现负责智能出行引擎中的控制优化模块。2018 年加入阿里巴巴,一直在城市大脑部门工作。经历了城市大脑从项目一对一交付到智能出行引擎产品孵化的发展历程。参与了各个阶段城市大脑的建设和交付工作,对项目落地中的各种挑战有深刻体会。

现负责智能出行引擎中的控制优化模块。2018 年加入阿里巴巴,一直在城市大脑部门工作。经历了城市大脑从项目一对一交付到智能出行引擎产品孵化的发展历程。参与了各个阶段城市大脑的建设和交付工作,对项目落地中的各种挑战有深刻体会。
“无人值守”,即无需人为干预,或者至少在给定场景或背景的情况下尽可能少的人为干预,最终目的将降低系统对“人”的依赖,降低“人”对系统的影响。城市大脑在过去几年中已经在许多项目中落地,目前有许多阿里云自研的应用、算法托管平台,如dataworks、blink等等,在项目中还有各个ISV的自研的软件系统。现场运维人员碰到问题时候需要面对多套监控系统,各种上下文切换。现状只适合熟练工,对人员要求高,在人员变动时会影响系统稳定性。需要有一款贴近业务一线的工具,对底层平台进行管理,提供标准化的运维视图。能进行实时监测,发现问题后报警或自愈。本次演讲围绕城市大脑业务落地遇到的挑战,来详细介绍在运维监控中我们的实践与思考。



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