#AIOps
codefuse-devops-eval - DevOps基础模型评估套件 多维度性能测试
DevOps-Eval基础模型评估AIOpsToolLearning多项选择题Github开源项目
CodeFuse-DevOps-Eval是一个面向DevOps领域基础模型的综合评估套件,包含近7500道多选题及AIOps、ToolLearning专项样本。通过全面测试计划、编码、构建等环节,帮助开发者评估模型性能,提供零样本和少样本准确率排行。该套件覆盖8大类别,通过多维度评估助力开发者追踪进展并分析模型优劣。
numalogic - 开源时间序列分析和异常检测框架
numalogic机器学习时间序列分析异常检测AIOpsGithub开源项目
numalogic是一个开源的机器学习框架,专注于运营数据分析和AIOps。该框架集成了多种ML模型和算法,提供预测性数据分析、模型选择、数据处理和特征提取功能。numalogic适用于部署失败检测、系统故障识别、欺诈检测等场景。它支持实时训练,可根据输入数据自动更新模型,适合构建持续运行的ML平台。numalogic设计简洁,易于使用和扩展,为数据分析提供了灵活的解决方案。
opni - 开源多集群观测与智能运维平台
Opni可观察性AIOps多集群监控日志分析Github开源项目
Opni是一个开源的多集群观测和智能运维平台,集成了日志、指标和追踪的全面监控功能。该项目扩展了Opensearch和Cortex,提供便捷的日志搜索、可视化分析和Prometheus指标长期存储能力。Opni支持一键式数据收集,并利用人工智能技术进行深度分析。它不仅适用于单集群监控,还可作为多集群的中央观测数据中心,是一个全面的可观测性解决方案。
keep - 开源警报管理与自动化响应平台
Keep警报管理AIOps工作流自动化Github开源项目
Keep是一个开源警报管理和AIOps平台,整合了集中式仪表板、双向集成、警报关联和工作流自动化功能。该平台支持多种监控工具、数据库和通信平台的集成,可有效降低警报噪音,优化运营效率。Keep基于API驱动设计,便于开发者通过代码管理工作流。目前,平台正在开发AI关联和AI摘要功能。
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