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云金融运营领域人工智能发展展望 - KPMG LLP
虽然建立云 FinOps 已势在必行，但它也带来了一些挑战。根据 CloudBolt [1] 进行的一项调查，75% 的公司认为他们至少需要等待 24 到 36 个月才能看到 FinOps 计划的积极成果。企业面临的挑战是缩短实现价值的时间，同时确保提高 FinOps 的效力。这就是人工智能 (AI) 在 FinOps 领域发挥关键作用的地方。长期以来，AI 和 FinOps 被视为两种强大但互相排斥的技术。随着时间的推移，我们看到了两者之间的一些交集。最近，随着生成人工智能 (GenAI) 的民主化，AI 与 FinOps 之间的协同作用得到了进一步发展。
AI 和机器学习在 DevOps 自动化中的作用
Naresh Lokiny 高级 DevOps 工程师 电子邮件：lokiny.tech@gmail.com 摘要：本文探讨了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在 DevOps 自动化中的变革性作用。AI 和 ML 技术在 DevOps 实践中的集成彻底改变了软件开发生命周期，使组织能够实现更快的交付、更高的质量和更高的效率。通过利用 AI 和 ML 算法，DevOps 团队可以自动执行重复性任务、预测潜在问题并优化工作流程以推动持续改进。本文深入探讨了 AI 和 ML 在 DevOps 自动化中的重要性，重点介绍了实施的主要优势、挑战和最佳实践。AI 正在彻底改变我们进行 DevOps 的方式。了解如何应用人工智能来改进软件开发流程和简化运营。关键词：DevOps、自动化、人工智能、机器学习、持续集成、持续部署、预测分析、优化、效率。
2024 年商业计划基础设施财产和运营与……
继续进行 Havre Des Pas 可行性研究（第一阶段）和概念设计阶段（第二阶段），同时与社区/利益相关者进行合作。开始对圣奥宾港、第一塔至西公园和东海岸船台改进进行可行性研究（第一阶段）。开发海岸线管理计划网站并向公众发布。继续根据 2023 年事件和正在进行的洪水模型进一步制定沿海洪水防备计划
长期项目报告 - 种族UKAEA
数据，然后为进一步的计划提供信息。随着退役的进展，这些工具将持续改进，并对一组动态的环境条件和约束进行托管响应。由于游戏技术和相关计算能力的发展，这些工具在其他领域广泛使用。在核部门，机器人系统的快速成熟，包括无人机和四倍的步行机，使传感器能够运送到危险环境中，以收集可用于创建详细数字表示形式的数据。在Longops中，数字触觉取得了突破性的进步，这使操作员能够在数字世界内感受到互动。数字模型提供了增加信心和
ServiceOps 2024：自动化和（新一代）人工智能驱动的 IT 服务和运营
ServiceOps 可带来重要的结果。当 IT 服务和运营能够有效地工作而没有摩擦、缺口或重复工作时，其结果将反映在 IT 的集体首要任务上：更高的生产力/更少的时间浪费（有利于提高效率、节约成本和提高员工士气）、更好的用户体验（始终是关键，尤其是在随时随地工作的时候）、更高效的网络安全（超越职能障碍的紧急 C 级优先事项）以及更快的查找和解决问题的时间（减少 MTTR 可缩短事件/中断的持续时间和影响，从而降低成本）。
MLOPS的安全风险和最佳实践
抽象MLOPS实践和工具旨在简化生产级级别级别ML的部署和维护。与任何软件工作流程和组件一样，它们容易受到各种安全威胁的影响。在本文中，我们提出了旨在衡量与实施MLOPS流程相关的风险以及缓解其缓解建议的最佳实践的多次文献综述（MLR）。通过分析各种学术论文和未经审查的技术文章的来源，我们综合了15种风险和27种相关的最佳实践，我们将其分为8个主题。我们发现，尽管某些风险是已知的安全威胁，可以通过完善的网络安全最佳实践来减轻，但其他风险则代表了特定于MLOPS的风险，主要是关于数据和模型的管理。
Apex AIOPS基础架构可观察到确保...
APEX AIOPS基础架构可观察性，APEX AIOPS软件AS-A-Service的一部分，是AI驱动的应用程序，用于观察和预测分析Dell服务器，存储，数据保护，网络，网络和超频基础架构以及单个用户界面中的Dell Apex Multicloud Services。客户调查验证基础架构可观察性会速度解决最高10x 1