llm 智能运维

大模型赋能智能运维大模型在智能运维中的应用，为运维领域带来了显著的自动化和智能化提升。大模型成为智能运维的指挥大脑，与其他智能体协同工作，提高运维效率和自动化水平，为企业带来巨大的经济效益。具体应用机器人将大模型作为“大脑”，结合可观测工具作为“感官”，感知环境并做出相应决策。基于大模型的智能运维实践智能运维体系通过利用大模型进行智能运维，提高运维效率和准确性。具体实施包括以下几个方面：数据采集与，提高运维决策的科学性和高效性。例如，通过大模型分析海量运维数据，智能识别潜在问题。大模型性能调优大模型训练性能调优需要同时考虑多维混合并行策略配置与内存限制。具体步骤包括：分析profiling数据包括：终端用户交互：用户通过与运维机器人的交互，实现对系统的实时监控和故障排查。大模型分析用户行为和反馈，预测和诊断潜在问题，直接反馈业务需求到SRE角色。SRE系统优化：SRE结合大模型能力，对系统进行深入理解和优化，实现持续改进。大模型通过实时监控和分析系统性能和可用性，发现和解决潜在故障和瓶颈，提高系统可靠性和稳定性。运维机器人自动化：运维机器人通过大模型的分析和决策，实现自动化运维。运维

人工智能LLM（LargeLanguageModel）是一种基于深度学习的大型语言模型，有强大的自然语言处理能力。通过学习海量的文本数据，LLM能够理解和生成自然语言的文本，实自然语言的智能处理。它可以应用于自动回复、文本分类、情感分析、机器翻译等领域，为人们提供更好的语言交互和理解服务。由于大型语言模型的出现，LLM在自然语言处理领域备受关注，并且不断推动着人工智能技术的进步。人工智能LLM的功能和应用不仅限于理解和生成自然语言文本，它还能够帮助进行智能问答、信息提取、摘要生成等任务。深度学习算法，LLM能够模拟人类的语言处理能，从而对复杂的语义和上下文进行理解和推理。人工智能LLM的发展支持，使其能够在相对较短的时间内处理和分析大规模文本数据。人工智能LLM作为一项重要的人工智能技术，正在不断引领自然语言处理的进步。随着研究的不断深入和技术的不发展，LLM有望进一步提升自然语言处理的离不开大数据和强大的计算能力。通过处理海量的文本数据，LLM能够学习和握大量的语言模式和知识，并能够根据数据进行自我训练和改进。同时，现代计算机的高性能和分布式计算技术也为LLM的训练和推理提供了重要

，并对所有运维行为进行日志记录。安全运维还需要建立应急响应机制，定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，制定详细的安全事件处置预案。同时，运维团队应定期组织安全意识培训，提高全员安全防护能力。智能化运维趋势随着人工智能技术的发展，数据中台运维正朝着智能化方向演进。基于机器学习算法，可以实现异常检测、根因分析和故障预测等运维功能。通过分析历史运维数据，系统能够自动识别潜在风险并给出处理建议，大幅提高运维效率。智能运维不是要取代人工，而是通过人机协同的方式增强运维能力。运维人员可以将例行性、重复性工作交给智能系统处理，而将精力集中在策略制定和复杂问题解决上。这种转变要求运维团队不断提升自身的技术水平和业务数据中台运维方案数据中台运维概述数据中台作为企业数字化转型的核心基础设施，其运维工作与传统IT系统运维有着显著区别。数据中台运维不仅需要保障系统稳定运行，更要确保数据资产的质量、安全与价值持续输出。一套完善的数据中台运维方案应当涵盖基础设施监控、数据质量保障、服务治理、安全防护等多个维度，形成体系化的运维管理体系。基础设施运维数据中台的基础设施运维是确保系统稳定性的基础。这包括对计算资源、存储

星环科技多模数据平台监控软件AquilaInsight，企业级大数据平台智能运维好帮手。AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。AquilaInsight将星环全线产品的运维数据集成起来，打通跨产品、跨服务、跨集群的运维窗口，提供一站式自动化的运维分析、完备的功能配置，满足不同的运维场景需求。通过可视化的系统监控平台，运维人员可以对系统负载，平台运行状况等指标进行统一管理与监控。多方面多维度的集群监控、预警、分析以及状态检查机制充分赋予了运维人员解决系统异常的能力，对于潜在的严重问题，AquilaInsight预置的告警通知设置能够及时预警，实现事前预警、事中告警、事后分析的全阶段运维。

