基于AI大模型的金融數(shù)據(jù)中心智能網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維應(yīng)用研究報(bào)告參編單位北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟秘書(shū)處中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行股份有限公司中國(guó)工商銀行股份有限公司中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行股份有限公司中國(guó)銀聯(lián)股份有限公司中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司華為技術(shù)有限公司金融業(yè)是國(guó)家探索人工智能創(chuàng)新應(yīng)用的重點(diǎn)行業(yè)，自《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》發(fā)布以來(lái)，各大金融機(jī)構(gòu)認(rèn)真貫徹落實(shí)中國(guó)人民銀行關(guān)于深化運(yùn)用人工智能技術(shù)的總體部署，已取得了一些重要成果。網(wǎng)絡(luò)是金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的通信“高速公路”，亟須加速數(shù)字化、智能化能力建設(shè)，適應(yīng)新時(shí)代金融業(yè)務(wù)的要求。為及時(shí)總結(jié)人工智能大模型在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維中的經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)新思路，探索下一步演進(jìn)方向，特編制本報(bào)告，旨在為金融機(jī)構(gòu)持續(xù)深入推進(jìn)人工智能在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的應(yīng)用提供參考。本報(bào)告探討了AI大模型在金融網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維智能化中的關(guān)鍵作用，構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型的總體架構(gòu)，重點(diǎn)分析了全網(wǎng)數(shù)據(jù)智能問(wèn)答、日志分析、告警自動(dòng)研判、應(yīng)急排障自動(dòng)處置、配置智能仿真等典型應(yīng)用場(chǎng)景及核心技術(shù)，展望了未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，并通過(guò)典型案例實(shí)踐驗(yàn)證了大模型在提升運(yùn)維自動(dòng)化與智能化水平方面的顯著成效，為行業(yè)落地提供了重要參考。關(guān)鍵詞：運(yùn)維大模型、知識(shí)庫(kù)、智能問(wèn)答、告警研判、智能V 1（一）戰(zhàn)略意義 （二）政策推動(dòng) （三）標(biāo)準(zhǔn)引導(dǎo) （一）設(shè)計(jì)原則 （二）應(yīng)用架構(gòu) （一）建設(shè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)庫(kù)，降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)門(mén)檻 （二）構(gòu)建運(yùn)維數(shù)據(jù)一體問(wèn)答，促進(jìn)全網(wǎng)運(yùn)維高效 （三）理解設(shè)備命令回顯，提升非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理 （四）實(shí)施日志智能壓縮與溯源，解決日志風(fēng)暴難題 （五）使能網(wǎng)絡(luò)告警工單自處置，達(dá)成告警自動(dòng)研判 （六）探索復(fù)雜故障智能推理，推進(jìn)應(yīng)急排障自動(dòng)化 （七）構(gòu)建全網(wǎng)智能仿真，降低網(wǎng)絡(luò)變更風(fēng)險(xiǎn) 26（一）網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型現(xiàn)存問(wèn)題 （二）網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型未來(lái)展望 30 （二）中國(guó)工商銀行網(wǎng)絡(luò)智能體應(yīng)用 （三）中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行日志智能體應(yīng)用 （四）中國(guó)銀聯(lián)告警智能體應(yīng)用 （五）中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)智能運(yùn)維應(yīng)用 441一、研究背景（一）戰(zhàn)略意義人工智能（下文簡(jiǎn)稱(chēng)AI）大模型正在重塑?chē)?guó)家的核心競(jìng)爭(zhēng)力，其意義不亞于工業(yè)革命時(shí)期的蒸汽機(jī)與信息時(shí)代的互聯(lián)網(wǎng)。金融業(yè)作為國(guó)家關(guān)鍵行業(yè)，是數(shù)據(jù)密集型和科技驅(qū)動(dòng)型行業(yè)。數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)是金融業(yè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的重要支撐，開(kāi)展基于AI大模型的智能網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維研究，通過(guò)提升運(yùn)維效率、保障系統(tǒng)穩(wěn)定性、加速數(shù)智化轉(zhuǎn)型及深化AI技術(shù)落地，正成為金融科技發(fā)展的創(chuàng)新方向。要求數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)具備毫秒級(jí)的響應(yīng)能力和7×24小時(shí)的高可用性。傳統(tǒng)人工運(yùn)維難以應(yīng)對(duì)海量設(shè)備、復(fù)雜拓?fù)浜退矔r(shí)故障帶來(lái)的挑戰(zhàn)。金融數(shù)據(jù)中心每日產(chǎn)生PB級(jí)的日志、流量和交易數(shù)據(jù)，性能指標(biāo)遠(yuǎn)超人力分析極限，瞬時(shí)故障（如網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)、服務(wù)雪崩）需秒級(jí)定位，而人工往往需數(shù)小時(shí)，定位效率和分析能力與預(yù)期存在很大差距。通過(guò)AI大模型可以實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合分析，使運(yùn)維模式從“被動(dòng)響應(yīng)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)預(yù)測(cè)”。金融行業(yè)作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)命脈的關(guān)鍵支撐，正積極探尋前沿技術(shù)與行業(yè)深度融合的新路徑。當(dāng)前，金融行業(yè)正大力探索大模型與知識(shí)圖譜、數(shù)字孿生等技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，致力于構(gòu)建“感知－決策－執(zhí)行”的完整閉環(huán)。這一閉環(huán)的構(gòu)建，旨在為金融行業(yè)打造一套可復(fù)用的智能運(yùn)維方法論，提升金融系統(tǒng)的整體效能與穩(wěn)定性。在金融領(lǐng)域，運(yùn)維工作需要滿足極為嚴(yán)苛的驗(yàn)證要求，模型的可解釋性、魯棒2性等都是必須嚴(yán)格考量的因素。通過(guò)一系列嚴(yán)謹(jǐn)?shù)尿?yàn)證措施，金融運(yùn)維體系成功使系統(tǒng)可用性達(dá)到了“5個(gè)9”（99.999%）的金融級(jí)容錯(cuò)標(biāo)準(zhǔn)。這一高標(biāo)準(zhǔn)意味著系統(tǒng)在一年中的不可用時(shí)間極短，極大地保障了金融業(yè)務(wù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。當(dāng)大模型驅(qū)動(dòng)的智能運(yùn)維逐漸成為金融基礎(chǔ)設(shè)施的“數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)”時(shí)，其在嚴(yán)苛驗(yàn)證過(guò)程中所沉淀下來(lái)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)顯得尤為重要。這些技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不僅是對(duì)智能運(yùn)維成果的總結(jié)與提煉，更是推動(dòng)AI技術(shù)向更高可靠性發(fā)展的強(qiáng)大動(dòng)力。他們將為金融行業(yè)乃至整個(gè)科技領(lǐng)域提供重要的參考和借鑒，有助于形成統(tǒng)一的行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。在當(dāng)今競(jìng)爭(zhēng)激烈的金融市場(chǎng)中，提升核心競(jìng)爭(zhēng)力已成為金融機(jī)構(gòu)生存與發(fā)展的關(guān)鍵。借助AI大模型的力量，為金融行業(yè)開(kāi)辟了一條極具潛力的關(guān)鍵路徑。AI大模型在故障預(yù)測(cè)和根因分析方面展現(xiàn)出了卓越的能力。通過(guò)深度學(xué)習(xí)和海量數(shù)據(jù)分析，能夠提前精準(zhǔn)識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)。在金融領(lǐng)域，硬件老化、鏈路擁塞等問(wèn)題都可能成為引發(fā)嚴(yán)重后果的隱患。一旦網(wǎng)絡(luò)中斷，交易失敗、資金損失乃至聲譽(yù)受損的風(fēng)險(xiǎn)都可能接踵而至。借助AI大模型可提前洞察這些潛在風(fēng)險(xiǎn)，讓金融機(jī)構(gòu)能夠及時(shí)采取措施進(jìn)行防范和修復(fù)，將損失遏制在萌芽階段。在業(yè)務(wù)高峰時(shí)期，如“雙十一”期間的支付高峰，AI驅(qū)動(dòng)的智能調(diào)度可動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)帶寬和算力資源分配，滿足業(yè)務(wù)高峰需求，避免資源浪費(fèi)，確保金融APP、在線交易的流暢運(yùn)行，這會(huì)直接影響用戶留存率和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。3隨著大模型技術(shù)的快速迭代，中國(guó)金融行業(yè)的產(chǎn)業(yè)政策正在加速調(diào)整，從早期的“鼓勵(lì)探索”轉(zhuǎn)向“規(guī)范與創(chuàng)新并重”，重點(diǎn)圍繞技術(shù)應(yīng)用邊界、風(fēng)險(xiǎn)防控、數(shù)據(jù)治理和生態(tài)建設(shè)等領(lǐng)域進(jìn)行系統(tǒng)性布局，近年來(lái)已發(fā)布多項(xiàng)政策予以推動(dòng)?！督鹑诳萍及l(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》指出，“抓住全球人工智能發(fā)展新機(jī)遇，以人為本全面推進(jìn)智能技術(shù)在金融領(lǐng)域深化應(yīng)用，強(qiáng)化科技倫理治理，著力打造場(chǎng)景感知、人機(jī)協(xié)同、跨界融合的智慧金融新業(yè)態(tài)”，明確將人工智能作為關(guān)鍵技術(shù)，支持大模型在風(fēng)控、客服、投研等場(chǎng)景的探索。