2023年11月2日，是為期三天的云棲大會的最后一天。但對于開發(fā)者譚耀華來說，則是他和他的戰(zhàn)隊一舉奪得了智能運維賽一等獎和智能創(chuàng)作賽二等獎的第一天。

本屆云棲大會上有一個關(guān)鍵詞被反復(fù)提起：開發(fā)者。阿里云CTO周靖人認(rèn)為，大模型目前還在演進的初級階段。是否要自己開發(fā)、要使用何種模型，都應(yīng)該由效果決定。應(yīng)該站在開發(fā)者視角，給開發(fā)者工具和選擇，讓他們自己去選型。

而由阿里云主辦，阿里云天池平臺聯(lián)合阿里云存儲團隊承辦的首屆數(shù)據(jù)洞察創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽，正是一場面向廣大開發(fā)者的技術(shù)競賽。經(jīng)過近半年的激烈角逐，共有10支隊伍從5000多支隊伍中沖出重圍，來到了云棲的決賽現(xiàn)場。

(頒獎?wù)掌?

代碼成就萬世基積沙鎮(zhèn)海，夢想永在凌云意意氣風(fēng)發(fā)。對于開發(fā)者而言，數(shù)據(jù)洞察創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽不僅提供了一個展示自己技術(shù)和智慧的平臺，也為AIGC、AIOps領(lǐng)域的創(chuàng)新和發(fā)展提供了新的思路和方向。

一、“AI+創(chuàng)作”——用影像講故事，讓照片有溫度

AIGC代表著AI技術(shù)從感知、理解世界到生成、創(chuàng)造世界的躍遷，正推動人工智能迎來智能創(chuàng)作時代。近幾年，文生文、文生圖、文生視頻/圖生視頻并行發(fā)展，這顯然離不開背后的大模型。值得一提的是，大模型顯著降低了開發(fā)者門檻，阿里云基礎(chǔ)產(chǎn)品事業(yè)部負(fù)責(zé)人小邪堅信，有了廣大開發(fā)者的支持，阿里云才能構(gòu)建更為完善、完整的技術(shù)產(chǎn)品生態(tài)。

智能創(chuàng)作賽的選手依托于網(wǎng)盤與相冊服務(wù)PDS技術(shù)能力，對相冊中的圖片進行“歸納總結(jié)”，并利用當(dāng)前主流的AIGC技術(shù)做圖片風(fēng)格遷移、人像風(fēng)格遷移，圖像編輯等，生成了油畫風(fēng)、鉛筆風(fēng)等風(fēng)格的“回憶故事”相冊集和視頻，展示出了數(shù)據(jù)與藝術(shù)的結(jié)合之美。

智能創(chuàng)作賽冠軍團隊“毛咕咕愛照相”的參賽選手樊雄杭，職業(yè)是一名金融風(fēng)控算法工程師，同時也是一名攝影愛好者，他笑言自己是一個參加天池算法大賽20余次的拍照愛好者。在復(fù)賽過程中，他不僅充分發(fā)揮了一名攝影是對照片的美學(xué)理解，同時還借助圖生文模型、圖片質(zhì)量評價模型、文本向量化模型、層次聚類算法等手段，最終實現(xiàn)了圖片的風(fēng)格遷移、標(biāo)題生成、配樂類型選取以及視頻的自動化生成。

而來自上海理工大學(xué)的數(shù)據(jù)新生隊的熊成在參賽過程中，使用AIGC技術(shù)中的StableDiffusion結(jié)合ControlNet實現(xiàn)根據(jù)用戶需要可自定義進行圖像風(fēng)格編輯;并利用BLIP模型識別多圖像語義并以此判斷圖像情感，確定需要的配樂;同時還利用圖像文本結(jié)合GPT2實現(xiàn)故事擴寫，并添加在相冊視頻中。

