LLMOps（Large Language Model Operations，大語言模型運維） 是指圍繞大語言模型（LLM）在數據準備、模型訓練、部署、監控和持續優化等全生命週期中的一整套管理和運維方法論與實踐體系。
大語言模型（LLM）通常基於海量文本和代碼數據進行訓練，能夠完成文本生成、智能問答、機器翻譯、代碼生成等複雜任務。隨着 LLM 在企業級場景中的廣泛落地，LLMOps 成為保障
某省級電網公司作為區域重要電力支撐單位，依託實時監控與數據分析保障電網安全運行及精準調度，支撐實時告警響應、安全風險防控等多場景核心業務。隨着電力數據規模激增與業務需求升級，傳統技術方案逐漸難以應對，面臨多重挑戰：
① 吞吐能力不足：海量實時數據和千萬行維表更新頻繁，日均新增數據量超千億，現有吞吐能力無法滿足實際生產需求；
② 響應延遲高：傳統流處理易出現消費擠壓與高延遲，無法