中國(guó)人民銀行等六部門(mén)聯(lián)合印發(fā)《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》，提出“算力+金融”賦能金融行業(yè)應(yīng)用的發(fā)展計(jì)劃，加快算力在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，構(gòu)建多節(jié)點(diǎn)并行的分布式算力資源架構(gòu)，提供跨地域資源高效管理、核心業(yè)務(wù)多地多活部署能力。中央金融工作會(huì)議中明確表示，為了提供高質(zhì)量金融服務(wù)，數(shù)字金融“五篇大文章”，通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)的智能客服、自動(dòng)化流程管理、智能合約等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)服務(wù)模式的全面升級(jí)。2024年兩會(huì)期間，人工智能首次被寫(xiě)入政府工作報(bào)告，成為國(guó)家層面重點(diǎn)部署的戰(zhàn)略方向。報(bào)告明確提出，應(yīng)深化大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，并首次啟動(dòng)“人工智能+”行動(dòng)，推動(dòng)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能千行百業(yè)。該舉措旨在構(gòu)建具有4國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展注入新動(dòng)能，標(biāo)志著我國(guó)數(shù)字化與智能化進(jìn)程進(jìn)入規(guī)?；?、生態(tài)化的新階段。國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《信息技術(shù)服務(wù)數(shù)據(jù)中心服務(wù)能力成熟度模型》（GB/T33136—2024）在原標(biāo)準(zhǔn)（GB/T33136—2016）基礎(chǔ)上增加了近年來(lái)數(shù)據(jù)中心技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的智能化管理能力，定義了數(shù)智運(yùn)營(yíng)相關(guān)的成熟度模型及服務(wù)能力框架。金融行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《金融數(shù)字化能力成熟度指引》（JR/T0271—2023）進(jìn)一步細(xì)化了金融數(shù)據(jù)中心建設(shè)中智能運(yùn)維的能力分級(jí)，通過(guò)AI算法及監(jiān)測(cè)、管理、控制場(chǎng)景具備機(jī)器自主決策或推薦決策的能力，實(shí)現(xiàn)各類(lèi)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的自動(dòng)化決策、自動(dòng)化執(zhí)行和自動(dòng)化驗(yàn)證閉環(huán)，逐步提升數(shù)據(jù)中心管理效率和智能化運(yùn)維水平。北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布的《金融數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化能力建設(shè)指南》（T/BFIA052053—2025）兩項(xiàng)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)對(duì)《金融數(shù)字化能力成熟度指引》做了進(jìn)一步解釋與可測(cè)試性細(xì)化，給出了金融數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化能力的建設(shè)指導(dǎo)和成熟度等級(jí)評(píng)估方法，并明確提出AI和大模型技術(shù)是在網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視、網(wǎng)絡(luò)管理、網(wǎng)絡(luò)控制三大領(lǐng)域達(dá)成L4等級(jí)數(shù)字化能力的必要條件。二、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型總體架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)作為數(shù)智時(shí)代的關(guān)鍵基礎(chǔ)服務(wù)，需高效且安全地連接金融業(yè)務(wù)的各個(gè)組件，提供負(fù)載均衡、路由和解析等服務(wù)，并遵循5行業(yè)和金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)部規(guī)范進(jìn)行安全設(shè)計(jì)，以控制故障影響范圍。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)展和分布式應(yīng)用的普及，網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域正面臨著諸多挑戰(zhàn)，特別是多廠商設(shè)備在使用、管理和運(yùn)維上存在差異，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化割裂，加之工具種類(lèi)繁多、數(shù)據(jù)量龐大，對(duì)運(yùn)維人員提出了更高要求。AI大模型的學(xué)習(xí)和推理能力為解決這些問(wèn)題提供了新途徑，基于AI大模型構(gòu)建的智能體能實(shí)現(xiàn)多種工具之間的協(xié)同工作，提升網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。依托先進(jìn)的AI大模型技術(shù)體系構(gòu)筑全新網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維“大腦”，創(chuàng)新性地打造金融網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型，實(shí)現(xiàn)從感知、分析、決策的全方位AI賦能，提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的自動(dòng)化、智能化水平，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單重復(fù)勞動(dòng)的替代、互動(dòng)模式多樣化升級(jí)和智能運(yùn)營(yíng)效率提升的目標(biāo)。（一）設(shè)計(jì)原則金融行業(yè)對(duì)穩(wěn)定性、安全性和合規(guī)性有著極高的要求，這決定了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型架構(gòu)設(shè)計(jì)必須遵循以下核心原則。1.可靠性?xún)?yōu)先原則：金融業(yè)務(wù)高度依賴(lài)系統(tǒng)的連續(xù)性和穩(wěn)定性，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型作為關(guān)鍵支撐組件，須具備極高的可用性、容錯(cuò)性和魯棒性。模型服務(wù)本身需實(shí)現(xiàn)冗余部署、故障自動(dòng)檢測(cè)與快速恢復(fù)，最大限度降低單點(diǎn)故障對(duì)業(yè)務(wù)的影響，確保在復(fù)雜運(yùn)維場(chǎng)景中仍能提供持續(xù)、可靠的決策支持。2.安全合規(guī)內(nèi)嵌原則：金融數(shù)據(jù)的敏感性及行業(yè)強(qiáng)監(jiān)管特性，要求安全與合規(guī)機(jī)制必須貫穿系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)的每一個(gè)環(huán)節(jié)，而非6事后附加。應(yīng)在數(shù)據(jù)輸入、模型推理、輸出執(zhí)行全鏈路嵌入權(quán)限控制、審計(jì)追溯、隱私保護(hù)和脫敏機(jī)制，確保符合國(guó)家及行業(yè)法律法規(guī)，構(gòu)建“設(shè)計(jì)即安全”的系統(tǒng)基礎(chǔ)。3.彈性可擴(kuò)展原則：架構(gòu)應(yīng)能適應(yīng)從中小到大型金融機(jī)構(gòu)的不同規(guī)模需求，支持算力和功能的平滑擴(kuò)展。DeepSeek的開(kāi)源模式允許金融部門(mén)根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活調(diào)用和部署不同參數(shù)、功能的模型。4.多模態(tài)融合原則：現(xiàn)代金融數(shù)據(jù)中心運(yùn)維環(huán)境生成的數(shù)據(jù)類(lèi)型日趨多元，包括系統(tǒng)日志、性能指標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D、設(shè)備業(yè)務(wù)流量及記錄等。系統(tǒng)需具備處理和融合多模態(tài)數(shù)據(jù)的能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表征與聯(lián)合分析，增強(qiáng)對(duì)復(fù)雜運(yùn)維情景的全面感知與準(zhǔn)確判斷。5.人機(jī)協(xié)同原則：應(yīng)系統(tǒng)化地定位和劃分人與AI的職責(zé)邊界，充分發(fā)揮人類(lèi)專(zhuān)家在關(guān)鍵決策、倫理判斷和場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn)方面的優(yōu)勢(shì)，結(jié)合大模型在數(shù)據(jù)處理、模式識(shí)別和重復(fù)性任務(wù)上的高效能力，構(gòu)建“人機(jī)共智”的協(xié)同機(jī)制，形成雙向反饋、持續(xù)優(yōu)化的智能運(yùn)維生態(tài)?；谏鲜鲈瓌t，提出了一種創(chuàng)新的金融數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型應(yīng)用分層架構(gòu)，自下而上包括網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)據(jù)層、模型層和應(yīng)用層，如圖1所示。7實(shí)時(shí)和穩(wěn)定的計(jì)算、存儲(chǔ)及網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)據(jù)支持。該層不僅對(duì)接交延遲、負(fù)荷等動(dòng)態(tài)性能指標(biāo)，為上層的數(shù)據(jù)分析和決策構(gòu)建了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)供給基礎(chǔ)。2.數(shù)據(jù)層：該層是系統(tǒng)智能化的核心資源池，由知識(shí)庫(kù)和工具庫(kù)兩大部分構(gòu)成。知識(shí)庫(kù)整合了金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)中心長(zhǎng)期積累的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維規(guī)范與最佳實(shí)踐等結(jié)構(gòu)化經(jīng)驗(yàn)；工具庫(kù)則集成了各類(lèi)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維常用系統(tǒng)和工具，如流量監(jiān)控平臺(tái)、網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化平臺(tái)、變更管理平臺(tái)、統(tǒng)一監(jiān)控平臺(tái)等，為自動(dòng)化執(zhí)行和交互提供標(biāo)準(zhǔn)化83.模型層：作為智能運(yùn)維系統(tǒng)的“大腦”，本層通常構(gòu)建層次化的模型架構(gòu)，包括基礎(chǔ)的大語(yǔ)言模型（LLM）、面向運(yùn)維場(chǎng)景的領(lǐng)域模型優(yōu)化層以及多項(xiàng)專(zhuān)業(yè)任務(wù)模型。