研运实践专场
可观测性专场
智能化测试专场
三、峰会核心资料截图示例
