在数字化转型持续深化的当下IT基础设施的复杂度正以前所未有的速度激增。传统的运维模式正遭遇“数据爆炸但知识匮乏”的困境海量的监控数据、纷繁的告警信息与日志往往让运维人员陷入“大海捞针”般的排查困境。面对业务连续性要求的不断提高从“被动响应”向“主动洞察”乃至“自动驾驶”式的运维演进已成为发展趋势。在人工智能技术快速落地的大背景下AI 大模型成为重构运维体系的核心驱动力。智和信通依托自研智和网管平台以 AI 大模型为核心底座深度融合平台原有监控、拓扑、日志、设备管理能力针对运维全流程痛点打造一体化智能运维解决方案将大模型能力贯穿告警处理、风险预测、故障排障、知识管理、智能交互全环节推动运维从 “人工驱动” 向 “AI 驱动” 全面转型。方案概述本方案以AI大模型为核心深度融合智和信通智和网管平台扎实的数据底座能力构建具备认知、决策与交互能力的“智能运维中枢”。通过引入生成式AI与深度学习算法打破数据孤岛赋予机器理解复杂运维语义、预测潜在风险、自主定位根因的能力从而实现运维效率与业务稳定性的有效提升。整套智能运维体系依托四大核心支柱搭建形成完整的智能化运维闭环。其一搭建专属运维知识库全面沉淀各类厂商设备资料、历史故障处置案例与运维经验实现知识系统化留存其二搭载专属AI大模型完成对海量运维数据的深度挖掘、学习与智能解析其三构建运维知识图谱打通告警信息、系统日志、网络拓扑数据关联壁垒形成体系化、立体化的运维认知体系其四集成自然语言AI交互助手简化运维操作流程降低人工运维准入门槛。基于这一架构平台能够对各类运维事件进行智能解读主动预判各类潜在风险快速定位故障根因并通过自然语言交互方式为运维人员提供数据分析结果与决策支撑全方位提质增效助力企业运维工作向标准化、智能化、高效化升级。方案详解方案将大模型深度融入运维全业务流程打通设备、告警、日志、拓扑、设备配置等各类运维数据破除数据孤岛问题。依托大模型强大的语义理解、逻辑推理、自主学习及内容生成核心能力全面实现运维体系五大核心能力迭代升级分别为告警智能解析与处置、运行隐患智能预测、专属运维知识库智能构建、复杂故障AI根因定位、自然语言AI运维助手。一自然语言大模型交互打造全场景 AI 运维助手平台内置以自然语言大模型为核心的 AI 运维助手作为统一交互入口覆盖数据查询、问题咨询、数据分析、报告生成全场景。其一支持自然语言对话交互运维人员使用日常语言即可发起指令无需记忆专业命令与复杂操作路径操作门槛降低其二大模型可无缝调取智和网管平台内设备、资源、链路、告警、配置等数据响应人员的数据查询需求其三针对故障排查、设备调试、日常运维等问题大模型结合知识库实时输出解决方案其四依托大模型的内容生成与统计分析能力可按照指定维度、时间段对运维数据进行汇总分析自动生成图文结合的统计分析报告替代人工统计、手工写报告等重复性工作。二大模型驱动告警智能解读标准化输出处置方案以 AI 大模型结合运维知识库为核心重构传统告警处理模式。平台实时采集全网各类设备、链路、性能告警信息后由大模型完成语义识别、信息拆解、风险研判三大工作自动识别告警类型、故障设备、影响范围与风险等级区分无效告警、临时告警、高危故障告警过滤冗余信息解决海量告警刷屏、人工甄别困难的问题。同时大模型调用结构化运维知识结合告警场景进行逻辑分析深度挖掘告警背后的诱因不再仅展示表层故障现象。针对故障告警大模型按照运维规范自动输出分级、分步式专业处置建议从紧急止损、故障修复、设备核验、风险加固等维度提供标准化操作指引。运维人员无需翻阅厚重的设备手册依托大模型解读结果即可快速完成告警处理实现告警处置智能化、标准化。三AI 大模型趋势研判实现隐患前置预测预警依托 AI 大模型的数据分析与趋势学习能力平台对全网设备长期运行指标进行持续建模分析实现潜在故障主动预判。大模型对端口流量、内存占用、CPU 负载等指标进行实时追踪通过学习历史运行数据、故障数据精准捕捉数据异常波动趋势。针对渐进式隐性故障大模型可提前预判故障发生概率与恶化节奏在故障尚未爆发、未影响业务时主动推送预警信息并同步给出预防性运维建议。该功能改变传统 “故障发生再告警” 的被动模式依靠大模型的数据洞察能力实现事前预警、前置运维从源头降低重大故障发生率保障网络与设备稳定运行。四大模型智能解析文档搭建企业专属运维知识库针对运维资料分散、经验难以传承的问题方案利用 AI 大模型的文档解析、内容分类、知识萃取能力快速构建专属运维知识库。平台支持批量导入各厂商设备运维手册、典型故障案例、运维操作规范等非结构化文档由大模型自动完成文本拆解、关键词提取、内容分类、知识结构化处理将零散的文档转化为可检索、可关联、可调用的标准化运维知识。知识库按照设备类型、故障场景、厂商品类进行智能分层管理在日常运维、故障排查过程中大模型可根据当前故障现象、告警内容智能匹配并推送相关知识案例。同时运维人员可将新故障案例、优化方案上传至平台大模型自动完成知识更新与迭代形成持续生长的知识体系让资深运维经验实现全员共享降低新人学习门槛推动团队运维能力整体提升。五大模型 资源图谱联动自主分析定位故障根因面对多设备、多链路联动引发的复杂故障方案采用AI 大模型 知识图谱双引擎架构开展智能排障。资源图谱梳理全网网络拓扑、设备关联关系、业务链路架构搭建实体与关联关系网络AI 大模型作为核心分析中枢整合告警信息、系统日志、设备配置、拓扑关系四大数据开展多层逻辑推理。当出现连锁故障、多告警并发场景时大模型不再局限于单一告警分析而是结合日志时序、配置变更记录、设备关联路径逐层剥离表面问题快速定位故障根因同时梳理故障传播路径、界定受影响范围。依托大模型的逻辑推理能力平台自动生成排障流程、修复方案与配置调整建议实现复杂故障“AI 自主分析、自动定位、智能出方案”降低人工排障难度提升故障处理效率。方案价值方案依托智和网管平台全域纳管核心优势可兼容多厂商、多型号的网络设备、服务器、存储、数据库、中间件等各类IT软硬件设施无需改造现有设备与网络架构具备部署灵活、适配性广、落地成本低的特点。整体架构以AI大模型为核心中枢向上支撑自然语言交互、数据统计分析、智能报告生成等服务向下联动平台监控、告警、拓扑、日志全功能模块对内整合运维文档、故障案例等存量资源构建标准化、结构化的运维知识体系。通过AI大模型替代传统重复性人工运维工作可实现故障前置预警、故障根因自动排查、运维经验数字化沉淀、运维数据智能化分析有效降低运维门槛、缩短故障处置时长、压缩人力运维成本构建7×24小时全天候无人值守辅助运维体系。
