分类目录归档：产品研发
AgentOps 是一种新兴的运维方法，主要针对 智能代理（Agent） 的部署、管理、监控和优化。智能代理通常是自动化的程序或系统，它们能够自主执行特定任务，如数据收集、决策制定、自动响应和交互。AgentOps 的目标是为这些智能代理提供一整套管理框架，以确保其在生产环境中的稳定性、效率和可扩展性。
AgentOps（Agent Operations）是指在生产环境中管理智能代理的生命周期，包括其配置、部署、监控、优化和更新。与传统的系统运维（Ops）类似，AgentOps 侧重于如何高效、安全地管理大量智能代理的工作负载，同时确保其能够持续执行任务...
LLMOps（Large Language Model Operations）是指对大型语言模型（Large Language Models, LLMs）的运维、管理和优化的全过程。这一概念主要用于确保在生产环境中使用大规模语言模型时，能够高效、可靠、安全地进行部署、监控、优化以及更新。
随着大型语言模型（如 GPT-3、GPT-4、BERT 等）在各行各业中的广泛应用，LLMOps 成为支持这些技术在实际业务中的稳定性、可扩展性、可用性和合规性的重要手段。它借鉴了传统的 MLOps（机器学习运维）的理念，但侧重于特定的挑战，如模型规模、计算需求、推理速度、数据隐私以及伦理问题等。
DORA（DevOps Research and Assessment，DevOps 研究与评估）是一个聚焦于评估 DevOps 实践效果的研究项目。DORA 提供的数据驱动的指标帮助组织衡量软件交付和运维的绩效，以便优化 DevOps 转型的效果。DORA 的研究成果和指标广泛应用于业界，成为 DevOps 实践评估的重要参考标准。
DORA 起源于对 DevOps 最佳实践的研究，经过多年的积累，它形成了一套评估软件交付和运维绩效的标准指标。通过这些指标，组织能够定量地衡量其 DevOps 实践的效果，从而识别改进的机会，提升整体交付效率和质量。
数据湖屋（Data Lakehouse）是结合了数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）特性的混合架构。它旨在通过整合数据湖的低成本、可扩展性和灵活性与数据仓库的结构化数据存储、事务支持和高效查询的优势，解决传统数据湖和数据仓库各自的局限性。数据湖屋为企业提供一个统一的平台，能够存储原始数据、处理数据并进行高效的数据分析，同时保留对结构化数据的支持。
数据湖（Data Lake）是一种数据存储架构，专门用于存放大量原始、未处理的数据，这些数据来自不同的来源，可以是结构化的（如数据库中的表格数据），半结构化的（如JSON、XML数据），或者是非结构化的（如文本文件、视频、音频等）。数据湖与传统的数据仓库不同，后者通常要求数据以特定结构进行清洗和转换，而数据湖允许在存储时保留原始数据，并且可以根据需要随时进行加工和处理。
数据湖架构的设计目标是为企业提供一个统一的、高容量的存储空间，用于存放所有类型的数据，并为数据科学家、分析师和开发人员提供一个灵活的环境来处理这些数据。
Cloud EDW（云端企业数据仓库） 是将传统的数据仓库架构迁移到云环境中，从而利用云计算的弹性、可扩展性和成本效益来管理和分析企业级数据。企业数据仓库（EDW, Enterprise Data Warehouse）是一个集中存储企业所有业务和运营数据的系统，用于支持分析和决策。云端企业数据仓库则是在云计算平台上搭建和运行这种数据仓库。
云端 EDW 提供了一个集成的数据存储、处理和分析平台，企业可以通过云平台的服务来实现数据集成、查询、报表生成和数据分析等操作。与传统的本地数据仓库相比...
Data Mesh（数据网格） 是一种新兴的分布式数据架构和理念，旨在解决传统数据架构（如数据湖、数据仓库）在大规模、复杂组织环境中的一些痛点，尤其是在数据管理、扩展性和跨部门协作等方面的挑战。它提倡将数据管理的责任分散到组织中的多个领域（如不同的业务部门、团队或产品线），而不是集中管理所有数据，像传统的数据湖或数据仓库那样通过单一的数据团队进行处理。
Data Mesh 强调的是领域驱动的分布式架构，使得每个业务领域（domain）都能独立管理和处理自己的数据，同时确保全局数据的共享和互操作性。这种架构更符合现代分布式架构和微服务的思想，能够有效地应对数...
Data Fabric（数据织网） 是一种集成架构和技术解决方案，用于在组织内部或跨多个平台之间提供一致、可靠、无缝的数据访问、管理和治理。它将数据源、存储、处理和分析层进行整合，通过提供智能化的数据访问方式，帮助企业应对数据多样性、复杂性和分散性的挑战。
Data Fabric 旨在为数据驱动的业务提供一致的视图，能够跨越不同的数据库、应用程序、数据湖、数据仓库和云平台等数据存储位置，确保数据在不同环境和系统之间流动顺畅、灵活、快速并具有高可用性。
Data Fabric 提供一个...
DevOps指标（DevOps Metrics）是用于衡量和跟踪 DevOps 实践和流程效果的关键指标。这些指标帮助团队评估其开发、运维和部署的效率，识别瓶颈，并优化工作流以提高软件交付质量和速度。DevOps指标通常涉及以下几个关键领域：交付速度、质量、稳定性和响应性。下面列出了一些常见的 DevOps 指标及其作用：
"Keepalive" 高可用性通常是指在分布式系统或网络架构中使用“keepalive”机制来确保服务的持续性和高可用性，特别是在长时间连接和网络会话中。这种机制可以防止连接超时，确保系统之间的连接持续有效，避免连接意外断开。以下是与“keepalive”相关的一些高可用性实践和概念：