awesome-LLM-AIOps
一页看清 LLM 做智能运维的全部论文与落地案例
项目预览
项目数据
项目介绍
Star 增长趋势
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-15 · 当前星标 ★ 678
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- 无需环境
安装与启动步骤
-
1明确范围
LLM 用于 IT 运维（AIOps）的论文与工业资料清单。
-
2按环节挑
异常检测、根因分析、告警收敛是三条主线。
-
3看工业案例
学术论文之外，工业实践部分更能反映落地难点。
-
4落到自己的监控栈
先想清楚接哪个数据源，再看方案。
如何确认成功
能列出适合自己监控体系的两个方向
注意事项
- 清单不含实现，落地要自己搭。
- 部分工业资料需付费或注册。
核心亮点
- 按运维任务细分主题，检索路径清晰
- 同时收录学术论文与工业实践材料，兼顾研究与落地
- 覆盖日志、告警、根因、异常检测等主流 AIOps 场景
不足之处
- 仅资源列表，无代码实现或可运行工具
- 更新频率与收录完整度依赖维护者，需持续观察
适用场景
- 运维团队调研 LLM 在告警降噪和根因定位中的可行方案
- 研究生选题时快速了解 LLM+AIOps 的研究现状与空白
- AIOps 产品经理收集竞品与工业界落地案例作为需求参考
替代项目
awesome-AIOps、awesome-LLM-for-IT-Operations
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