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本文落地一条“最短闭环”（人工触发 → 计划 → 审批 → 执行 → 验证 → 归档），强调：确定性的状态机做“合法性与原子落库”，不确定性的 LLM 做“生成...
调度特性：窗口对齐 + 延迟容忍 + DAG 依赖 + 幂等 Upsert + 分片多租户。
本文落地一套「全栈可观测」数据库设计：明细进 OO，PG 仅存 12 张核心表（维度、定位符、指标 1m、服务调用 5m、日志指纹/计数、拓扑时态、知识库、事件...
按容灾级别（冷备/T+1/热备/多活）分层描述架构、RPO/RTO、数据路径、变更与演练、以及成本模型。方案完全贴合你给出的“OTLP 优先、双链路（OTel ...
定位：OpenObserve/LGTM 提供一线检索与可视化；PostgreSQL 提供深度分析与 AIOps Agent 的统一数据接口（趋势/相似性/拓扑因...
1) PoC（2–3 周）：单区打通 Vector→OTel→OO 与 Kafka→Benthos→PG 全链路；验证 event_id 与 UPSERT 去重...
真正有价值的维度划分应该服务“证据链”：指标报错 → 事件对齐 → 追踪与日志取证 → 拓扑约束路径 → 知识库复用。
OpenTelemetry Gateway 在本方案中承担“区域网关”角色：统一接入 OTLP（gRPC/HTTP）与（可选）Kafka，完成标签规范化、事件 ...
在可观测性体系建设中，边缘采集层扮演着“第一入口”的角色。其核心目标是保证数据在靠近源头时就具备完整性、可靠性与可扩展性，避免因高负载或链路抖动造成数据丢失。方...
本方案提出一套 最小可行、可扩展、可审计 的 AI 驱动 OPS Agent 架构，通过 LLM、规则引擎、工具调用三者协同，驱动 MAPE-K 闭环：
上传失败：Cannot read properties of undefined (reading 'url')
传统的 OPS 自动化更多停留在 SSH/SCP + 脚本 层面，难以应对现代复杂系统的高并发、分布式与动态变化需求。要实现“AI 驱动的 OPS Agent”...
关键词：AI Ops Agent、GitOps、OpenTelemetry、TimescaleDB、ArgoCD、SLO、MAPE‑K、向量检索、可观测性、合规...
实务差异：AI-Native OS 更偏“交互与系统-模型一体化”；Agent-OS 更偏“把智能体当作进程/作业治理”，对齐 Unix/云原生的资源与安全模型...
现代计算系统中存在多种类型的操作系统，它们在架构设计、关键特性和应用场景上各有侧重。下面将批处理、分时、实时、嵌入式操作系统，以及主流的Linux、Unix、W...
技术趋势，历史，演变
本文是 AIOps 系列的一部分，重点探索如何基于 LangChainGo 与本地或在线大模型（LLM），构建一个具备知识检索、问答、智能推理能力的 AI 助手...
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