亮相香港｜嘉为蓝鲸携全栈产品技术出席ASL China Tech Driving Innovation Summit

10月21日，由自动系统（香港）有限公司（ASL）与云端与移动运算专业人士协会（ACMCP）共同举办的China Tech Driving Innovation Summit Chapter 4在中国香港举行。峰会汇聚政府机构、高校与科技企业嘉宾，围绕AI治理、算力创新、多云架构、数据智能等前沿议题展开交流。嘉为蓝鲸（CanWay）受邀出席本届峰会，以“展位展示+圆桌讨论”双形式亮相，面向国际市场全景呈现产品技术体系，并围绕统一可观测与预测性嘉为蓝鲸AIOps一体化、平台化、智能化运维解决方案（简称：AIOps智能运维解决方案）分享一线实践。

01 圆桌论道：聚焦统一可观测与预测性AIOps

在“Modern Data Intelligence, Advanced Observability & AIOps”主题圆桌中，嘉为蓝鲸曾嘉成（Calvin Tsang）与帆软、Splunk代表同台交流，圆桌由ASL的Wilson Chong主持，讨论从数据整合延伸至根因分析与事件响应，聚焦企业在复杂IT环境中的实际运维难题。

1）统一可观测——海量数据如何变成有效洞察

围绕“企业如何整合日志、指标与业务数据，形成可执行洞察”这一问题，曾嘉成分享了逐步推进的实践路径：

首先完善指标、日志和调用链的数据采集，做好去重与标准化处理；随后通过嘉为蓝鲸配置管理中心CMDB·鲸石（简称：CMDB）建立资源关联，并结合业务数据补充上下文；在此基础上，对告警进行结构化处理、屏蔽与抑制，补充关联信息并按职能分类，最终通过拓扑图呈现系统关系，为问题判断与协同处置提供依据。

他结合某省级农村金融机构统一对接数十套系统的实践，说明了统一数据接入与业务关联在复杂运维环境中的作用——帮助运维团队从分散数据中识别真正值得关注的问题，并理解其与业务的关系。

2）预测性AIOps——从找准根因到自动响应

围绕“机器学习如何应用于根因分析与自动化事件响应”，曾嘉成梳理了从数据分析、专家知识到AI应用的演进路径：

大数据分析依赖合理的数据模型设计与数据质量；知识库和决策树需要专家经验持续沉淀；引入AI后，大小模型协同可利用工单等更丰富的运维信息，但仍需人工引导与标注支撑实际落地。

在此基础上，将AI分析与自动化能力连接，把处置结果和经验持续反馈到后续分析中，逐步形成从问题发现、分析到响应、反馈的运维闭环。他还结合某上市股份制银行的实践，介绍了多模型与自动化相结合的应用思路，该实践推动问题处理效率提升约四成。

02 展位亮相：全栈产品技术集中呈现

峰会现场，嘉为蓝鲸展位集中展示了覆盖软件研发交付与智能IT运维两大领域的全线产品与技术：

• 面向IT运维，展出嘉为蓝鲸IT服务管理中心ITSM·鲸脉（简称：ITSM）、监控、告警、日志、自动化运维、应用发布、多云运营等一体化产品能力；
• 面向研发交付，展出流水线、代码管理、制品管理与嘉为蓝鲸DevOps一站式研发效能解决方案。

嘉为蓝鲸PaaS平台与运维智能体开发平台亦同台亮相，完整呈现AI驱动企业软件厂商的产品版图，吸引众多参会嘉宾驻足交流。

本次峰会是嘉为蓝鲸拓展香港市场、链接区域技术生态的重要一站。依托超过二十年的企业IT服务与软件工程积累，嘉为蓝鲸已服务超过1000家组织，产品与能力入选Gartner、IDC、Forrester等权威机构研究。未来，嘉为蓝鲸将持续以AI赋能软件研发、交付与IT运维，把经过大规模实践验证的产品能力带给更多国际客户与生态伙伴。