人工智能行业：AiDD-人工智能行业2024AI+研发数字峰会：打造自适应AI运维智慧体，大语言模型在软件日志运维的实践-250320

- 软件日志运维正从机器语言向自然语言转化，以提高运维效率和准确性。

- 传统运维依赖人工解读日志，面临信息量大和复杂性的挑战。

- 自动日志分析技术能够实现机器语言的自动翻译，提升运维智能化水平。

在2024 AI+研发数字峰会上，讨论了自适应AI运维智慧体的构建以及大语言模型在软件日志运维中的应用。

软件日志运维的演进趋势是从任务数据驱动向自适应运维智慧体转变。

首先，软件日志运维经历了从机器语言到自然语言的转化。

日志作为机器语言，记录了设备的运行状态和异常情况，产生了大量的PB级日志。

传统网络运维依赖人工翻译机器语言，运维人员通过解读日志来监控设备并检测异常。

自动日志分析则是将机器语言自动翻译为可理解的信息，解决了日志种类繁多、数量庞大及非结构化文本的挑战，减少了对领域知识的依赖，提高了运维效率。

投资标的：自适应AI运维解决方案、自动日志分析工具。

推荐理由： 1. 随着网络和软件系统的复杂性增加，产生的日志数据量呈指数级增长，传统的人工监控和分析方式已无法满足高效运维的需求。

2. 自适应AI运维智慧体能够实现从任务数据驱动到自适应运维的转变，提高运维效率和准确性。

3. 自动日志分析工具能够自动翻译和理解日志中的自然语言和语义信息，减少对运维人员的依赖，降低人力成本。

4. 通过智能运维技术，可以实时监控设备状态，快速检测异常和突发事件，提升网络的稳定性和安全性。