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蚂蚁集团数智风险负责人，DB-GPT社区创始人、DeRisk-AI社区创始人，蚂蚁集团高级技术专家，LLM+DB Infra负责人，在数据基础设施、智能化、运维稳定性等方面有丰富的经验与深入研究。曾就职于阿里、蚂蚁等公司。先后带领团队攻克了跨境数据精准搬迁、全球数据合规架构、超大规模仿真数据同步与闪回镜像等命题。2023年聚焦智能化，发起DB-GPT开源社区与项目，社区目前累计超过22k star。另有两篇CCF-A顶会论文，2篇软著、3+专利。奖项若干,如:信通院《大模型典型示范应用案例》、中国电子信息联合会《2023-2024年度优秀创新软件产品》、量子位《2024人工智能年度杰出解决方案》、思否《2024年度中国技术先锋年度榜单》等。热爱开源与技术探索，目前致力于智能运维相关领域的探索与实践。
LLM For DataInfra运维应用实践
〇 分享简介 〇
随着数据基础设施的爆发式增长以及支撑业务形态的复杂演变，数据基础设施运维在建站交付、容量、链路诊断、风险分析、排障、参数调优等领域的难度与成本不断攀升。当下运维工程以流程与规则为主的架构体系，面对复杂且不确定的业务形态，效率与稳定性的挑战日益加大，解决不确定问题的成本居高不下。
面对大模型技术的冲击，数据库、存储、计算等基础设施平台以及运维工程应该完成智能化。我们有围绕大模型技术构建新一代的数据基础设施，提升数据库、存储、计算等产品的管控以及运维智能化的水平成熟的探索。尤其是智能化浪潮下，数据基础设施大规模管理与运维的工程能力建设, 业务落地实践情况, 以及当下存在的困难和挑战，都是企业需要重视与正视的。
本次分享将从数据基础设施智能化的整体架构设计出发，阐述智能答疑、智能诊断、智能风险分析、智能建站交付、SQL生成与优化等智能体的构建以及结合现有资产平台的Copilot构建与规模化应用。
〇 分享收益 〇
目标:
深度了解智能化建设的方案与技术，快速建设面向未来的数据基础智能化能力，助力公司业务在大模型时代取得领先。
成功要点：
结合大模型的数据基础设施智能化，不仅是在当下的基础设施上添加大模型的交互能力，需要以智能原生的理念进行全方位的重构，从架构 -> 方案 -> 应用。 同时，将未来原生数据应用的发展趋势，自上而下，从数据智能应用-> 数据智能加工管道 -> 数据智能基础设施的全方位构建。
启示:
大模型时代的竞争是数据与效率的竞争，构建数据智能化基础设施，确保业务高效、稳定、低成本自治，是企业能否跑的更快，跑的更远的根基保障。
〇 分享亮点 〇
1、大模型时代，数据基础设施的危与机
2、下一代面向智能原生的数据基础设施架构
3、蚂蚁数据基础设施智能化升级实践
4、当前面临的一些问题与挑战
5、QA
