DeepSeek×擎创科技:当智能运维遇见大模型「懂行」革命
运维人最懂「动态阈值」的痛
在数字化转型浪潮中,运维监控正经历从"人工经验"到"智能决策"的跃迁。传统动态阈值设置依赖人工分析历史数据、反复调整规则的模式,既难以应对业务波动性,又消耗大量技术资源。
擎创科技基于DeepSeek大模型技术,提出运维监控动态阈值的智能化转型方案,通过自然语言交互、智能算法推荐、知识引擎支持三大核心能力,让动态阈值从"人工苦力"跃迁为"智能对话"—这不是简单的算法升级,而是运维认知范式的重构!
运维「懂行」三重构
1、对话即分析:夏洛克AIOps的「人话革命」
传统运维监控工具的操作效能受限于使用者的技术储备,要求熟练掌握SQL语句编写、API接口调用等专业操作。而基于DeepSeek大模型的智能解析引擎,通过自然语言处理(NLP)技术实现了运维操作的语义化转型。
场景一示例
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用户请求:查询指标集“性能监控指标”中均值最大的Top5指标?
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工具自动生成SQL查询并返回结果
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用户请求:指标集"性能监控指标"数据特征如何?
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工具通过智能体自动调用相关API并生成分析报告
2、算法「读心术」AutoML遇上行业知识图谱
动态阈值配置的核心环节在于算法选型与参数优化。传统方法依赖工程师的领域知识积累与网格搜索(Grid Search)等试错机制,存在效率瓶颈与主观偏差风险。而AI大模型通过分析数据特征和模型表现,能够智能推荐最适合的算法,并自动完成参数调优。
场景二示例
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用户请求:指标集"性能监控指标"适用什么算法模型?
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工具分析历史数据和特征并生成推荐结果
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用户请求:评估指标spdbbpc05.cpu_totalstat在历史数据上的检测效果?
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工具回测历史数据并评估模型表现结果
3、知识驱动运维:7*24小时智能助手
动态阈值配置的技术实施阶段常面临多维技术挑战。针对该场景,AI大模型通过构建领域知识图谱与语义理解引擎,建立智能支持体系:
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知识库架构:集成运维手册、故障模式库、算法白皮书的结构化/非结构化数据源
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语义理解层:采用NLP技术栈实现问题意图识别与上下文关联分析
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决策支持引擎:基于RAG(检索增强生成)框架生成技术解决方案
场景三示例
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用户请求:深度学习类算法的优缺点及我司算法的优势?
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工具通过AI分析用户提问,提供详细的优缺点对比及我司算法优势
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用户请求:算法如何配置节假日参数?
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工具会给出具体配置步骤、注意事项及优化建议
当DeepSeek的通用智能遇上擎创的垂直深耕,我们正在见证。这不仅是技术工具的升级,更是运维方法论的重构—从依赖人工经验的"有限智能",进化为数据驱动的"持续智能"。
「让大模型真正『懂』运维业务逻辑,才是智能化的终极命题」
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