決賽評委代表、阿里云資深技術(shù)專家李文兆評價道，通過參賽作品的呈現(xiàn)，主辦方看到了開發(fā)者在問題的理解、解決方案設(shè)計和實現(xiàn)過程中展現(xiàn)出的能力和創(chuàng)新思維。選手們不僅能夠熟練運用數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)算法，還能結(jié)合自身的經(jīng)驗和專業(yè)知識對阿里云存儲產(chǎn)品和服務(wù)加以利用，提出了優(yōu)秀的解決方案。

二、“AI+運維”——自動定位故障，為“攻城獅”提效

隨著業(yè)務(wù)走上云端，運維也逐步“云化”，基于微服務(wù)的架構(gòu)在業(yè)務(wù)開發(fā)中扮演越來越重要的作用。在微服務(wù)系統(tǒng)中，業(yè)務(wù)請求(RPC)的整體延時、是否成功等和依賴的微服務(wù)調(diào)用息息相關(guān)。當(dāng)線上發(fā)生業(yè)務(wù)請求變慢、失敗時，工程師往往需要在各個調(diào)用節(jié)點中找到關(guān)鍵的節(jié)點和原因，并進行排除。

浙大觀測云聯(lián)合實驗室團隊認(rèn)為，在當(dāng)今信息技術(shù)領(lǐng)域，云原生和微服務(wù)架構(gòu)成為主要趨勢，提供了靈活性和可伸縮性，但隨著微服務(wù)系統(tǒng)擴展，維護和故障排查變得復(fù)雜。多個微服務(wù)、分布式環(huán)境中的業(yè)務(wù)請求增加了故障排查難度。基于這樣的實際情況，該團隊提出了一種基于統(tǒng)計的自動故障定位算法，旨在通過數(shù)據(jù)分析和算法來自動定位產(chǎn)生慢請求的根本原因。該方法包括采樣、預(yù)處理、統(tǒng)計和根因分析四個步驟，隊員們詳細(xì)探討了不同的異常檢測算法，其中boxplot 算法表現(xiàn)出較高的性能。

來自中山大學(xué)的戰(zhàn)隊——一個隊伍，在智能運維領(lǐng)域深耕多年，算法成果在合作企業(yè)中落地。為了對高延時Trace數(shù)據(jù)和錯誤的Trace進行診斷，得到對應(yīng)的根因，設(shè)計了面向溯因的

監(jiān)控數(shù)據(jù)解析、基于分層建模的異常檢測、根因定位、基于指標(biāo)與追蹤數(shù)據(jù)協(xié)同分析的蛻變測試反饋的流程，剖析并處理了根因定位的溯因挑戰(zhàn)、建模挑戰(zhàn)、反饋挑戰(zhàn)。

阿里云資深技術(shù)專家、阿里云日志服務(wù)技術(shù)負(fù)責(zé)人簡志表示，通過多維觀測數(shù)據(jù)鏈路Trace、時序指標(biāo)Metric、日志明細(xì)Log進行有機融合構(gòu)建體系化觀測體系，同時提供豐富的業(yè)務(wù)應(yīng)用視角的觀測手段(包括依賴分析、性能剖析、故障排錯及根因定位)，實現(xiàn)從被動感知到主動觀測的轉(zhuǎn)變至關(guān)重要。

結(jié)語：數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新·創(chuàng)新鑒于未來。做好數(shù)據(jù)洞察，是鑒往知來的必備條件。通過此次大賽，我們看到了參賽選手們的才華和創(chuàng)造力，也看到了數(shù)據(jù)洞察在各個領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。未來，阿里云將攜手開發(fā)者，進一步完善相關(guān)技術(shù)和工具，提供更好的產(chǎn)品和方案，讓數(shù)據(jù)洞察的應(yīng)用更加廣泛和深入。

附：數(shù)據(jù)洞察創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽獲獎名單

智能運維賽：

一等獎：皮卡丘的皮卡

二等獎：一個隊伍、浙大觀測云聯(lián)合實驗室

三等獎：hoarz、合理想象隊、暢捷數(shù)智隊

智能創(chuàng)作賽：

一等獎：毛咕咕愛照相

二等獎：皮卡丘的皮卡、勇敢牛牛不怕困難

三等獎：數(shù)據(jù)新生、競逐隊、暢捷數(shù)智隊

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