DeepSeek+AI大模型驱动运维监控平台整体建设方案.ppt

DeepSeek+AI大模型驱动的运维监控平台整体建设方案是一个旨在解决传统运维监控难题的全面计划。方案详细论述了项目背景、建设目标、平台整体架构、关键技术实现路径、典型应用场景、实施策略与推进计划以及未来发展方向。 在项目背景与建设目标部分，方案首先指出了传统运维监控的痛点，包括数据孤岛现象严重、告警信息过载、人工分析依赖度高、缺乏预测性维护能力以及扩展性不足等问题。这些问题导致运维效率低下，问题定位周期长且准确性难以保障，同时增加了业务中断的风险。为解决这些问题，平台建设的核心目标是实现效能验收、价值评估验证，并完成系统移交，输出《智能运维白皮书》。 平台整体架构设计部分详细阐述了从数据采集与处理层到应用功能与服务层的完整架构。数据采集与处理层涵盖了多源异构数据采集、实时流式处理、数据标准化与清洗等环节。关键技术实现路径部分，介绍了AI模型与算法层的智能异常检测、根因分析引擎、自适应阈值动态调整、预测性维护模型、多模态告警聚合等创新技术。典型应用场景部分强调了通过多维指标异常检测、故障预测与容量瓶颈预警等场景提升运维效率和准确性。 实施策略与推进计划部分，方案对如何划分核心模块、制定季度迭代计划、进行技术风险管理、监控实施监控、预案设计、熔断机制等进行了详细规划。未来发展方向部分，则着重于从构建AI驱动的智能运维监控平台角度，展望了如何实现故障预测与自动化处理，明确系统边界与能力限制，并提出了实施监控、预判模型漂移、数据孤岛等AI特有风险的措施。 DeepSeek+AI大模型驱动运维监控平台整体建设方案是一套针对传统运维监控痛点的综合解决方案，通过引入AI技术，旨在提高运维监控的智能化、自动化水平，提升运维效率和准确性，降低对人工的依赖，并最终实现从被动响应到主动预防的转变。