保险 +AI ， 全 业务上云 关于我们 2 中国首家相互保险社 众惠财产相互保险社成立于 2017 年 2 月 14 日 ，是中国 首家 经保监会批准设立的全国性相互保险组织 ，住所位 于金融 创新窗口深圳前海 ，初始运营资金 10 亿元 ，主 营业务包括 信用保险、保证保险、短期健康和意外伤害保 险等。 作为中国特色相互保险实践的先行者 ，众惠相互由前海 金 控等 12 家企业及自然人提供初始运营资金， 发起“宝无忧家庭医生互助计划” ，探索“参与式医疗” 新模式 ， 旨在“让每个孩子都能在家门口找到好医生”。 宝无忧家庭医生互助计划发起人之一、作家宁远和她的宝宝们。 01 02 03 9 上云建设 10 11 众惠相互发展面临的挑战 短期 长期 u IT 架构 u 力，应如何构建 科技建设的困扰 运维 13 稳定性 法规监管要求 保险架构业务规划 业务架构 IT 架构 运营能力 厂商能力 业务系统及其关联系统 都需要考虑容灾 完整性 》》 系统架构支持平滑演进，可借助 大数据、人工智能业务创新 先进性 管理性 数据中心统一管理 减小影响实施、运维和生产 系统的潜在风险 引入开放架构， 实现技术自主可控 上云优势 系统需要“管好存量，用好增量”，

打造自适应 AI 运维智慧体： 大语言模型在软件日志运维的实践 刘逸伦 华为 2012 实验室 本科毕业于南开大学 ，硕士毕业于美国佐治亚理工学院。研究方向包括 AI 智能运维 ，大模型质量评估以及大模型提示策略 ，在相关领域以第一作者、 通讯作者身份在 ICDE 、 ICSE 、 IWQoS 等顶级国际会议 / 期刊发表 10 余篇 论文。 刘逸伦 华为 2012 文本机器翻译实验室工程 文本机器翻译实验室工程 师 演讲嘉 宾 1. 软件日志运维观点 2. 自适应智慧体在运维领域面临的 Gap 3. 大模型 Prompt 引擎助力自适应运维智慧 体 4. 大模型知识迁移打造运维专精模型 5. 未来畅想 目录 CONTENTS PART 01 软件日志运维观点： 智能运维演进趋势是从任务数据驱动到自适应运维智慧体 (1) 日志是机器语言：大规模网络、软件系统在运行过程中每天会产生 级别的日志，这些日志是一些类自然语言的文本，实时描述了设备 的运行状态、异常情况。 (2) 传统网络运维是机器语言的人工翻译过程：为了维护网络的稳定，运维人员会持续监控设备的运行状态，希望准确、及时地检测异常和 突发事件。网络日志是设备运行维护最重要的数据源，运维人员通常会通过解读日志中的自然语言、语义信息来发现问题、分析根因。 (3) 自动日志分析是机器语言的自动翻译过程：

北塔智慧运维平台 18 年 专注 IT 运维软件领域 上海北塔软件股份有限公司 ­ 国产运维软件第一家三板上市企业（ 831071 ） ­ 上海市高新软件企业 ­ 国家重点软件布局企业 ­ 2017 网管软件开发与运维领域市场份额排名第一 ­ 电力行业市场占有率第一 ­ ISO9001 国际质量认证 ­ CMMI4 认证 ­ ITSS 服务管控专业组副组长单位 ­ 国家信标委云计算工作组全权成员 国家信标委云计算工作组全权成员 ­ 上海市科技小巨人企业 电力 政府 财税 大型 企业 公检法 能源 行业 商业 银行 金融 证券 电信 教育 交通 医疗 卫生 公共 事业 服务体系： 上海总部（ 400 热 线） 资深专业研发人员 资深网络管理专家 资深技术服务团队 基于先进的 项目管理和知识管理 超过 200 人的 现场技术服务专家 商务、技术配比 1 ： 和客户服务人员。 智能运维倡导者 国内最早倡导智能运维厂商，提供专业的运维平台， 完整提供运维整体解决方案，最大化提升运维管理价值与效率。 小结 典型项目展示 典型项目展示 典型项目展示 典型项目展示 构建完整运维体系 IT 运维体系 人 (People) 流 程 (Process) 技 术 (Tech & Tool) ITIL 北塔一体化运维解决方案 平台架构图

华为混合云现代化运维体系 核心能力及最佳实践 政企而言，IT架构建设作为组织战略目标实现和业务创新发展的核心引擎，是一项战略 性、系统性工程，然而IT架构的建设往往不会一蹴而就，而是会随着技术革新逐渐引入 新的平台、新的产品和技术。因此，政企IT架构的发展演进进程中普遍存在不同架构、不同代 际、不同厂商平台并存的情况。运维人员需要全面了解不同平台的部署、升级、维护等操作，这 不仅增加了运维人员的工作难度，自动化运维工具的推行也变得举步维艰，使得运维工作变得极 为复杂和繁琐。 随着政企数智化进程的加速，混合云作为一种灵活、可扩展且安全的云平台解决方案，已逐渐成 为政企用户数智化转型的首选IT架构。然而，随着云上业务需求不断增加，云服务资源类型日益 丰富，传统的IT运维体系已经难以应对混合云环境下复杂的技术架构和多变的业务需求。 为了应对这些挑战，对混合云运维系统架 行现代化升级势在必行。华为混合云基于自身云平 台运维经验，以及服务数千家政企客户的数字化转型实践，持续积累面向现代化的核心运维能 力，并沉淀构筑了一套全面构建稳定可靠的现代化运维能力的路径和方法。通过运维现代化核心 能力，期望能够帮助政企客户从传统架构运维到云化架构运维转型，以数字化和智能化为驱动， 构筑混合云现代化运维新体验。 其中，运维体系作为混合云运维能力建设的基础性、系统性工程，面临着对技术、组织、制度需

