awesome-LLM-AIOps
一页看清 LLM 做智能运维的全部论文与落地案例
awesome-LLM-AIOps 是一个聚焦大语言模型与智能运维（AIOps）交叉领域的资源合集，系统整理了学术论文、工业实践、开源工具和数据集。它解决的核心问题是：LLM 在运维场景中的应用信息高度分散，研究者难以快速掌握技术脉络，工程师也缺少落地参考。项目按主题分类，涵盖日志分析、异常检测、根因定位、告警压缩、故障诊断、容量预测等典型运维任务，并收录了相关基准测试与评测方法。作为 awesome 类清单，它本身不提供代码实现，而是充当导航索引，帮助读者从论文到工业案例建立完整认知。适合运维研发、SRE、AIOps 产品经理和学术研究者作为入门与跟踪前沿的起点。
项目数据
使用教程
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
项目介绍
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