运维数据治理是指在运维领域内，对数据进行管理、控制和保护的一系列活动和流程，其核心目标是确保数据的安全性、可靠性和有效性，以支持运维工作的高效执行。以下是运维数据治理的几个关键方面：数据治理发展及挑战：随着IT运维的发展，运维数据治理在数字化转型中扮演着越来越重要的角色。它贯穿于业务产品的开发、部署、上线、运营整个生命周期，面临的挑战包括数据异构冗余、难以整合统筹、质量不一不可信等问题。运维数据治理体系及方法论：运维数据治理需要建立组织、流程和协同保障机制，统一数据治理标准规范，建立质量考核机制，并搭建运维数据支撑中台，实现数据的可见、可用、可运营和可消费。数据安全运维管控技术：在数据安全治理过程中，需要特别关注运维过程中的数据安全，通过技术手段保障数据库运维行为的安全性，包括事前审批、事中控制、事后审计等功能，避免内部运维人员的恶意操作和误操作行为。数据治理对运维数据体系的实践：数据治理在运维数据体系中的应用实践包括数据采集和清洗、数据存储和管理、数据建模和分析、数据应用和监控等方面，以提升数据的质量和使用效率。运维数据治理主要内容：运维数据治理包括元数据、主数据、数据标准、数据

智能分析紧密结合，为现代企业的信息系统提供了更有效、更可靠的运维保障。数智一体化运维的核心在于“数据”和“智能”的融合。在传统运维中，技术人员往往依靠经验和手动操作来解决问题。这种方式不仅效率低下，还容易出错。而数智一体化运维通过实时采集和分析海量运维数据，利用人工智能和机器学习技术，实现了问题的自动发现、诊断和修复。例如，系统可以自动监测服务器的CPU使用率、内存占用等指标，一旦发现异常，就能提供强有力的支智能技术的引入则让运维工作变得更加有效。人工智能算法可以自动识别异常行为，区分问题的优先级，并提供解决方案建议。例如，深度学习模型可以通过分析网络流量数据，快速识别出分布式拒绝服务的关键工具。它不仅能够降低运维成本，提高系统稳定性，还能为业务创新提供有力支撑。可以预见，在不久的将来，数智一体化运维将成为企业数字化转型的标配，推动整个社会向更加智能化的方向发展。总的来说，数智一体化运维代表了运维领域的未来方向。它通过数据和智能的深度融合，彻底改变了传统运维的被动响应模式，实现了从“人治”到“数治”的转变。

。数字化运营：数据中台支持个性化的数据分析呈现能力，提供灵活自定义的指标和评分模型，以及丰富的Dashboard模板和高度自定义的可视化呈现能力。赋能智能运维：数据中台通过智能基线告警、智能告警收敛、智能故障预测、智能根因分析等功能，实现科学性能管理和容量预测，赋能智能运维。数据治理服务：运维数据中台提供数据治理服务，包括数据清洗流程、标准化措施以及全面的元数据管理，确保数据的精确性、全面性及数据中台的运维涉及多个方面，确保数据中台的正常运行和高效性能，以下是一些关键点：统一的运维数据平台：数据中台提供基础架构监控，包括主机、网络、存储、虚拟化、数据库、中间件等的统一数据采集、存储和管理运行状态进行实时跟踪和监测，包括数据源的稳定性、数据传输的效率等。数据质量管理和监控：数据质量管理和监控是数据中台的核心功能之一，涉及到数据的整个生命周期，包括数据的收集、存储、处理和分析等环节。运维数据中台架构：运维数据中台的架构包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和数据应用层，支持企业在数字化转型中的数据驱动决策。

大数据运维（BigDataOperations）是指对大数据处理系统进行监控、管理、优化和维护的流程。大数据运维的主要工作包括:硬件设备管理：对存储设备、计算设备、网络设备等硬件进行管理和维护，确保进行管理和化，包括调优、容量规和性能监控等。应用管理：对大数据处理系统的应用进行管理和维护，包括调度、任务分配和错误处理等。大数据运维的目的是确保大数据处理系统的高可用、高性能和高效率。为了实现这些目标，需要运维人员具备丰富的技能和知识，包括操作系统、网络、存储、数据库、编程和安全等方面的知识。同时，大数据运维还需要具备高度的监控能力和问题排查能力，以便及时解决系统故障和问题。

在自然语言处理领域的广泛应用，LLM模型被视为进一步发展人工智能的重要途径之一。LLM模型的训练过程通常使用大量的文本数据，例如互联网上的文章、新闻、社交体数据等。通过这些数据的训练，模型可以从中根据给定的前提或问题来生成响应，从而备对话能力。这种生成式模型的应用非常广泛，例如智能助手、自动回复系统等。除了文本生成，LLM模型还可以用于语言理解任务。通过输入一段自然语言的文本，模型可以理解文本需要大量的计算资源和数据，以及对数据质量的处理和标注。这些都需要充分考虑和解决，以提高LLM模型性能并使其更加智能和实用。大模型时代的到来，给软件开发行业带来了巨大的变革，企业需要一个工具链来开发大LLM模型是一个通过大量文本数据训练的深度学习模型。LLM模型可以生成自然语言文本，也能够理解语言文本含义。具体来说，LLM模型可以用于处理多种自然语言任务，例如文本分类、问答以及对话等。由于其能力学习到语言的结构、语法规则、上下文信息等。这样学习使得模型能够生成符合自然语言规则的文本，并能够理解人类语言的含义。在文本生成方面，LLM可以生成各种类型的文本，如文章、评论、故事等。更进一步，LLM可以

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...