該層對(duì)下層提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、推理與判斷，實(shí)現(xiàn)如異常檢測(cè)、根因分析、故障傳播推理等復(fù)雜認(rèn)知功能，是智能決策的能力核心。4.應(yīng)用層：將模型層的分析、推理與預(yù)測(cè)能力轉(zhuǎn)化為面向運(yùn)維團(tuán)隊(duì)的實(shí)際功能，覆蓋運(yùn)維全生命周期關(guān)鍵場(chǎng)景。典型應(yīng)用包括：構(gòu)建和查詢(xún)私域知識(shí)庫(kù)、自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的運(yùn)維數(shù)據(jù)問(wèn)答、設(shè)備原生配置與日志解析、告警壓縮與智能研判、應(yīng)急處置輔助決策、合規(guī)性核查及自動(dòng)化配置變更等。該層直接賦能一線運(yùn)維人員，顯著提升操作的準(zhǔn)確性和系統(tǒng)整體效率。三、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型典型應(yīng)用場(chǎng)景在數(shù)智化時(shí)代的澎湃浪潮中，作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)核心樞紐的金融行業(yè)，正面臨一場(chǎng)由內(nèi)而外的深刻變革。AI大模型技術(shù)以前所未有的速度迅猛發(fā)展，不僅重塑了金融服務(wù)的前端業(yè)態(tài)，更從底層為金融數(shù)據(jù)中心的智能化運(yùn)維注入了革命性動(dòng)力。這一變革推動(dòng)運(yùn)維模式從傳統(tǒng)被動(dòng)響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動(dòng)預(yù)警、自動(dòng)決策和高度自治，為保障金融業(yè)務(wù)的高可用、高穩(wěn)定與高效能運(yùn)行開(kāi)啟了全新的機(jī)遇之門(mén)。以DeepSeek、GPT-4、Qwen等為代表的大模型，通過(guò)上千億級(jí)參數(shù)的大規(guī)模訓(xùn)練，形成了支持多種AI功能混用的能力，能夠9以問(wèn)答形式完成任務(wù)、提供答案，其工作效能和準(zhǔn)確性已基本達(dá)到人類(lèi)在特定領(lǐng)域的通用智能水平，甚至在個(gè)別場(chǎng)景還有所超越。這種技術(shù)突破為金融數(shù)據(jù)中心運(yùn)維從“自動(dòng)化”向“智能化”躍遷提供了關(guān)鍵支撐。本章節(jié)將詳細(xì)闡述基于AI大模型的金融數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的應(yīng)用場(chǎng)景及其關(guān)鍵技術(shù)。（一）建設(shè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)庫(kù)，降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)門(mén)檻金融網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維涉及大量專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維日常工作需要查詢(xún)多廠商設(shè)備狀態(tài)、配置、告警等各類(lèi)信息，同時(shí)還需要參考金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部的運(yùn)維案例、應(yīng)急預(yù)案等，高效的信息獲取方式顯得尤為重要。然而運(yùn)維環(huán)境復(fù)雜，不僅面臨設(shè)備廠商繁多、型號(hào)多樣、配置差異顯著、告警頻發(fā)等挑戰(zhàn)，還存在信息孤島問(wèn)在大模型能力快速發(fā)展的今天，利用其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和推理能力來(lái)應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)已成為可能。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型可以作為智能知識(shí)中樞，深度融合多廠商產(chǎn)品手冊(cè)、維護(hù)指南、應(yīng)急預(yù)案等專(zhuān)業(yè)文檔，以及金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部積累的豐富運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建私域運(yùn)維知識(shí)庫(kù)。結(jié)合金融數(shù)據(jù)中心特殊的提示詞工程優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型能提供精準(zhǔn)、高效的對(duì)話式知識(shí)服務(wù)，涵蓋網(wǎng)絡(luò)協(xié)議解析、告警解讀、命令生成、日志分析、故障排查、應(yīng)急方案生成等各類(lèi)場(chǎng)景。構(gòu)建私域運(yùn)維知識(shí)庫(kù)分為兩個(gè)步驟（如圖2所示）。一是整合各類(lèi)私域數(shù)據(jù)，包括金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部的業(yè)務(wù)文檔、配置手冊(cè)、操作手冊(cè)等。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、分類(lèi)、去除噪聲等預(yù)處理工作，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性（如將不同廠商的設(shè)備手冊(cè)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為文本格式，提取關(guān)鍵信息）。二是基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維領(lǐng)域知識(shí)圖譜，使得大模型能更高效地理解各類(lèi)知識(shí)之間的邏輯結(jié)構(gòu)，提升知識(shí)問(wèn)答的準(zhǔn)確性和推理能力。當(dāng)運(yùn)維人員使用自然語(yǔ)言查詢(xún)企業(yè)內(nèi)部私域知識(shí)時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)依托大模型技術(shù)，需經(jīng)歷一個(gè)多階段、協(xié)同化的智能處理流程（如圖3所示），具體包含以下關(guān)鍵步驟。1.大模型對(duì)問(wèn)題進(jìn)行預(yù)處理，包括分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別等。這一階段主要依托自然語(yǔ)言處理（NLP）基礎(chǔ)技術(shù)，將非結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化、可進(jìn)一步分析的語(yǔ)言單元，識(shí)別出問(wèn)題中涉及的關(guān)鍵實(shí)體、操作對(duì)象及核心意圖，為后續(xù)的深度語(yǔ)義理解奠定基礎(chǔ)。2.系統(tǒng)利用大模型強(qiáng)大的自然語(yǔ)言理解（NLU）能力，對(duì)預(yù)處理后的問(wèn)題進(jìn)行深層次語(yǔ)義解析。模型會(huì)綜合分析問(wèn)題的意圖、上下文語(yǔ)境及可能的隱含信息，識(shí)別用戶真實(shí)需求（如查詢(xún)狀態(tài)、尋求操作指導(dǎo)、進(jìn)行故障排查等并將模糊、多樣的自然語(yǔ)言表達(dá)轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)、機(jī)器可識(shí)別與處理的規(guī)范化語(yǔ)義表示形式。3.根據(jù)問(wèn)題理解的結(jié)果，在知識(shí)圖譜和文檔庫(kù)中進(jìn)行知識(shí)檢索。采用向量檢索技術(shù)，將用戶問(wèn)題與知識(shí)庫(kù)中的文檔進(jìn)行向量化對(duì)比，通過(guò)計(jì)算向量之間的相似度，快速檢索出與問(wèn)題相關(guān)的知識(shí)文檔。4.大模型根據(jù)檢索到的知識(shí)信息，結(jié)合自身的知識(shí)儲(chǔ)備，生成回答內(nèi)容。在生成過(guò)程中，模型會(huì)對(duì)知識(shí)進(jìn)行整合、分析與推理，以生成邏輯清晰、內(nèi)容準(zhǔn)確的答案，并對(duì)生成的答案進(jìn)行優(yōu)化，包括語(yǔ)法檢查、信息冗余去除等。5.優(yōu)化后的答案通過(guò)系統(tǒng)交互層（如聊天窗口、API調(diào)用返統(tǒng)智能應(yīng)答”的閉環(huán)。整個(gè)流程強(qiáng)調(diào)準(zhǔn)確、高效與用戶體驗(yàn)的統(tǒng)金融數(shù)據(jù)中心基于大模型建立私域運(yùn)維知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)私域知識(shí)問(wèn)答，是金融行業(yè)數(shù)字化變革中的重要?jiǎng)?chuàng)新。依托大模型的先進(jìn)語(yǔ)義理解能力與深度推理引擎，構(gòu)建AI賦能的智能運(yùn)維中樞，整合金融數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維領(lǐng)域的文檔，建設(shè)運(yùn)維知識(shí)庫(kù)，構(gòu)建可對(duì)話的“運(yùn)維咨詢(xún)專(zhuān)家”。（二）構(gòu)建運(yùn)維數(shù)據(jù)一體問(wèn)答，促進(jìn)全網(wǎng)運(yùn)維高效查詢(xún)金融數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維涉及眾多系統(tǒng)（如告警平臺(tái)、自動(dòng)化平臺(tái)、ITSM等各系統(tǒng)之間缺乏有效的協(xié)同機(jī)制，導(dǎo)致信息孤島問(wèn)題嚴(yán)重。運(yùn)維人員需要在多個(gè)系統(tǒng)之間頻繁切換，全網(wǎng)運(yùn)維數(shù)據(jù)檢索耗時(shí)較多。為解決上述運(yùn)維痛點(diǎn)，利用大模型對(duì)于工具的理解和選擇能力，讓大模型學(xué)習(xí)和使用金融機(jī)構(gòu)內(nèi)的運(yùn)維工具（API），當(dāng)遇到具體的運(yùn)維查詢(xún)場(chǎng)景時(shí)，大模型理解運(yùn)維人員的自然語(yǔ)言意圖，自動(dòng)選擇需要的API完成數(shù)據(jù)獲取和呈現(xiàn)，如圖4所示。要實(shí)現(xiàn)上述方案，需要支持運(yùn)維系統(tǒng)API快速集成到大模型。運(yùn)維系統(tǒng)API集成的整體技術(shù)原理如圖5所示，整體關(guān)鍵技術(shù)分為API大模型友好化治理、API知識(shí)化、大小模型協(xié)同推理選擇調(diào)用3部分。1.API大模型友好化治理：受限于大模型在API參數(shù)理解（如參數(shù)量、嵌套層級(jí)等）上的約束，需要將原始API轉(zhuǎn)換成對(duì)大模型友好的API，并將對(duì)大模型友好的API描述、典型輸入輸出參數(shù)提供給大模型系統(tǒng)。因此需要一套可編排的、快速包裝API的工具，實(shí)現(xiàn)從原始API到對(duì)大模型友好API的映射。2.API知識(shí)化：基于已經(jīng)治理的API，需要將API的自然語(yǔ)言信息轉(zhuǎn)換為可以供大模型后續(xù)備選使用的向量化信息或QA信息，因此需要借助大模型本身的自然語(yǔ)言泛化能力等能力，實(shí)現(xiàn)API知識(shí)的自動(dòng)化治理，并將治理好的知識(shí)存入API知識(shí)庫(kù)以供后續(xù)選擇使用。3.大小模型協(xié)同推理選擇調(diào)用：考慮到API的數(shù)量規(guī)模和大模型幻覺(jué)，API選擇需要通過(guò)大模型和小模型的協(xié)同工作，依次進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別、API選擇和參數(shù)提取，最終完成一次系統(tǒng)API的調(diào)用查詢(xún)。