研究方向
研究方向
负责混合云基础服务计算、网络竞争力构建。突破混合云下一代计算和网络关键技术，使能跨云跨池网络流量安全治理，数据快速平稳流转、极致算力调度，大幅提升全栈云资源利用率，联合高校、周边Lab等组织开展计算、网络领域合作创新，构建差异化竞争力。
对海量云上资源监控数据进行ML建模分析，通过模型训练建立云上负载特征模型，孵化基于资源使用趋势和特征的智能决策系统。根据不同应用场景，对算法进行优化，支撑资源调度系统完成全局资源优化。
针对混合云场景应用多样、集群庞大、资源负载低等特点，构建新一代算力智能调度系统。关注资源统一、应用QoS、实例间干扰、业务特征等深层次影响资源使用效率的问题，进行相关关键技术的突破，实现资源高效利用。
在多云多池场景下，面向应用构筑全域网络，支持应用无感自动互联，简化服务到服务的连接、安全和可观测，支撑全域应用发布和跨区域流动。
负责混合云领域全栈运维竞争力构建。从数据采集、数据治理、数据分析、数据决策维度持续优化运维能力，突破非侵入可观测、统一监控模型、日志/时序异常检测、基于OpsLLM智能根因诊断等关键技术，实现混合云全栈运维，支持故障1分钟发现，5分钟定界，10分钟恢复。
结合eBPF和JavaAgent技术，兼容开源生态，构建高性能、低成本、无侵入的数据采集能力，标准化混合云可观测数据模型；孵化高效、实时、开放的可观测平台能力，构建物理和逻辑全链路拓扑，支撑混合云全场景运维。
通过日志异常检测算法从海量日志中识别关键异常点，构建智能日志分析系统，充分挖掘日志价值；结合时序异常检测算法从多维度监控指标中智能识别异常波动，支撑业务视角智能根因诊断。
构建基于混合云专业运维文档、历史故障工单的大模型辅助高精度智能问答能力；针对ChatOps运维场景研究NL2API、NL2SQL技术的应用，提升运维数据查询体验和效率；研究LLM辅助的智能运维多Agent协同调度技术。
负责华为云批量解决方案创新竞争力构建。聚焦模型驱动站点/云服务生命周期管理，基于MBSE建模理论，以开发者集成体验为中心，持续沉淀批量交付能力，实现站点数字孪生技术，支持海量站点信息持续运营与演进。
面对站点、云服务、底层硬件等规模日益增大，复杂度不断增加的云系统，基于仿真和数字孪生技术，解决站点收编不可视、升级变更不可靠、环境不可视、组合验证场景多等问题，提升站点治理能力及环境获取和使用的SLA，实现站点/云服务生命周期的高效管理，环境的批量管理和复制能力。
为了提升复杂云系统的稳定性、可靠性、效率和智能化程度，引入MBSE对云系统分层建模，构建全面模型库，通过仿真等方式验证模型的正确性。结合数字孪生技术，实现实时数据同步、健康监控、预测故障、智能决策等，提升云系统的可用性。
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基础设施
负责混合云基础服务计算、网络竞争力构建。突破混合云网络和数据边界，使能跨云跨池网络流量安全治理，数据快速平稳流转、极致算力调度，大幅提升全栈云资源利用率，联合高校、周边Lab等组织开展计算、网络领域合作创新，构建差异化竞争力。
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智能运维
负责混合云领域全栈运维竞争力构建。从数据采集、数据治理、数据分析、数据决策维度持续优化运维能力，突破非侵入可观测、统一监控模型、日志/时序异常检测、基于OpsLLM智能根因诊断等关键技术，实现混合云全栈运维，支持故障1分钟发现，5分钟定界，10分钟恢复。
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系统工程
负责华为云批量解决方案创新竞争力构建。聚焦模型驱动站点/云服务生命周期管理，基于MBSE建模理论，以开发者集成体验为中心，持续沉淀批量交付能力，实现站点数字孪生技术，支持海量站点信息持续运营与演进。
