北京智和信通基于DeepSeek大模型技術，將AI和運維場景深度融合，提出AI運維方案，通過自然語言交互、智能算法和運維知識模型等核心能力，構建從智能發現到監控-分析-決策-執行的全鏈路閉環管理。

        在數字化飛速發展的今天，傳統運維模式面臨著設備規模激增、故障復雜度攀升、人工響應滯后等多重挑戰。隨著DeepSeek、騰訊元寶等AI大模型的興起，為傳統運維模式帶來了新的變革。

        北京智和信通基于DeepSeek大模型技術，將AI和運維場景深度融合，提出AI運維方案，通過自然語言交互、智能算法和運維知識模型等核心能力，構建從智能發現到監控-分析-決策-執行的全鏈路閉環管理。

AI級設備、資源、鏈路發現

        在現有自動發現能力的基礎上，引入DeepSeek等AI模型，驅動更智能的設備、資源、鏈路發現方式，納管設備型號更廣泛，發現設備資源更全面，識別鏈路更準確?；谥悄芩惴?，優化拓撲自動布局能力，更直觀地展示設備間的連接關系。

智能運維助理，無礙人機對話

        根據自然語言描述，智能回答各種運維操作、數據分析等運維問題，提供操作指導和最佳實踐建議。通過智能助理，運維人員只需通過簡單的自然語言描述問題和需求，運維助手即可準確解析并從海量數據中提取關鍵信息，進而提供智能化的分析與解決方案。

預測性告警與維護

        通過歷史數據分析與機器學習技術，構建趨勢預測模型，并結合實時監控信息，以預判設備老化、資源瓶頸等風險。同時，預測設備未來可能出現的故障及潛在問題，從而推動提前制定維護計劃，并對可能發生的故障進行預處理。

故障根因定位

        通過對設備日志、性能及告警等數據的實時解析，以及對歷史數據的深度挖掘，智能地判斷類似故障的發生規律及相關因素。將當前故障與歷史數據進行對比分析，并結合多維度關聯分析能力，精準識別隱藏的依賴關系，從而實現對故障根因的智能推理。

告警收斂降噪

        通過實時監測故障、自動解析日志、分析調用鏈等方式，精準識別告警的關鍵信息，結合對歷史告警的分析，根據告警的相似性或歷史共現關系，判斷重復告警或無意義告警，實現告警聚合與過濾，避免誤報和重復告警。

海量運維知識庫

        通過知識庫的接入和管理，將運維文檔、故障案例、排障規范等多源異構知識數據進行整合與沉淀，轉化為結構化知識體系，并在日常運維工作中，不斷動態學習更新知識內容，進行自我優化和升級，以應對更加復雜多變的運維場景。最終，以智能問答、聯動告警等方式進行知識應用。

網絡容量預測

        對歷史網絡流量數據、設備性能指標和業務增長趨勢進行數據采集與整理，并對數據特征進行分析。通過智能算法建模，結合實時監控與歷史數據挖掘，形成動態優化的預測體系，動態調整資源配置，提升網絡可靠性和資源利用率。

        例如基于歷史流量數據，如網絡接口流入流出流量、帶寬利用率等，預測未來某個周期的帶寬使用率峰值，進行預警，降低網絡堵塞的風險。

日志解析整合

        對多源異構日志歸一化處理、智能字段抽取與上下文關聯分析，實現日志的實時抓取、存儲、解析和可視化呈現，顯著提升故障診斷、性能優化和安全分析的效率。

設備管理建議自動生成

        在實際應用場景中通過不斷學習和優化，結合設備歷史運行數據，針對設備現狀自動生成設備管理建議，協助設備維護管理。

        未來，智和信通將持續推動核心產品——智和網管平臺與DeepSeek的深度融合。打破傳統運維管理的被動模式，通過更先進的智能化的技術，實現主動防御和優化，推動運維管理工作向更高層次的智能化、自動化、精細化方向發展，為用戶提供更高效、更穩定、更安全的運維保障。