（三）理解設(shè)備命令回顯，提升非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力網(wǎng)絡(luò)告警處置、應(yīng)急排障、監(jiān)控自檢等日常運(yùn)維工作，離不開(kāi)對(duì)設(shè)備運(yùn)行態(tài)數(shù)據(jù)的查詢(xún)，最常用的手段就是通過(guò)命令行來(lái)查詢(xún)?cè)O(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，例如接口狀態(tài)和統(tǒng)計(jì)、光模塊功率、路由協(xié)議狀態(tài)、產(chǎn)生的日志等。當(dāng)前存在兩個(gè)痛點(diǎn)：一是不同廠家、不同軟硬件版本的設(shè)備在查詢(xún)相同信息時(shí)的命令行和回顯內(nèi)容存在差異，日志內(nèi)容更是差異巨大；二是查詢(xún)命令回顯和日志都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無(wú)法在運(yùn)維流程中直接使用。這兩個(gè)痛點(diǎn)導(dǎo)致目前運(yùn)維人員只能通過(guò)按需定制的方式來(lái)開(kāi)發(fā)查詢(xún)腳本，工作量大且維護(hù)困難。大模型技術(shù)的迅速發(fā)展為解決這類(lèi)問(wèn)題提供了新的方法，可通過(guò)模擬人類(lèi)認(rèn)知轉(zhuǎn)化機(jī)制，構(gòu)建起設(shè)備數(shù)據(jù)理解的通用范式（如圖6所示將運(yùn)維數(shù)據(jù)分析任務(wù)解構(gòu)為三個(gè)核心認(rèn)知能力，通過(guò)語(yǔ)義認(rèn)知對(duì)齊能力和信息結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化能力來(lái)統(tǒng)一建模和理解設(shè)備數(shù)據(jù)，再輔以動(dòng)態(tài)知識(shí)更新機(jī)制，從而構(gòu)成一個(gè)覆蓋設(shè)備交互全流程的智能認(rèn)知體系。該模型具備三大核心能力：1.語(yǔ)義認(rèn)知對(duì)齊能力。通過(guò)多模態(tài)知識(shí)融合機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備數(shù)據(jù)的跨域理解。系統(tǒng)在預(yù)訓(xùn)練階段整合了廠商技術(shù)文檔、設(shè)備交互日志、歷史工單等異構(gòu)數(shù)據(jù)源，構(gòu)建包含設(shè)備型號(hào)、命令語(yǔ)法、參數(shù)規(guī)則、日志模型的動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)，具備了對(duì)自然語(yǔ)言指令的深度解析能力，可將運(yùn)維人員的業(yè)務(wù)需求自動(dòng)轉(zhuǎn)換為特定廠商的精準(zhǔn)操作指令，并基于設(shè)備版本特征動(dòng)態(tài)適配參數(shù)格式。針對(duì)復(fù)雜查詢(xún)場(chǎng)景，系統(tǒng)支持多維語(yǔ)義解析，實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)日志的精準(zhǔn)定位與關(guān)聯(lián)。2.信息結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化能力。采用分級(jí)認(rèn)知蒸餾機(jī)制，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可運(yùn)算的知識(shí)。通過(guò)注意力機(jī)制聚焦數(shù)據(jù)流中的核心特征要素，系統(tǒng)可自動(dòng)識(shí)別告警代碼、性能指標(biāo)、時(shí)間序列等關(guān)鍵信息，并映射為標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。針對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合分析需求，這一層次構(gòu)建時(shí)空關(guān)聯(lián)模型，生成包含設(shè)備關(guān)系、物理拓?fù)?、協(xié)議拓?fù)涞亩嗑S認(rèn)知圖譜，為數(shù)據(jù)分析提供可解釋的知識(shí)支撐。3.動(dòng)態(tài)知識(shí)更新能力。建立動(dòng)態(tài)認(rèn)知更新通道，實(shí)現(xiàn)設(shè)備語(yǔ)料的增量學(xué)習(xí)。參照跨領(lǐng)域模型的持續(xù)進(jìn)化機(jī)制，系統(tǒng)設(shè)計(jì)輕量化的微調(diào)框架：當(dāng)接入新型設(shè)備時(shí)，通過(guò)少量樣本標(biāo)注與交互式驗(yàn)證，即可快速掌握新語(yǔ)法規(guī)則，完成模型知識(shí)的擴(kuò)展迭代。該機(jī)制支持設(shè)備型號(hào)的泛化認(rèn)知，實(shí)現(xiàn)“學(xué)習(xí)一類(lèi)，通曉多款”的擴(kuò)展能力。通過(guò)構(gòu)建“理解－轉(zhuǎn)化－進(jìn)化”的認(rèn)知閉環(huán)，將碎片化的設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的認(rèn)知體系。運(yùn)維人員無(wú)需掌握各廠商的具體語(yǔ)法規(guī)則，通過(guò)自然語(yǔ)言交互獲取標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)視圖，即可實(shí)現(xiàn)跨品牌設(shè)備的統(tǒng)一管理，為智能運(yùn)維提供可進(jìn)化的認(rèn)知基礎(chǔ)設(shè)施。（四）實(shí)施日志智能壓縮與溯源，解決日志風(fēng)暴難題網(wǎng)絡(luò)發(fā)生異?；蚬收蠒r(shí)，多臺(tái)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備可能在短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生大量告警和日志，這通常稱(chēng)為告警或日志風(fēng)暴。一線運(yùn)維人員面臨這種風(fēng)暴時(shí)通常無(wú)法很快發(fā)現(xiàn)其中最關(guān)鍵的根因告警和日志，無(wú)法迅速完成閉環(huán)。告警與日志風(fēng)暴的分析是智能運(yùn)維領(lǐng)域的核心挑戰(zhàn)，其困難主要體現(xiàn)在四個(gè)方面。一是信息過(guò)載。現(xiàn)代分布式系統(tǒng)規(guī)模龐大，運(yùn)維監(jiān)控平臺(tái)每秒可能接收數(shù)萬(wàn)條告警和日志事件。例如，在某大型云廠商的實(shí)際故障中，一次主干光纖中斷在短時(shí)間內(nèi)引發(fā)了超過(guò)32萬(wàn)條關(guān)聯(lián)告警，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人工處理的能力極限。真正關(guān)鍵的高優(yōu)先級(jí)報(bào)警被淹沒(méi)在海量噪聲中，導(dǎo)致運(yùn)維團(tuán)隊(duì)難以迅速識(shí)別和響應(yīng)。二是關(guān)聯(lián)性缺失。大多數(shù)傳統(tǒng)監(jiān)控工具僅能提供孤立和表面化的報(bào)警信息，如報(bào)告“某物理端口宕機(jī)”，但不會(huì)自動(dòng)說(shuō)明受影響的業(yè)務(wù)系統(tǒng)。這種零散的信息增加了運(yùn)維人員拼湊全局故障視圖的認(rèn)知負(fù)荷，拖慢決策速度。往往在系統(tǒng)中觸發(fā)多層次的連鎖反應(yīng)，衍生出大量表象型告警（如“鏈路中斷”“BGP路由撤銷(xiāo)”“服務(wù)不可達(dá)”）。這生報(bào)警在數(shù)量上占優(yōu)，使得核心根因信號(hào)在排序和可視化中居于次要位置，增加了故障定位的難度。四是自動(dòng)化失效。預(yù)定義的抑制規(guī)則和修復(fù)腳本往往會(huì)因重復(fù)觸發(fā)、執(zhí)行沖突或資源爭(zhēng)搶而失去預(yù)期效果，甚至可能由于多次不當(dāng)修復(fù)操作引發(fā)次生故障，這使得在告警風(fēng)暴發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)無(wú)法依賴(lài)全自動(dòng)策略快速恢復(fù)。為解決該運(yùn)維痛點(diǎn)，引入大模型技術(shù)進(jìn)行告警/日志壓縮和根因分析，架構(gòu)如圖7所示。其中涉及兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。一是多源告警/日志語(yǔ)義壓縮技術(shù)。首先，采用輕量化LLM模型，將非結(jié)構(gòu)化告警/日志轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)義格式。其次，對(duì)告警/日志進(jìn)行語(yǔ)義壓縮。傳統(tǒng)方法（如TF-IDF、LSH）能實(shí)現(xiàn)對(duì)相似日志聚類(lèi)，但難以識(shí)別語(yǔ)義重復(fù)（如“連接超時(shí)”與“請(qǐng)求未響應(yīng)”）。LLM通過(guò)嵌入模型將日志映射為語(yǔ)義向量，結(jié)合層次聚類(lèi)或DBSCAN合并同類(lèi)事件。二是LLM推理與根因分析技術(shù)。首先，將設(shè)備、鏈路、協(xié)議等實(shí)體作為節(jié)點(diǎn)，通過(guò)日志中的對(duì)象構(gòu)建因果圖。LLM可解析自然語(yǔ)言描述的對(duì)象與關(guān)系，補(bǔ)充傳統(tǒng)方法難以捕獲的隱式邏輯。其次，使用LLM分析推理事件序列的統(tǒng)計(jì)特征或時(shí)間線特征，結(jié)合日志、指標(biāo)（如CPU利用率）、拓?fù)鋱D、因果圖等多源數(shù)據(jù)，識(shí)別故障傳播路徑，分析出根因事件。例如，LLM可生成假設(shè)：“交換機(jī)端口擁塞→丟包激增→API超時(shí)”，再通過(guò)告警/日志驗(yàn)證假設(shè)是否成立。（五）使能網(wǎng)絡(luò)告警工單自處置，達(dá)成告警自動(dòng)研判當(dāng)前，全球Top1000企業(yè)中的大多數(shù)仍受困于“告警風(fēng)暴”，單日超百萬(wàn)條告警中僅10%左右具有實(shí)際處置價(jià)值，卻需要消耗80%的運(yùn)維人力資源。這種低效的運(yùn)維狀態(tài)背后，折射出三重系統(tǒng)性矛盾：一是海量告警信息引發(fā)的“告警疲勞”導(dǎo)致關(guān)鍵事件漏判率高達(dá)30%；二是網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)與人工處置效率逐年提升趨勢(shì)間的剪刀差；三是知識(shí)庫(kù)更新滯后造成的處置方案失效。傳統(tǒng)“人工查閱文檔—逐條執(zhí)行步驟”的處置模式，使平均故障修復(fù)時(shí)間（MTTR）長(zhǎng)期停留在30分鐘左右，嚴(yán)重制約了業(yè)務(wù)的快速發(fā)展。在數(shù)字化、智能化高速發(fā)展的背景下，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維正在經(jīng)歷從“人工駕駛”向“自動(dòng)駕駛”的范式轉(zhuǎn)變。大模型技術(shù)與運(yùn)維知識(shí)工程的深度融合帶來(lái)了突破性變化，基于“知識(shí)萃取－邏輯編排－安全驗(yàn)證”的流程架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)告警處置自動(dòng)化率跨越式的提升，如圖8所示。該流程架構(gòu)包含3個(gè)核心模塊。1.知識(shí)萃?。憾嗄B(tài)文檔解析。利用多模態(tài)大模型構(gòu)建運(yùn)維知識(shí)的“認(rèn)知透鏡”，即通過(guò)文本語(yǔ)義重建、表格結(jié)構(gòu)理解、流程圖符號(hào)識(shí)別的解析框架，將PDF手冊(cè)中的配置步驟、Wiki中的排障案例、Visio拓?fù)鋱D中的設(shè)備聯(lián)動(dòng)關(guān)系，統(tǒng)一表達(dá)為結(jié)構(gòu)化文本知識(shí)庫(kù)。