作為AI從業(yè)者，你是否早已被運維難題逼到崩潰：跨云-邊-端的分布式集群故障頻發(fā)，數(shù)千節(jié)點的告警信息深夜轟炸；GPU溫度異常、容器微抖動、內存泄露等隱患藏在暗處，肉眼根本無法察覺；TB級日志排查如同大海撈針，故障根因定位要耗上數(shù)小時，業(yè)務中斷損失持續(xù)擴大；更頭疼的是異構資源管理混亂，云、邊緣、端側的運維標準不統(tǒng)一，人力成本居高不下。在AI集群規(guī)模越來越大、部署場景越來越分散的今天，傳統(tǒng)運維模式早已力