作為AI從業(yè)者，你是否早已被運(yùn)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(diǎn)的告警信息深夜轟炸；GPU溫度異常、容器微抖動(dòng)、內(nèi)存泄露等隱患藏在暗處，肉眼根本無法察覺；TB級(jí)日志排查如同大海撈針，故障根因定位要耗上數(shù)小時(shí)，業(yè)務(wù)中斷損失持續(xù)擴(kuò)大；更頭疼的是異構(gòu)資源管理混亂，云、邊緣、端側(cè)的運(yùn)維標(biāo)準(zhǔn)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(chǎng)景越來越分散的今天，傳統(tǒng)運(yùn)維模式早已力