相較于傳統(tǒng)正則表達(dá)式，知識(shí)提取的準(zhǔn)確率大幅度提高，特別在長(zhǎng)文本、跨頁(yè)表格、手繪示意圖等復(fù)雜場(chǎng)景中表現(xiàn)突出?！蓤?zhí)行DAG”的編譯轉(zhuǎn)化機(jī)制，即基于LLM的意圖理解能力，將知識(shí)庫(kù)中的處置經(jīng)驗(yàn)編譯為包含條件分支、循環(huán)控制、異常捕獲的偽代碼。例如在某防火墻策略異常處置實(shí)踐中，自動(dòng)生成包含多級(jí)故障樹(shù)和并行檢測(cè)節(jié)點(diǎn)的工作流，相較人工編寫(xiě)效率提升10倍。再結(jié)合插件機(jī)制或MCP協(xié)議等方式，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維系統(tǒng)工具的調(diào)用，形成“決策－執(zhí)行”的閉環(huán)體系。即通過(guò)數(shù)據(jù)Mock機(jī)制，自動(dòng)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維系統(tǒng)工具的輸出數(shù)據(jù)，在工作流部署前進(jìn)行全分支覆蓋測(cè)試。業(yè)界實(shí)踐表明，仿真環(huán)境可以成功攔截30%的誤操作，有效避免因配置錯(cuò)誤導(dǎo)致的二次故障。同時(shí)自動(dòng)生成包含多維度評(píng)價(jià)指標(biāo)的測(cè)試報(bào)告，為工作流的正確性提供量化依據(jù)。為實(shí)現(xiàn)告警工單的端到端自動(dòng)化處置，可以通過(guò)基于數(shù)據(jù)流事件驅(qū)動(dòng)架構(gòu)（EDA），實(shí)時(shí)將告警工單轉(zhuǎn)化為攜帶告警對(duì)象、告警上下文的事件；再根據(jù)意圖識(shí)別、規(guī)則匹配等方法將事件映射到具體的處置工作流，實(shí)現(xiàn)快速感知，從而使告警工單平均故障修復(fù)時(shí)間（MTTR）從30分鐘縮短到5分鐘。這種“感知－決策－執(zhí)行”的自治系統(tǒng)正推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維模式向L4級(jí)自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)。當(dāng)90%的常規(guī)告警實(shí)現(xiàn)“靜默處理”，運(yùn)維工程師得以聚焦架構(gòu)優(yōu)化等更高階任務(wù)。未來(lái)，隨著多智能體技術(shù)的引入，智能運(yùn)維將突破單一領(lǐng)域的自治，向跨云跨域的全局自愈網(wǎng)絡(luò)邁進(jìn)，為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)筑韌性護(hù)城河。（六）探索復(fù)雜故障智能推理，推進(jìn)應(yīng)急排障自動(dòng)化在金融行業(yè)，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要，因?yàn)槿魏喂收隙伎赡軐?dǎo)致交易中斷、業(yè)務(wù)體驗(yàn)受損等。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維應(yīng)急排障方式主要依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)和簡(jiǎn)單的監(jiān)控工具，存在響應(yīng)速度慢、故障定位不準(zhǔn)確等問(wèn)題。隨著大模型技術(shù)的快速發(fā)展，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析、學(xué)習(xí)和推理能力，為金融數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維應(yīng)急排障帶來(lái)了新的解決方案。1.針對(duì)已知/簡(jiǎn)單故障的應(yīng)急處置（1）故障定位：一旦接收到故障預(yù)警或發(fā)生實(shí)際故障，大模型會(huì)對(duì)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備日志、性能指標(biāo)等數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析。利用知識(shí)圖譜技術(shù)，將網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、鏈路、業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的關(guān)系進(jìn)行建模，結(jié)合故障特征和歷史故障案例，快速定位故障發(fā)生的具體位置和原因。（2）故障處置：在定位故障后，大模型根據(jù)故障類(lèi)型和歷史處理經(jīng)驗(yàn)，生成詳細(xì)的故障處理建議。處理建議包括故障修復(fù)的步驟、所需的資源和工具，以及可能受影響的業(yè)務(wù)范圍。對(duì)于常見(jiàn)故障，大模型提供自動(dòng)化的修復(fù)腳本，運(yùn)維人員可以通過(guò)應(yīng)用層界面一鍵執(zhí)行修復(fù)操作。對(duì)于復(fù)雜故障，大模型會(huì)提供多套解決方案，并分析每套方案的優(yōu)缺點(diǎn)和實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)，供運(yùn)維人員參考決策。（3）處置效果反饋：在故障處理完成后，大模型會(huì)對(duì)處理效果進(jìn)行評(píng)估，通過(guò)對(duì)比處理前后的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)，判斷故障是否徹底解決，以及是否產(chǎn)生新的問(wèn)題；同時(shí)，大模型將本次故障處理的過(guò)程和結(jié)果記錄到歷史案例庫(kù)中，作為后續(xù)模型訓(xùn)練和優(yōu)化的依據(jù)，不斷提升大模型在應(yīng)急排障中的準(zhǔn)確性和有效性。2.針對(duì)未知/復(fù)雜故障的自主分析基于多Agent系統(tǒng)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)未知/復(fù)雜故障的自感知和自分析，多Agent系統(tǒng)由規(guī)劃Agent和執(zhí)行Agent組成，如圖9所示。規(guī)劃Agent負(fù)責(zé)理解用戶問(wèn)題、并分解成多個(gè)子任務(wù)，執(zhí)行Agent通過(guò)MCP協(xié)議調(diào)用外部工具、實(shí)現(xiàn)子任務(wù)的自動(dòng)處理。多Agent系統(tǒng)由專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維模型提供意圖理解、任務(wù)分解、工具調(diào)用等能力，專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維模型使用大量專(zhuān)家標(biāo)注的運(yùn)維數(shù)據(jù)，基于大語(yǔ)言模型通過(guò)SFT微調(diào)/RL訓(xùn)練產(chǎn)生，提升了大模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的理解，如圖9所示。（1）多模態(tài)數(shù)據(jù)感知與深度推理：專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備CLI、日志、告警、報(bào)文、KPI等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，快速識(shí)別可能的故障原因、縮小排查范圍；同時(shí)專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維模型利用其豐富的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維知識(shí)和外部工具調(diào)用能力，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析（如指標(biāo)異常檢測(cè)、日志異常檢測(cè)精準(zhǔn)定位故障發(fā)生的原因和位置。（2）動(dòng)態(tài)決策與可信驗(yàn)證機(jī)制：診斷出故障根因后，專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維模型能夠根據(jù)診斷結(jié)果生成可執(zhí)行的修復(fù)策略（如進(jìn)行端口隔離、降低路由優(yōu)先級(jí)等既可以根據(jù)內(nèi)部知識(shí)進(jìn)行決策，也可以結(jié)合用戶知識(shí)庫(kù)進(jìn)行決策。為保證修復(fù)策略的正確性和可行性，通常需要預(yù)先在仿真環(huán)境中進(jìn)行驗(yàn)證，確保問(wèn)題能夠得到解決，且不引入其他問(wèn)題。（3）持續(xù)優(yōu)化與知識(shí)沉淀體系：現(xiàn)實(shí)世界中故障場(chǎng)景和故障數(shù)據(jù)不停變化，需要持續(xù)收集新的故障數(shù)據(jù)和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，對(duì)專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維模型進(jìn)行更新和優(yōu)化，以增強(qiáng)其對(duì)未知故障的識(shí)別和處理能力。（七）構(gòu)建全網(wǎng)智能仿真，降低網(wǎng)絡(luò)變更風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的高可靠性始終是數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維工作的重中之重。然而，即便是細(xì)微的網(wǎng)絡(luò)配置變更差錯(cuò)也可能引發(fā)全網(wǎng)性故障，造成重大經(jīng)濟(jì)損失。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的設(shè)備接入數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，而海量設(shè)備的連接使運(yùn)維復(fù)雜度陡增，配置錯(cuò)誤導(dǎo)致大量網(wǎng)絡(luò)事故。根據(jù)Gartner統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)中心約40%的網(wǎng)絡(luò)事故源于配置錯(cuò)誤。各網(wǎng)絡(luò)管理部門(mén)對(duì)網(wǎng)絡(luò)一次變更的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估平均耗時(shí)3天，而準(zhǔn)確性只有70%左右。所以在數(shù)據(jù)中心中，需要靠大量人力分析業(yè)務(wù)變更的影響。另外業(yè)務(wù)應(yīng)用影響存在時(shí)間差異，在特定時(shí)間分析當(dāng)時(shí)的應(yīng)用流量，未必能考慮周全。運(yùn)維大模型技術(shù)的引入，加速了變更方案的生成和配置調(diào)整的自動(dòng)化，需要有及時(shí)有效的驗(yàn)證手段確保配置的正確性，攔截錯(cuò)誤配置?？偨Y(jié)當(dāng)前存在的兩個(gè)痛點(diǎn)：一是數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)不斷演進(jìn)，海量網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的物理拓?fù)鋸?fù)雜度日益增高，逐漸超出人工處理能力的邊界，變更準(zhǔn)確性難以保證；二是大模型技術(shù)的引入，加速了變更方案生成，但變更方案的正確性缺乏及時(shí)有效的驗(yàn)證手段，動(dòng)網(wǎng)安全難以保障。