假期尾声，迎接新一年的运维服务方案

热辣滚烫的2024刚开年，AI巨头们的竞赛，一波未平一波又起。这些天，铺天盖地都是“Sora又让人类完了”的新闻。

为啥人类又要完了呢？

简单说，Sora能够生成流畅的60秒视频，具有多个角色、特定类型的运动以及主题和背景的准确细节的复杂场景。相比竞品，Sora 是“灭霸”级别。之前主流的 AI 生成视频都在 4 到 16 秒，还“卡成 PPT”，而 Sora 弯道超车，直接将时长拉到 60 秒。后者的画面表现，已经媲美视频素材库，放进视频当空镜完全可行。直线冲击广告、短视频乃至影视行业，未来将有许多人的工作方式将随之改变。

当然，目前Sora还有很多不足，难以准确模拟复杂场景的物理特性，并且可能无法理解因果关系的具体实例。比如咬一口饼干，但饼干可能没有咬痕。另一点是混淆提示的空间细节，左右混淆，难以精确描述随时间推移发生的事件，就像这个跑步机翻车案例。

被Sora截胡抢了风头的，是Google发布自己的开源大模型，Gemma一款能跑在你笔记本电脑上的大模型，称为最强的开源模型！

Gemma是一个小尺寸的大语言模型，提供了 2B 和 7B 两种不同规模的版本，每种都包含了预训练基础版本和经过指令优化的版本。所有版本均可在各类消费级硬件上运行，无需数据量化处理，拥有高达 8K tokens 的处理能力。

每一次科技狂潮，打工人都最先焦虑，这次咋整？记住一点，贩卖焦虑的，都是为了赚你的钱。Sora都还没有公测，就有人开始卖课程了。知道你很急，但劝你先别急，学会驯服利用工具才是人类本能。

譬如说，这个超长的春节假期，我们从moc后台看到一组极简数据：2月9日至2月17日累计处理事件141个，工单6个。节假日也能日日无异常。这来自于LinkSLA智能运维管家的用户服务，根据用户的系统状况，提供专属的服务方案，节前巡检排查隐患，节假日提供7*24h在线值守，保障系统的健康稳定。

在日常的运维服务中，为用户提供完善的运维服务。我们从风险管理、效率提升和成本控制方面介绍。

风险管理--将日常风险降至最低

我与系统相安无事，这是最好的运维状态。运维工作围绕系统、服务的安全稳定开展，稳定、可用性是第一保障，其次是隐患排查，提高性能和资源效率。在风险管理方面，通过主动监测和自动巡检、异常响应三个手段介入，主动御防，及时发现、响应，降低日常风险因子。

1、主动监测，及时响应风险异常

建立统一的监控系统，梳理业务流程，关联业务和IT数据，7*24小时不间断地采集、分析指标数据，对数据进行趋势性分析和响应。并建立完善的告警机制和故障管理流程，确保问题被发现并及时处理。

2、自动巡检，主动评估与预测风险

人工巡检工作量大，间隔周期久，不易及时发现系统运行隐患。自动巡检代替人工巡检，能够时或周期性完成巡检任务，准确及时地发现隐患，同时可针对性地提出预警及解决方案，降低系统运行风险。

3、异常响应，提升运维效率

感知与决策、响应，构成运维三要素。提高异常响应是保障运维安全，提升运维效率的关键。提高异常响应的要点在于：

1、实时健康监测，在线感知风险状况；

2、数据指标+算法策略，趋势性预测；

3、建立风险感知、决策、执行闭环流程。

4、专家协同，在线管理。

LinkSLA智能运维管家建立常态化的运行风险评估的工作机制，协同人员、事件、工具，确保场景工作顺畅协作。专家协同在线，快速的异常响应，提升风险管理能力及日常运维效率。

提速增效，用户满意度99%

LinkSLA交付的不仅仅是平台，更是一套可持续提升的运维模式，为用户提升价值，提高效率，降低运营成本。

在运维场景中，频繁出现故障的系统环境导致人力成本、技术成本，乃至设备成本不断攀升，更影响业务发展。以AI机器学习算法为前驱，精准的趋势预测，及时感知风险异常，改变救火运维模式，主动监测、自动巡检、moc在线值守功能的应用大大提升系统的健康度，更直接地降低人力投入，为业务发展提供多维的数据支持。

平台使用成本投入，基于SaaS开箱即用的特点，下载采集后可快速接入资产进行使用，降低用户侧安装调试及学习应用的成本；moc在线值守，帮助用户关注系统健康状况，并提供专业的技术支持，减少技术成本和人力成本支出。

用户可根据自定义套餐选购，如资产数量、使用周期按需购买，避免产生资源浪费，同时为企业提供招、培、派、管、升一站式服务，解决企业技术难题。