华为云智能运维的大模型故障分析实践
一、运维架构升级
华为云智能运维架构已实现从单场景智能到自动化运维的跨越式发展。通过构建分层式大模型技术体系，整合知识图谱、多模态数据处理和决策引擎三大核心模块，实现故障定位效率提升60%以上。关键升级包括：
- 基于确定性决策的大小模型协同计算框架
- 覆盖故障全生命周期的知识治理体系
- 意图识别准确率达90%的多层路由机制
二、多模态数据处理
通过融合语音、文本、日志等多源数据，构建智能运维数据中枢。采用大模型合成技术，1个月内完成10+运维语料数据集建设，数据质量提升至80%以上。典型处理流程：
- 语音转文本：实时转化设备故障描述
- 日志结构化：提取异常模式特征
- 图像识别：设备状态可视化分析
| 指标 | 传统方式 | 大模型方案 |
|---|---|---|
| 日志分析速度 | 2小时/万条 | 15分钟/万条 |
| 故障误报率 | 32% | 8% |
三、故障诊断流程优化
构建增强RAG（检索增强生成）技术栈，将故障诊断平均耗时从4小时缩短至25分钟。通过编排式故障分析步骤，实现：
- 故障根因定位准确率85%
- 自动生成标准化复盘报告
- 跨系统告警关联分析
典型案例显示，某云存储服务通过该方案实现故障恢复时间缩短70%，人力成本降低45%。
四、应用场景与成果
在金融、政务等核心领域实现规模化落地，典型应用包括：
- 硬件故障预测准确率达92%
- 变更命令智能分级准确率95%
- 网络异常自动处置率80%
运维知识完整度提升至90%，知识准确率超过85%，构建起覆盖200+场景的智能诊断能力。
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