數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)變更自動(dòng)化、智能化升級(jí)勢(shì)在為了應(yīng)對(duì)上述兩個(gè)痛點(diǎn)，AI大模型以及數(shù)字孿生技術(shù)的不斷演進(jìn)結(jié)合精準(zhǔn)仿真算法為數(shù)據(jù)中心復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)配置變更提供了創(chuàng)新性解決方案。AI大模型結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)，實(shí)時(shí)在線生成高精度鏡像網(wǎng)絡(luò)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)配置變更事前、事中、事后進(jìn)行全方位實(shí)時(shí)監(jiān)控。在變更實(shí)施前通過(guò)仿真預(yù)測(cè)變更的影響，同時(shí)根據(jù)用戶設(shè)置對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)變更影響性評(píng)估100%可視，并且可以重復(fù)修改，直到業(yè)務(wù)符合用戶預(yù)期后再下發(fā)配置，確保錯(cuò)誤不入網(wǎng)。在變更實(shí)施后實(shí)現(xiàn)變更影響自動(dòng)分析快速比對(duì)，迅速識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)。最終網(wǎng)絡(luò)變更流程耗時(shí)大幅減少，變更任務(wù)自動(dòng)化率顯著提升，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)變更后自動(dòng)值守，減少人工值守，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)防控，避免人為因素引發(fā)的重大故障。該解決方案包含3項(xiàng)核心能力。（1）數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生技術(shù)，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)實(shí)時(shí)感知：采集網(wǎng)元數(shù)據(jù)并加工治理，基于知識(shí)圖譜技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)接口和協(xié)議實(shí)體抽取、關(guān)系抽取，從具體的網(wǎng)元配置信息，抽象文件網(wǎng)元知識(shí)模型。然后，在網(wǎng)元知識(shí)模型基礎(chǔ)上基于LLDP、LAC、ARP表、MAC表、端口流量特征等多維度數(shù)據(jù)，采用AI多模態(tài)還原算法，全場(chǎng)景精準(zhǔn)識(shí)別，高度還原全局拓?fù)洹C拓?fù)?、區(qū)域拓?fù)?、服?wù)器拓?fù)洌w設(shè)備層、Underlay網(wǎng)絡(luò)層、協(xié)議層、Overlay網(wǎng)絡(luò)層等數(shù)據(jù)，通過(guò)縱橫無(wú)死角方式的建模，構(gòu)建與物理世界1:1的網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生映射。（2）高精度仿真驗(yàn)證算法，實(shí)現(xiàn)變更前精準(zhǔn)評(píng)估影響性，保證變更安全紅線：在線錄入網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)面信息、配置面信息、拓?fù)湫畔⒌?，進(jìn)行Underlay網(wǎng)絡(luò)和Overlay網(wǎng)絡(luò)的建模，實(shí)現(xiàn)拓?fù)溥€原、應(yīng)用互訪路徑還原、安全互訪路徑還原（包括經(jīng)過(guò)的防火墻并模擬網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、流量的狀態(tài)和行為，仿真網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的路由表與轉(zhuǎn)發(fā)表項(xiàng)，高精度自動(dòng)生成新的鏡像網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)化比對(duì)變更前后鏡像網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)輸出配置變更影響性評(píng)估報(bào)告，為網(wǎng)絡(luò)變更風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供真實(shí)、客觀的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在設(shè)備的路由表、轉(zhuǎn)發(fā)表及流量負(fù)載基礎(chǔ)上，基于一定的規(guī)則，對(duì)全網(wǎng)連通性、單業(yè)務(wù)路由可靠性（路由黑洞/路由環(huán)路）、配置一致性、外網(wǎng)訪問(wèn)未經(jīng)過(guò)的防火墻等進(jìn)行分鐘級(jí)仿真求解驗(yàn)證，結(jié)果100%準(zhǔn)確，從而有效識(shí)別網(wǎng)絡(luò)配置變更帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)錯(cuò)誤配置進(jìn)行攔截，確保業(yè)務(wù)零中斷，如圖10所示。（3）多廠商通用引擎，實(shí)現(xiàn)多廠商協(xié)議適配，數(shù)據(jù)統(tǒng)一呈現(xiàn)：數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生面向多廠商網(wǎng)絡(luò)，在線開(kāi)放可編程，十多個(gè)場(chǎng)景的拓?fù)溥€原規(guī)則，多廠商統(tǒng)一模型，將多廠商采集數(shù)據(jù)格式歸一，存入數(shù)字孿生引擎，通過(guò)統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)數(shù)字地圖進(jìn)行呈現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)任意廠家任意設(shè)備（包括網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和防火墻）的款型添加，支持ISIS/OSPF/BGP/EVPN+VXLAN多廠商協(xié)議仿真。該實(shí)踐為大模型運(yùn)維提供關(guān)鍵的決策閉環(huán)能力，大幅提升網(wǎng)絡(luò)配置變更的效率與安全性，不僅是對(duì)傳統(tǒng)運(yùn)維模式的深刻變革，更是向全面數(shù)智化時(shí)代邁出的堅(jiān)實(shí)步伐。四、問(wèn)題與展望（一）網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型現(xiàn)存問(wèn)題1.數(shù)據(jù)復(fù)雜性與多模態(tài)整合困難在數(shù)據(jù)中心運(yùn)維環(huán)境中，系統(tǒng)持續(xù)產(chǎn)生并依賴(lài)海量高維實(shí)時(shí)配置腳本等多模態(tài)信息。這類(lèi)數(shù)據(jù)不僅具有鮮明的領(lǐng)域?qū)I(yè)性，更在時(shí)間、空間及邏輯上呈現(xiàn)緊密而復(fù)雜的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)。當(dāng)前的大模型雖具備一定的多模態(tài)理解能力，但在有效融合文本、圖結(jié)構(gòu)及序列數(shù)據(jù)并進(jìn)行深層次跨模態(tài)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)方面仍存在明顯局限，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)維上下文和故障鏈路的準(zhǔn)確推理與協(xié)同解析，限制了其在復(fù)雜運(yùn)維決策中的實(shí)際應(yīng)用效果。2.實(shí)時(shí)性要求難以滿足在數(shù)據(jù)中心的高可用運(yùn)維體系中，對(duì)故障檢測(cè)與響應(yīng)的實(shí)時(shí)性有著極為嚴(yán)苛的要求，部分關(guān)鍵業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如高頻交易、實(shí)時(shí)結(jié)算等）甚至需要達(dá)到毫秒級(jí)的響應(yīng)速度。然而，當(dāng)前大語(yǔ)言模型在推理過(guò)程中普遍存在計(jì)算延遲問(wèn)題，尤其在處理長(zhǎng)序列、高維度的運(yùn)維數(shù)據(jù)（如海量日志追蹤、調(diào)用鏈明細(xì)或全鏈路性能指標(biāo)）時(shí)，模型需進(jìn)行多輪注意力計(jì)算和上下文關(guān)聯(lián)，這會(huì)引入顯著的時(shí)延。這種延遲可能導(dǎo)致無(wú)法在黃金處置時(shí)間內(nèi)觸發(fā)自動(dòng)動(dòng)作，從而影響應(yīng)急操作的及時(shí)性，并對(duì)運(yùn)維效率及業(yè)務(wù)連續(xù)性構(gòu)成潛在風(fēng)險(xiǎn)。3.復(fù)雜故障處置能力薄弱盡管大模型能夠高效自動(dòng)化地處理部分網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維任務(wù)，例如對(duì)海量告警進(jìn)行初步篩選、歸因分析，或是根據(jù)模板自動(dòng)生成設(shè)涉及多系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)的重大故障時(shí)，尤其在需要快速響應(yīng)的應(yīng)急排障場(chǎng)景中，大模型的局限性便顯現(xiàn)出來(lái)，還無(wú)法完全替代人類(lèi)專(zhuān)家的全局判斷力和經(jīng)驗(yàn)，其輸出的解決方案可能缺乏對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)影響和潛在連鎖風(fēng)險(xiǎn)的綜合考量。因此，最終的決策權(quán)與執(zhí)行權(quán)必須由運(yùn)維人員掌握，需要他們結(jié)合自身的專(zhuān)業(yè)知識(shí)、對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)的深刻理解以及模型的輔助建議，進(jìn)行綜合分析后審慎做出決斷，以此確保故障處置的準(zhǔn)確性與業(yè)務(wù)連續(xù)性。4.模型幻覺(jué)存在可靠性挑戰(zhàn)在金融數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維領(lǐng)域，尤其是在應(yīng)急排查、告警響應(yīng)和故障處置等高敏感度場(chǎng)景中，業(yè)務(wù)的連續(xù)性和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要，這就要求運(yùn)維操作必須具有極高的精確度和可靠性。然而，生成式大模型本質(zhì)上是一個(gè)基于概率生成內(nèi)容的模型，其輸出的運(yùn)維建議可能包含錯(cuò)誤信息、技術(shù)誤判甚至完全虛構(gòu)的內(nèi)容。如果直接采納，可能引發(fā)誤操作，從而擴(kuò)大故障影響范圍。因此，必須引入人工專(zhuān)家二次確認(rèn)機(jī)制，作為關(guān)鍵可靠性防護(hù)措施，以確保大模型輸出的建議得到有效驗(yàn)證與糾偏，保障金融級(jí)運(yùn)維的嚴(yán)謹(jǐn)性與安全性。（二）網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型未來(lái)展望1.網(wǎng)絡(luò)資源管理與調(diào)度更優(yōu)化一方面大模型可以實(shí)時(shí)評(píng)估數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中的各種資源（如帶寬、計(jì)算能力、存儲(chǔ)等）的使用情況和剩余容量，結(jié)合業(yè)務(wù)需求和網(wǎng)絡(luò)流量的變化趨勢(shì)，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的資源需求，為資源的合理分配和調(diào)度提供科學(xué)依據(jù)。