大规模语言模型（LLMs）在NLP相关任务如翻译、摘要和生成方面展现出了卓越的能力。由于大模型的记忆、生成和推理等高级能力，它在智能运维（AIOps）领域也具有巨大的应用潜力。但需要一个全面的基准来指导针对AIOps领域的LLMs的优化。

为鼓励更多人了解AIOps，掌握AIOps基本技能，同时为本届挑战赛的参赛选手提供命题和技术方面的参考，本次特意筹划了为期两天的AIOps训练营活动～

本篇文章我们会重点分享运维大模型的整体架构和中长期应用。

在运维行业中，大语言模型亦有广阔的应用空间，但如何将大语言模型和运维场景有效结合，以实现为运维工作创造价值仍然是一个行业普遍探索的问题。

本文介绍清华大学 NetMan 实验室在软件工程顶级会议 ESEC/FSE 2022 发表的一篇论文， Actionable and Interpretable Fault Localization for Recurring Failures in

本届CCF国际AIOps挑战赛由中国计算机学会（CCF）、清华大学、中国建设银行股份有限公司联合主办；CCF互联网专委会、清华大学计算机科学与技术系、中国建设银行股份有限公司运营数据中心、北京必示科技有限公司承办。