近年来，随着机器学习能力的大幅提高，实际的人工智能解决方案已大规模部署在可生产场景中。在可观测领域，自2015年以来，各大商业平台为用户提供了各种人工智能功能，其中以异常检测为主。在Apache SkyWalking生态系统中，开源开发者和年轻的研究人员正在开发一个社区驱动的AIOps解决方案，以降低好奇的实践者的门槛。

作为一个年轻的开源项目，专注于可靠的反应性异常检测是为后期阶段建立具体基础的关键。因此，第一阶段的项目范围被定义为“提供一个可插入的AIOps异常警报引擎，并与流行的可观测平台(如Apache SkyWalking(全栈APM)和普罗米修斯(Metrics Systems))进行开箱即用的集成。”本报告将介绍可观察性AIOps的基本概念、定义、论证和项目的设计。

Speakers:

Chen Yihao: 皇后大学, 硕士研究生，Apache SkyWalking提交者, 陈宜豪，现任皇后大学软件分析与智能实验室(SAIL)硕士研究生，Apache skywalk Committer，他专注于社区建设和新兴技术的采用。