另一方面基于對(duì)資源的實(shí)時(shí)評(píng)估和需求預(yù)測(cè)，大模型能夠自動(dòng)生成優(yōu)化的資源調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的動(dòng)態(tài)分配和靈活調(diào)整。例如，當(dāng)某個(gè)區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)流量突然增加時(shí)，大模型可以自動(dòng)將其他空閑區(qū)域的帶寬資源動(dòng)態(tài)調(diào)配過(guò)來(lái)，以滿足業(yè)務(wù)的高流量需求，確保網(wǎng)絡(luò)的高效運(yùn)行，提高資源利用率。2.故障預(yù)測(cè)與診斷更精準(zhǔn)高效首先是精準(zhǔn)故障預(yù)測(cè)。大模型利用其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，能夠?qū)?shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)中的海量歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和學(xué)習(xí)。通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)流量、設(shè)備性能指標(biāo)、環(huán)境參數(shù)等多維度數(shù)據(jù)，提前精準(zhǔn)預(yù)測(cè)潛在的網(wǎng)絡(luò)故障，如預(yù)測(cè)硬件故障、鏈路擁塞等，使運(yùn)維人員能夠提前采取預(yù)防措施，避免故障發(fā)生或減輕故障影響。其次是快速故障診斷與定位。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)故障發(fā)生時(shí)，大模型可以快速整合來(lái)自不同監(jiān)控系統(tǒng)、日志文件、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞榷嘣磾?shù)據(jù)信息，進(jìn)行綜合分析和推理。利用其強(qiáng)大的模式識(shí)別和關(guān)聯(lián)分析能力，迅速確定故障的根本原因和影響范圍，大大縮短故障診斷時(shí)間，提高故障處理效率，減少網(wǎng)絡(luò)中斷時(shí)間，保障業(yè)務(wù)的連續(xù)性。3.打造多場(chǎng)景智能體，建設(shè)智能運(yùn)維生態(tài)為全面提升數(shù)據(jù)中心智能化水平，應(yīng)著力推進(jìn)多模型協(xié)同計(jì)未來(lái)需重點(diǎn)推動(dòng)大模型從邊緣的輔助角色，演進(jìn)為運(yùn)維決策的核心驅(qū)動(dòng)力量，實(shí)現(xiàn)其功能定位從淺層“員工減負(fù)”向深度“核心決策”的根本性轉(zhuǎn)變。整體應(yīng)用生態(tài)應(yīng)全面覆蓋并深度融合告警/故障智能體、日志智能體、安全智能體、工單智能體、數(shù)據(jù)智能體、預(yù)測(cè)智能體及處置決策智能體，通過(guò)各智能體間的有機(jī)協(xié)作與能力互補(bǔ)，最終形成感知、分析、決策、執(zhí)行一體化的自治運(yùn)維體系。五、案例實(shí)踐（一）中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行網(wǎng)絡(luò)智能體應(yīng)用1.案例背景郵儲(chǔ)銀行踐行國(guó)家人工智能戰(zhàn)略，率先在行業(yè)內(nèi)開(kāi)展DeepSeek、GPT-4、Qwen等為代表的大模型技術(shù)在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維領(lǐng)域的研究與應(yīng)用，重點(diǎn)結(jié)合DeepSeek大模型先進(jìn)的語(yǔ)義理解與深度推理能力，探索對(duì)話即服務(wù)的智能交互方式，構(gòu)建覆蓋知識(shí)問(wèn)答、數(shù)據(jù)查詢(xún)、告警研判、配置變更、日志分析等功能的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維智能體，形成覆蓋網(wǎng)絡(luò)感知、分析、決策、執(zhí)行的智能運(yùn)維引擎，突破傳統(tǒng)金融網(wǎng)絡(luò)多系統(tǒng)割裂、知識(shí)孤島等瓶頸，使能關(guān)鍵運(yùn)維場(chǎng)景流程自動(dòng)化閉環(huán)，降低運(yùn)維成本，提升效率，縮短故障時(shí)間，為業(yè)務(wù)增長(zhǎng)提供強(qiáng)大支撐。2.具體內(nèi)容（1）對(duì)話即服務(wù)，一站式AI智能問(wèn)答為提升多系統(tǒng)數(shù)據(jù)查詢(xún)效率，降低運(yùn)維人員知識(shí)門(mén)檻，郵儲(chǔ)銀行打造網(wǎng)絡(luò)智能體協(xié)同行內(nèi)多套系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和知識(shí)的一站式AI智能問(wèn)答。一方面，郵儲(chǔ)銀行結(jié)合大模型的推理能力和行內(nèi)私域知識(shí)庫(kù)，通過(guò)LLM+RAG大模型應(yīng)用范式，提供運(yùn)維基礎(chǔ)知識(shí)、異常處置方法等各類(lèi)知識(shí)的快速問(wèn)答；另一方面，通過(guò)大模型低代碼對(duì)接行內(nèi)多套運(yùn)維系統(tǒng)，提供故障信息、網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用指標(biāo)等運(yùn)維數(shù)據(jù)的統(tǒng)一查詢(xún)，支持圖/表/文本/拓?fù)涞榷嗄B(tài)展示，實(shí)現(xiàn)了跨平臺(tái)數(shù)據(jù)整合與分析報(bào)告生成，解決因多種內(nèi)部工具導(dǎo)致的信息查詢(xún)頻繁切換問(wèn)題，極大提升了運(yùn)維效率，如圖11所示。（2）告警研判智能體，實(shí)現(xiàn)告警自閉環(huán)在告警排查場(chǎng)景，郵儲(chǔ)銀行基于行內(nèi)運(yùn)維知識(shí)庫(kù)進(jìn)行知識(shí)萃取，結(jié)合大模型推理能力，自動(dòng)生成告警排查思維鏈，同時(shí)使用自然語(yǔ)言能輕松更新已有思維鏈，降低了開(kāi)發(fā)和維護(hù)成本；在告警處置過(guò)程中，大模型主導(dǎo)語(yǔ)義解析和意圖理解，小模型專(zhuān)精告警模式識(shí)別和處置閉環(huán)，通過(guò)大小模型協(xié)同推理/仲裁技術(shù)，增強(qiáng)意圖識(shí)別泛化性，實(shí)現(xiàn)行內(nèi)常見(jiàn)告警自動(dòng)排查分析，并生成處置建議，經(jīng)人工確認(rèn)后，進(jìn)行典型故障自處置，建立了“智能研判”到“自愈閉環(huán)”的運(yùn)維新范式，如圖12所示。（3）配置變更智能體，實(shí)現(xiàn)變更腳本自助核查在網(wǎng)絡(luò)日常變更場(chǎng)景中，為解決硬件品牌繁多，命令行語(yǔ)法、配置邏輯差異顯著，人工檢查方式難以覆蓋全量校驗(yàn)維度的問(wèn)題。基于大語(yǔ)言模型（LLM）結(jié)合RAG能力，構(gòu)建配置變更智能體，用戶以自然語(yǔ)言提問(wèn)，智能體自動(dòng)根據(jù)設(shè)備類(lèi)型、品牌，輔助生成可下發(fā)的參考命令行，并實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)法合規(guī)性、配置沖突檢測(cè)、業(yè)務(wù)邏輯驗(yàn)證等多層校驗(yàn)機(jī)制，保證配置腳本的正確性，降低變更風(fēng)險(xiǎn)。（4）日志分析智能體，實(shí)現(xiàn)日志分析及建議生成在日志智能分析場(chǎng)景，針對(duì)重點(diǎn)日志分析與日志分類(lèi)兩大核心需求，構(gòu)建基于大語(yǔ)言模型（LLM）的自動(dòng)化閉環(huán)分析能力。在日常排障時(shí)，可調(diào)用日志分析智能體，通過(guò)LLM結(jié)合私域知識(shí)庫(kù)的RAG技術(shù)實(shí)現(xiàn)多廠商日志關(guān)鍵字解析，輸出結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義解析結(jié)果及增強(qiáng)的處置建議，助力一線人員快速定位問(wèn)題（如圖13所示）。對(duì)于海量存盤(pán)日志，利用LLM的語(yǔ)義理解能力自動(dòng)分析日志含義，通過(guò)日志RAG技術(shù)提取特征并生成基于標(biāo)簽（tag）的智能分類(lèi)策略，實(shí)現(xiàn)日志的自動(dòng)歸類(lèi)與高效過(guò)濾，顯著提升日志處理效率與智能化水平，有效支撐運(yùn)維人員快速?zèng)Q策與處置，如圖14所示。目前，基于網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大模型的全網(wǎng)運(yùn)維數(shù)據(jù)查詢(xún)已對(duì)接5個(gè)行內(nèi)運(yùn)維系統(tǒng)，系統(tǒng)提供故障信息、線路流量、網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用指標(biāo)等運(yùn)維數(shù)據(jù)的統(tǒng)一查詢(xún)，支持圖/表/文本/拓?fù)涞榷嗄B(tài)展示，圖15所示）。在告警處置場(chǎng)景，郵儲(chǔ)銀行已通過(guò)大模型實(shí)現(xiàn)行內(nèi)大部分常見(jiàn)告警的排查自動(dòng)執(zhí)行、典型故障的自動(dòng)化處置，通過(guò)大模型的意圖理解能力，智能體跨多個(gè)系統(tǒng)執(zhí)行告警排查步驟（如圖16所示），告警排查自動(dòng)化率達(dá)到87.5%，耗時(shí)由5～10分鐘縮短至1分鐘內(nèi)，效率提升90%。在網(wǎng)絡(luò)配置場(chǎng)景，已支持華為系列、華三系列交換機(jī)配置命令行理解，實(shí)現(xiàn)配置合規(guī)性檢查，周均核查變更命令超萬(wàn)行，已解決拼寫(xiě)錯(cuò)誤導(dǎo)致變更出錯(cuò)的問(wèn)題。在日志分析場(chǎng)景，已完成華為系列交換機(jī)和華三系列交換機(jī)日志解析與處置建議生成，日志分級(jí)分類(lèi)功能通過(guò)對(duì)接行內(nèi)日志平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)按時(shí)間段/設(shè)備智能獲取日志，為智能分析提供有效支撐，提升日志分析效率。實(shí)踐證明基于大模型的網(wǎng)絡(luò)智能體不僅提升了運(yùn)維效率，還為運(yùn)維人員提供了更加直觀、便捷的數(shù)據(jù)查詢(xún)體驗(yàn)，為數(shù)據(jù)中心的高效運(yùn)營(yíng)提供了有力支撐。4.案例亮點(diǎn)該案例主要圍繞全網(wǎng)運(yùn)維數(shù)據(jù)查詢(xún)、告警自動(dòng)化研判、網(wǎng)絡(luò)配置變更、日志分析等多個(gè)實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景展開(kāi)創(chuàng)新和實(shí)踐。通過(guò)大模型低代碼對(duì)接行內(nèi)多套運(yùn)維系統(tǒng)，創(chuàng)新性構(gòu)建多系統(tǒng)API自集成工具，實(shí)現(xiàn)API語(yǔ)料生成、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證、模型更新的自動(dòng)化，極大提升API集成效率，打造全網(wǎng)數(shù)據(jù)交互式問(wèn)答的場(chǎng)景應(yīng)用，提升日常運(yùn)維效率。