智能化时代数据库自主可靠运维 白皮书 编制委员会 编委会成员（排名不分先后顺序） 朱正珊（福建海峡银行） 王义成（腾讯云数据库） 陈璐（福建海峡银行） 陈琢（腾讯云数据库） 张秀云（腾讯云数据库） 罗晓程（腾讯云数据库） 刘亚琼（腾讯云数据库） 编写组成员 李代丽 任朝阳 参编单位 腾讯云数据库 福建海峡银行 专家指导（排名不分先后顺序） 白鳝 薛晓刚 严少安 尹海文 PREPARATION COMMITTEE 第一章：智能化时代可靠运维发展趋势 �� �� �� �� �.� AI对传统运维的影响 �.� AI在运维实践中的挑战 �.� 运维应当如何拥抱AI 第二章：稳定可靠运维面临的挑战 第二章：稳定可靠运维面临的挑战 �.� 数据快速增长挑战 �.� 需求、逻辑实现不可控挑战 �.� 复杂技术栈挑战 �.� 应急体系建设挑战 �.� 数据安全、合规挑战 第三章：可靠运维服务体系能力建设分析 �.� 建设自主可控的运维团队 �.�.� 具有团队建设预算 �.�.� 运维团队建设 �.�.� 运维团队能力可持续发展 �.�

******** 自动智慧运维管理平台 技术方案 ഀ� 目 录 目 录.....................................................................................................................................................2 1. 运维软件的变革... ..........................10 1.1. 运维管理的三个转变............................................................................................................10 1.2. 智慧运维给用户的价值............................. ........................................................................................14 1.3. 智能运维的特色功能..............................................................................................

预测性维护 03.2021 上海 / 中国 罗兰贝格 洞见 数字化运维的制胜基石 1 随着互联技术的革新、大数据的应用与积累、计算能力的提 升及相关模型理论的高速发展，人工智能的应用场景逐渐丰 富，并在近几年逐步过渡到实操落地。各行各业正积极探索 通过人工智能赋能的运营模式，并以此推动产业升级及长期 的运营转型。 在政策端，从2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发 展 生了制造业的数字化及智能化的转型之路。而运维服务（ 如 备品备件销售、设备维护及维修等）作为制造业的重要组成 元素，通过工业互联网及人工智能的深度融合打造出创新的 应用场景，并实现持续降本增效的趋势目标。 运维服务的发展进程主要分为四个阶段： 01 预测性维护是什么？ 我们为什么需要它？ 封面图片： koto_feja 01 / 运维服务的发展进程 从需求侧来看，完整的数字化运维服务将成为企业选择运维 服 服务供应商的主要考量维度之一。罗兰贝格针对全球领先制 造企业的调研结果显示，85%以上的受访者认为运维服务商 应更多地关注数字化方案规划能力，97%的受访者认为运维 服务商应提供主动、完整的数字化运维服务方案。随着先进 制造业对运维服务的注重维度已经改变，过去传统的备品备 件购买及定期维护观念已经过时，通过工业互联网和人工智 能赋能的数字化运维解决方案将是新的趋势。 资料来源：罗兰贝格 基于故障 预测的维护 响应式

项目编号： DeepSeek 在工程造价上的 应 用 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 项目背景........................... 分析方法无法及时响应变化。 - 跨专业协作难度高：造价管理需要 与设计、施工、采购等多个专业部门协同工作，信息流通不畅容易 导致误差和延误。 - 风险管理不足：传统方法在风险预测和应对措 施上较为薄弱，难以提前识别潜在的成本超支或工期延误风险。 DeepSeek-R1 大模型通过引入深度学习算法，能够在以下方 面显著提升工程造价管理的效率和质量： 1. 数据处理与分析：模 型能够快速 用户友好性：虽然技术复杂，但模型设计了直观的用户界面和 操作流程，使得非技术人员也能轻松使用。 在实施 DeepSeek-R1 大模型时，企业需要确保数据的质量和 完整性，这是模型能够发挥最大效用的基础。同时，模型的持续维 护和更新也是确保长期稳定运行的关键。通过合理的资源配置和专 业的操作培训，DeepSeek-R1 大模型将成为工程造价管理中的一 项强大工具，助力企业在激烈的市场竞争中取得优势。 1.3 工程造价行业现状

项目编号： 铁路沿线实景三维 AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 铁路运输的重要性...................................... ..7 1.2 现有铁路管理模式的不足.....................................................................9 1.3 实景三维 AI 大模型的优势..................................................................11 1.4 项目目标与愿景......... ........................................................................................14 2.1 实景三维建模技术..............................................................................16 2.1.1 数据采集方法..