在数字化飞速发展的今天，传统运维模式面临着设备规模激增、故障复杂度攀升、人工响应滞后等多重挑战。随着DeepSeek、腾讯元宝等AI大模型的兴起，为传统运维模式带来了新的变革。

        北京智和信通基于DeepSeek大模型技术，将AI和运维场景深度融合，提出AI运维方案，通过自然语言交互、智能算法和运维知识模型等核心能力，构建从智能发现到监控-分析-决策-执行的全链路闭环管理。

AI级设备、资源、链路发现

        在现有自动发现能力的基础上，引入DeepSeek等AI模型，驱动更智能的设备、资源、链路发现方式，纳管设备型号更广泛，发现设备资源更全面，识别链路更准确。基于智能算法，优化拓扑自动布局能力，更直观地展示设备间的连接关系。

智能运维助理，无碍人机对话

        根据自然语言描述，智能回答各种运维操作、数据分析等运维问题，提供操作指导和最佳实践建议。通过智能助理，运维人员只需通过简单的自然语言描述问题和需求，运维助手即可准确解析并从海量数据中提取关键信息，进而提供智能化的分析与解决方案。

预测性告警与维护

        通过历史数据分析与机器学习技术，构建趋势预测模型，并结合实时监控信息，以预判设备老化、资源瓶颈等风险。同时，预测设备未来可能出现的故障及潜在问题，从而推动提前制定维护计划，并对可能发生的故障进行预处理。

故障根因定位

        通过对设备日志、性能及告警等数据的实时解析，以及对历史数据的深度挖掘，智能地判断类似故障的发生规律及相关因素。将当前故障与历史数据进行对比分析，并结合多维度关联分析能力，精准识别隐藏的依赖关系，从而实现对故障根因的智能推理。

告警收敛降噪

        通过实时监测故障、自动解析日志、分析调用链等方式，精准识别告警的关键信息，结合对历史告警的分析，根据告警的相似性或历史共现关系，判断重复告警或无意义告警，实现告警聚合与过滤，避免误报和重复告警。

海量运维知识库

        通过知识库的接入和管理，将运维文档、故障案例、排障规范等多源异构知识数据进行整合与沉淀，转化为结构化知识体系，并在日常运维工作中，不断动态学习更新知识内容，进行自我优化和升级，以应对更加复杂多变的运维场景。最终，以智能问答、联动告警等方式进行知识应用。

网络容量预测

        对历史网络流量数据、设备性能指标和业务增长趋势进行数据采集与整理，并对数据特征进行分析。通过智能算法建模，结合实时监控与历史数据挖掘，形成动态优化的预测体系，动态调整资源配置，提升网络可靠性和资源利用率。

        例如基于历史流量数据，如网络接口流入流出流量、带宽利用率等，预测未来某个周期的带宽使用率峰值，进行预警，降低网络堵塞的风险。

日志解析整合

        对多源异构日志归一化处理、智能字段抽取与上下文关联分析，实现日志的实时抓取、存储、解析和可视化呈现，显著提升故障诊断、性能优化和安全分析的效率。

设备管理建议自动生成

        在实际应用场景中通过不断学习和优化，结合设备历史运行数据，针对设备现状自动生成设备管理建议，协助设备维护管理。

        未来，智和信通将持续推动核心产品——智和网管平台与DeepSeek的深度融合。打破传统运维管理的被动模式，通过更先进的智能化的技术，实现主动防御和优化，推动运维管理工作向更高层次的智能化、自动化、精细化方向发展，为用户提供更高效、更稳定、更安全的运维保障