深度賦能！北京智和信通融合DeepSeek，解鎖智能運(yùn)維無(wú)限可能

? ? ? ? 在數(shù)字化飛速發(fā)展的今天，傳統(tǒng)運(yùn)維模式面臨著設(shè)備規(guī)模激增、故障復(fù)雜度攀升、人工響應(yīng)滯后等多重挑戰(zhàn)。隨著DeepSeek、騰訊元寶等AI大模型的興起，為傳統(tǒng)運(yùn)維模式帶來(lái)了新的變革。

? ? ? ? 北京智和信通基于DeepSeek大模型技術(shù)，將AI和運(yùn)維場(chǎng)景深度融合，提出AI運(yùn)維方案，通過(guò)自然語(yǔ)言交互、智能算法和運(yùn)維知識(shí)模型等核心能力，構(gòu)建從智能發(fā)現(xiàn)到監(jiān)控-分析-決策-執(zhí)行的全鏈路閉環(huán)管理。

AI級(jí)設(shè)備、資源、鏈路發(fā)現(xiàn)

? ? ? ? 在現(xiàn)有自動(dòng)發(fā)現(xiàn)能力的基礎(chǔ)上，引入DeepSeek等AI模型，驅(qū)動(dòng)更智能的設(shè)備、資源、鏈路發(fā)現(xiàn)方式，納管設(shè)備型號(hào)更廣泛，發(fā)現(xiàn)設(shè)備資源更全面，識(shí)別鏈路更準(zhǔn)確?；谥悄芩惴?，優(yōu)化拓?fù)渥詣?dòng)布局能力，更直觀地展示設(shè)備間的連接關(guān)系。

智能運(yùn)維助理，無(wú)礙人機(jī)對(duì)話

? ? ? ? 根據(jù)自然語(yǔ)言描述，智能回答各種運(yùn)維操作、數(shù)據(jù)分析等運(yùn)維問(wèn)題，提供操作指導(dǎo)和最佳實(shí)踐建議。通過(guò)智能助理，運(yùn)維人員只需通過(guò)簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言描述問(wèn)題和需求，運(yùn)維助手即可準(zhǔn)確解析并從海量數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，進(jìn)而提供智能化的分析與解決方案。

預(yù)測(cè)性告警與維護(hù)

? ? ? ? 通過(guò)歷史數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，并結(jié)合實(shí)時(shí)監(jiān)控信息，以預(yù)判設(shè)備老化、資源瓶頸等風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，預(yù)測(cè)設(shè)備未來(lái)可能出現(xiàn)的故障及潛在問(wèn)題，從而推動(dòng)提前制定維護(hù)計(jì)劃，并對(duì)可能發(fā)生的故障進(jìn)行預(yù)處理。

故障根因定位

? ? ? ? 通過(guò)對(duì)設(shè)備日志、性能及告警等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)解析，以及對(duì)歷史數(shù)據(jù)的深度挖掘，智能地判斷類似故障的發(fā)生規(guī)律及相關(guān)因素。將當(dāng)前故障與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，并結(jié)合多維度關(guān)聯(lián)分析能力，精準(zhǔn)識(shí)別隱藏的依賴關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)故障根因的智能推理。

告警收斂降噪

? ? ? ? 通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)故障、自動(dòng)解析日志、分析調(diào)用鏈等方式，精準(zhǔn)識(shí)別告警的關(guān)鍵信息，結(jié)合對(duì)歷史告警的分析，根據(jù)告警的相似性或歷史共現(xiàn)關(guān)系，判斷重復(fù)告警或無(wú)意義告警，實(shí)現(xiàn)告警聚合與過(guò)濾，避免誤報(bào)和重復(fù)告警。

海量運(yùn)維知識(shí)庫(kù)

? ? ? ? 通過(guò)知識(shí)庫(kù)的接入和管理，將運(yùn)維文檔、故障案例、排障規(guī)范等多源異構(gòu)知識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與沉淀，轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化知識(shí)體系，并在日常運(yùn)維工作中，不斷動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)更新知識(shí)內(nèi)容，進(jìn)行自我優(yōu)化和升級(jí)，以應(yīng)對(duì)更加復(fù)雜多變的運(yùn)維場(chǎng)景。最終，以智能問(wèn)答、聯(lián)動(dòng)告警等方式進(jìn)行知識(shí)應(yīng)用。

網(wǎng)絡(luò)容量預(yù)測(cè)

? ? ? ? 對(duì)歷史網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、設(shè)備性能指標(biāo)和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)趨勢(shì)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與整理，并對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行分析。通過(guò)智能算法建模，結(jié)合實(shí)時(shí)監(jiān)控與歷史數(shù)據(jù)挖掘，形成動(dòng)態(tài)優(yōu)化的預(yù)測(cè)體系，動(dòng)態(tài)調(diào)整資源配置，提升網(wǎng)絡(luò)可靠性和資源利用率。

? ? ? ? 例如基于歷史流量數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡(luò)接口流入流出流量、帶寬利用率等，預(yù)測(cè)未來(lái)某個(gè)周期的帶寬使用率峰值，進(jìn)行預(yù)警，降低網(wǎng)絡(luò)堵塞的風(fēng)險(xiǎn)。

日志解析整合

? ? ? ? 對(duì)多源異構(gòu)日志歸一化處理、智能字段抽取與上下文關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)日志的實(shí)時(shí)抓取、存儲(chǔ)、解析和可視化呈現(xiàn)，顯著提升故障診斷、性能優(yōu)化和安全分析的效率。

設(shè)備管理建議自動(dòng)生成

? ? ? ? 在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，結(jié)合設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，針對(duì)設(shè)備現(xiàn)狀自動(dòng)生成設(shè)備管理建議，協(xié)助設(shè)備維護(hù)管理。

? ? ? ? 未來(lái)，智和信通將持續(xù)推動(dòng)核心產(chǎn)品——智和網(wǎng)管平臺(tái)與DeepSeek的深度融合。打破傳統(tǒng)運(yùn)維管理的被動(dòng)模式，通過(guò)更先進(jìn)的智能化的技術(shù)，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)防御和優(yōu)化，推動(dòng)運(yùn)維管理工作向更高層次的智能化、自動(dòng)化、精細(xì)化方向發(fā)展，為用戶提供更高效、更穩(wěn)定、更安全的運(yùn)維保障。