来自Eclipse Foundation的开场致辞

利用Open Liberty MicroProfile Telemetry 2.0在Azure上实现分布式追踪、指标收集和日志聚合。开发MCP工具读取遥测数据，集成到VS Code GitHub Copilot中，实现智能代码性能分析与优化建议，构建从监控到代码优化的完整闭环。

解析 CRaC 技术如何通过快照与恢复机制，解决 Java 应用冷启动慢、预热久的痛点，对比 AOT 与 JIT 差异，解析底层实现与实战应用，展现其在微服务与 Serverless 场景的价值。

介绍Jakarta EE 11的新特性，结合微服务开发解析我们日常开发中使用的JakartaEE规范，进一步了解JakartaEE标准规范，学习JakartaEE先进设计理念，深入使用JakartaEE规范，积极参与JakartaEE标准推广，共促中国社区发展。

总结Jakarta EE 11 规范改变，展现Jakarta EE 12 的规划。

10 年 Java 老兵现场演示 10 分钟零停机迁移老系统到 Jakarta EE 11；QPS +18 %、内存 −12 %；一键生成 OCI 镜像，接入 OpenTelemetry 与 KEDA，实现 Serverless 弹性到 0；开源 Maven 插件自动检测 javax.* 残留，PR 即时报错。全程 Live Demo，脚本与 Helm Chart 当场放送。

在数字化与智能化不断加速的背景下，传统的日志分析和搜索系统正面临数据规模爆炸、问题定位复杂、响应时效性不足等多重挑战。随着大模型技术和AI能力的快速发展，智能日志分析平台迎来了新一轮架构变革。本议题将围绕“AI驱动的智能搜索与日志平台架构演进”展开，系统梳理从传统ELK架构到融合AI能力的智能平台演进路径，深入剖析向量检索、日志语义理解、RAG增强检索、AI-SRE 等关键能力的落地方法，结合企业级实践案例，探讨如何构建具备智能洞察、自适应响应和高效运维能力的新一代日志平台，帮助企业实现从“事后响应”向“智能预测”转型。