聚焦“AI+ 运维”深度融合，龙蜥系统运维联盟 MeetUp 圆满结束

2025-06-17
陕西
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6 月 6 日，以“智算中心智能运维技术”为主题的龙蜥社区系统运维联盟 MeetUp 在济南成功举办。现场来自阿里云、浪潮信息、山东师范大学等产学研领域的技术专家为大家带来了精彩的技术分享，围绕智算中心运维技术的前沿趋势与创新实践、AI 与运维技术的深度融合等主题，分享了其各自领域的最新技术成果，并与现场 40 多位开发者进行了深入的技术交流，探索 AI 与运维深度融合的未来路径。

（图/现场嘉宾合照）

会议伊始，龙蜥社区系统运维联盟主席、阿里云系统服务负责人冯富秋致辞。他首先感谢浪潮信息举办本次活动，聚集专家探讨 AI 技术在运维领域的应用，然后指出应理性看待大模型，不必恐慌，认为运维人会被其取代，也不可过度幻想，认为把问题抛给大模型就能解决。同时，冯富秋强调实践探索是关键，呼吁各方积极尝试，深化产学研合作，利用现有工具进行创新与应用融合，在实践中发现 AI 的价值。

（图/龙蜥社区系统运维联盟主席、阿里云系统服务负责人冯富秋）

龙蜥社区技术委员会副主席、浪潮信息系统软件产品部总经理苏志远热烈欢迎各位专家莅临济南参会。苏志远首先回顾了数据中心智能运维的演进历程，高度肯定了 AI 大模型在释放运维人力和提升效率方面的显著价值，呼吁业界积极贡献经验，助力龙蜥操作系统的智能化发展，通过整合实践与知识交流，共同推动运维领域的持续创新。

（图/龙蜥社区技术委员会副主席、浪潮信息系统软件产品部总经理苏志远）

阿里云技术专家张杰带来了《智算场景下大规模机器智能运维利器：SysOM》的技术分享。他从三个方面介绍了阿里云智算场景下大规模机器智能运维利器 SysOM 的技术架构，涵盖了智能分析、实时监控、自动化恢复三大核心能力，并结合几个典型案例，论述了 SysOM 在智算场景下的业务价值。

（图/阿里云技术专家张杰）

山东师范大学商学院院长、教授、博导马英红做了《面向服务器集群的多模态网络模型构建研究》的主题演讲。马英红教授通过引入“六度分割”理论，说明世界连通性及小世界现象，进而引出复杂网络的基本概念，由此扩展到服务器集群领域，提出了一种多模态复杂网络模型，为故障诊断、任务调度及性能优化提供了一种新的视角与理论基础。

（图/山东师范大学商学院院长、教授、博导马英红）

阿里云技术专家陈诗雁进行了《基于 MCP 的 SysOM 运维智能体》的主题演讲。他首先讲解了 MCP 的整体架构、通信过程以及核心功能，然后介绍了基于 MCP 的 SysOM 运维智能体的设计方案，涵盖其演变、设计思路以及实现方法，最后分享了运维智能体在设计和实现的过程中的一些经验。

（图/阿里云技术专家陈诗雁）

杭州乘云数字技术有限公司联合创始人、产品副总张怀鹏进行了《多模态 AI 在可观测平台上的应用实践》的案例分享。他介绍了乘云公司多模态 AI 在可观测平台上的应用和实践，强调其带来的主要价值是实现了预测、检测、诊断、建议等关键环节的自动化，大幅提高了故障治理效率。

（图/杭州乘云数字技术有限公司联合创始人、产品副总张怀鹏）

浪潮云海 PDT 经理吕广杰带来了《万物皆 AI 时代下，云上智能体落地最佳实践》的分享。吕广杰详细介绍了浪潮云海 InCloud OS 的整体技术架构，重点讲解了异构算力兼容、一云多芯、自动化调度以及负载均衡的技术原理，并结合具体案例分享大模型和智能体如何在浪潮云海 InCloud OS 上落地。

（图/浪潮云海 PDT 经理吕广杰）

浪潮信息服务器管理技术专家李锋进行了《面向智算中心的服务器自动化运维实践》的案例分享。他首先分析智算中心的发展变化和当前运维的困境，进而分享浪潮信息在智算中心服务器运维自动化方面的一些实践案例，详细介绍了压力测试、系统部署以及安全合规等技术方案，并结合基础设施即代码的理念，对未来智算中心的场景作出展望。

（图/浪潮信息服务器管理技术专家李锋）

中兴通讯软件开发工程师戴世鑫进行了主题为《ZealCompressor：极致提示词压缩，解锁性能与长度的最优解》的技术演讲。他分享了极致提示词压缩的研究成果，探讨了如何使用更短的文本等价表示长提示词，并提出了多种优化方案，最后通过公开数据集测试显示压缩率控制在 30% 左右，性能损失在 4% 以内。