米其林以务实路线迈向AIOps，并无宏大愿景

米其林中国团队介绍了其在 AIOps 方向上的务实探索，强调以可落地的产品和技术路径逐步推进运维智能化，而非追求宏大愿景。

落地策略与技术选型

团队采用 Dify 低代码平台结合 Anthropic 模型，实现自动化的数据库健康检查与 Kubernetes 日常运维，借助模块化设计降低探索成本并提升迭代速度。

组织与度量挑战

实践中遇到的主要难题包括组织阻力与难以量化的效能指标，团队通过明确分阶段目标与关键指标来推动落地并积累内部信任。

可复制的实践经验

米其林的经验表明，将 AIOps 模块化并与现有运维流程紧密结合，能在保证稳定性的前提下逐步引入智能化能力，为其他企业提供了可复制路径。

未来方向

未来团队计划继续在探索性与稳定性之间找到平衡，优化数据治理与模型评估流程，以支持更广泛的运维自动化场景与长期演进。

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