本案例基于大模型構(gòu)建私域?qū)＜抑R(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)告警研判的自動(dòng)化機(jī)制和典型故障自感知自處置，在告警處置中對(duì)于涉及復(fù)雜條件判斷分支的場(chǎng)景，采用大模型COT/POT技術(shù)實(shí)現(xiàn)故障預(yù)案自動(dòng)執(zhí)行，提高復(fù)雜條件分支判斷準(zhǔn)確率到90%，有效提高智能運(yùn)維水平，增強(qiáng)業(yè)務(wù)連續(xù)性；在網(wǎng)絡(luò)配置核查過(guò)程中構(gòu)建了多層校驗(yàn)和仿真驗(yàn)證能力，提高了腳本核查效率及正確率，降低了變更風(fēng)險(xiǎn)；在日志分析方面將網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)作為RAG輸入，從而可以實(shí)現(xiàn)日志根因分析并提供具體建議，有效支撐運(yùn)維人員快速?zèng)Q策與處置。（二）中國(guó)工商銀行網(wǎng)絡(luò)智能體應(yīng)用1.案例背景中國(guó)工商銀行數(shù)據(jù)中心的物理布局從兩地三中心向多地多中心演進(jìn)，處于規(guī)?；ㄔO(shè)的關(guān)鍵階段，現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)分布式監(jiān)控運(yùn)維體系正面臨越來(lái)越大的壓力，如何更快速有效地發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)性能隱患并及時(shí)修復(fù)故障，成為擺在中國(guó)工商銀行面前的一大難題。在此背景下，中國(guó)工商銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型課題中構(gòu)建了數(shù)字地圖產(chǎn)品積極探索并打造智能運(yùn)維大模型，重點(diǎn)圍繞故障自動(dòng)處置和仿真驗(yàn)證兩個(gè)領(lǐng)域，建設(shè)智能感知－分析－決策能力，解決現(xiàn)有運(yùn)維依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)，影響處置效率的問(wèn)題，解決故障發(fā)生后快速屏蔽或故障恢復(fù)的問(wèn)題，保障生產(chǎn)業(yè)務(wù)持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行。2.具體內(nèi)容構(gòu)建基于AI大模型構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)故障智能體，通過(guò)學(xué)習(xí)行內(nèi)故障處置手冊(cè)及應(yīng)急手冊(cè)，自動(dòng)生成故障處置工作流，支持自然語(yǔ)言靈活更新，降低了開(kāi)發(fā)和維護(hù)成本。同時(shí)，智能體與網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)對(duì)接，實(shí)時(shí)接收網(wǎng)絡(luò)告警與故障信息，由故障智能體匹配處置工作流。同時(shí)，基于大小模型協(xié)同，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確調(diào)用行內(nèi)工具API，自動(dòng)執(zhí)行故障排查步驟，必要時(shí)通知人工干預(yù)，實(shí)現(xiàn)行內(nèi)典型故障的AI自動(dòng)分析和處置，降低對(duì)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的依賴(lài)，提升故障處置隨著工行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入，數(shù)據(jù)中心承載的業(yè)務(wù)量不斷上升，每天都有大量的網(wǎng)絡(luò)變更，而網(wǎng)絡(luò)變更是引發(fā)故障和錯(cuò)誤的高危環(huán)節(jié)。工行網(wǎng)絡(luò)部門(mén)通過(guò)技術(shù)手段，構(gòu)建了一套在生產(chǎn)變更之前實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的配置正確性檢查和變更對(duì)網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)影響性評(píng)估的仿真方案。工行仿真方案構(gòu)建了涵蓋語(yǔ)法檢查、配置合規(guī)檢查、資源檢查、業(yè)務(wù)互訪可達(dá)性驗(yàn)證等多層校驗(yàn)機(jī)制，保證網(wǎng)絡(luò)變更檢查的完整性和準(zhǔn)確性。在業(yè)務(wù)變更前，利用仿真能力，可以提前發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源沖突、黑洞路由、路由環(huán)路等潛在問(wèn)題，同時(shí)也能自動(dòng)評(píng)估重點(diǎn)業(yè)務(wù)的互訪路徑及可達(dá)性是否被意外影響，避免生成變更引發(fā)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。目前網(wǎng)絡(luò)故障智能體已部署并完成原型驗(yàn)證，計(jì)劃年底前完成互聯(lián)網(wǎng)區(qū)故障探測(cè)定位模型的研究探索，為一線值班人員提供互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)排障能力，縮短故障恢復(fù)時(shí)間，提升業(yè)務(wù)連續(xù)性。仿真方案可幫助運(yùn)維人員從繁瑣的配置檢查中解放出來(lái)，提高自動(dòng)化變更效率，降低網(wǎng)絡(luò)變更風(fēng)險(xiǎn)，保障網(wǎng)絡(luò)的安全運(yùn)營(yíng)。4.案例亮點(diǎn)在智能化運(yùn)維的浪潮中，工行通過(guò)引入AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維的自動(dòng)化和智能化?；诖竽Ｐ图夹g(shù)打造網(wǎng)絡(luò)智能體，實(shí)現(xiàn)故障自動(dòng)化處置和變更仿真驗(yàn)證，推動(dòng)工行從以專(zhuān)家+工具為主的運(yùn)維模式向以AI為中心的模式轉(zhuǎn)變。這一創(chuàng)新不僅顯著減少了人工干預(yù)的需求，還通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和智能決策支持，能夠有效提升日常運(yùn)維效率，縮短故障修復(fù)時(shí)間，消減業(yè)務(wù)變更風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性和可靠性，為工行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。1.案例背景隨著金融科技發(fā)展與數(shù)字化轉(zhuǎn)型深化，線上業(yè)務(wù)及移動(dòng)銀行業(yè)務(wù)規(guī)模激增，數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維復(fù)雜度與安全保障難度顯著提亟需智能高效的運(yùn)維手段。針對(duì)海量日志分析效率低的痛點(diǎn)，我行通過(guò)大模型技術(shù)提取日志關(guān)鍵特征，結(jié)合知識(shí)庫(kù)解析實(shí)現(xiàn)日志分級(jí)分類(lèi)、傳播路徑溯源、日志根因分析及處置建議生成。2.具體內(nèi)容原生大模型分析日志面臨兩大挑戰(zhàn)，一是輸入token長(zhǎng)度限制導(dǎo)致海量日志無(wú)法單次處理，二是純文本日志缺乏網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系，大模型無(wú)法準(zhǔn)確進(jìn)行關(guān)系挖掘及根因推理。為此，農(nóng)業(yè)銀行聯(lián)合孵化日志分析智能體，創(chuàng)新性構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜描述物理/邏輯拓?fù)潢P(guān)系，并按照批量日志的時(shí)間分布進(jìn)行時(shí)間段聚合壓降，并將圖譜作為大模型RAG庫(kù)，結(jié)合Prompt工程實(shí)現(xiàn)日志根因分析、傳播路徑溯源，顯著提升分析效率與準(zhǔn)確性。目前智能體已完成原型設(shè)計(jì)，計(jì)劃年底前在聯(lián)創(chuàng)環(huán)境真機(jī)部跑通典型分析流程。預(yù)期日志壓縮比達(dá)500:1以上，精準(zhǔn)輸出傳播路徑、根因定位及處置建議。4.案例亮點(diǎn)本項(xiàng)目深度融合大模型與知識(shí)圖譜的日志分析智能體，通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜與大模型RAG檢索增強(qiáng)架構(gòu)，突破傳統(tǒng)日志分析中拓?fù)潢P(guān)聯(lián)缺失與token長(zhǎng)度限制的雙重瓶頸，使海量日志的跨設(shè)備關(guān)系挖掘成為可能。智能體實(shí)現(xiàn)日志自動(dòng)分級(jí)、根因溯源、處置建議生成一體化，根因定位效率提升90%，助力運(yùn)維從“人工應(yīng)急”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)預(yù)防”。這一創(chuàng)新不僅能提升整網(wǎng)運(yùn)維管理效率和業(yè)務(wù)連續(xù)性水平，保障農(nóng)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁向新篇章，也為金融行業(yè)提供了可復(fù)用的AI驅(qū)動(dòng)運(yùn)維新范式。1.案例背景隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入推進(jìn)，中國(guó)銀聯(lián)信息總中心面臨著海量運(yùn)維告警處理壓力和復(fù)雜的多系統(tǒng)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)運(yùn)維模式嚴(yán)重依賴(lài)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，告警處理效率低下，故障定位耗時(shí)冗長(zhǎng)，難以滿足7×24小時(shí)不間斷業(yè)務(wù)服務(wù)需求。為突破傳統(tǒng)運(yùn)維瓶頸，公司積極踐行人工智能戰(zhàn)略，結(jié)合Qwen3大語(yǔ)言模型的先進(jìn)語(yǔ)義理解與深度推理能力，構(gòu)建覆蓋告警智能研判、數(shù)據(jù)流畫(huà)像分析等核心功能的智能運(yùn)維體系，有效提升運(yùn)維效率，縮短故障恢復(fù)時(shí)間，為業(yè)務(wù)連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行提供強(qiáng)大技術(shù)支撐。2.具體內(nèi)容（1）實(shí)時(shí)告警智能研判，構(gòu)建知識(shí)驅(qū)動(dòng)分析引擎針對(duì)實(shí)時(shí)告警處理難題，公司構(gòu)建了基于LLM大語(yǔ)言模型+RAG知識(shí)庫(kù)的綜合研判分析服務(wù)。知識(shí)庫(kù)涵蓋常見(jiàn)告警處置方法案例、一線運(yùn)維異常故障處理手冊(cè)等專(zhuān)業(yè)知識(shí)，建立涵蓋故障類(lèi)型識(shí)別、根因分析、處置建議的智能決策體系。系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)分析告警信息，自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵故障點(diǎn)，并提供可執(zhí)行的處理步驟，協(xié)助運(yùn)維人員快速梳理排查思路。在批量告警場(chǎng)景下，系統(tǒng)結(jié)合大語(yǔ)言模型的關(guān)聯(lián)推理能力，對(duì)一段周期內(nèi)的告警進(jìn)行批量關(guān)聯(lián)分析，能夠識(shí)別告警開(kāi)單風(fēng)暴