战，这些挑战涉及日常运维、主动预防以及故障恢 图1.1 混合云现代化运维顶层设计参考架构 运维体系 现代化 统一化 运维体系 运维体系升级 IT架构演进升级 平台运维现代化 极简性 运维体验 极简信息汇聚 极简运维操作 极简管理决策 预见性 风险治理 风险预防管理 变更风控管理 混沌工程演练 确定性 故障恢复 可用性指标构建 全链路可观测 故障感知与快恢 云网定位定界 应用运维 应用数据治理 运维故障分析 安全运维现代化 无死角 安全管控 用户授权可控制 作业过程可信赖 合规遵从高等级 体系化 租户安全 云原生安全 全栈端到端安全 智能安全管控 混合云现代化运维设计参考架构 数字资产&运维能力迭代 云运维团队组建 运维团队管理流程经验 运维人才培养机制 运维团队能力沉淀 运维专家经验知识库 运维脚本、故障模式库 智能客服 运维资产智能转型 复等方方面面，华为在每个领域都提出了运维现代 化改进的方案：极简性的运维体验应对政企混合云 运维投入人力有限的场景，保证混合云运维效率； 预见性风险治理帮助政企客户实现风险的提前感知 与预防；确定性故障恢复则给出了在云与业务耦合 度日益加深的背景下的最佳答案。 应用运维现代化 当前，越来越多的用户将关注点从云与设备运维转 向应用的运维，尤其是承载着经济乃至国计民生的 05 核心应用的运维受到运维管理者额外的重视。将应

障，数据库运维的可靠性与效率，直接决定了业务价值的实现能力。 当前，AI等新技术的发展为数据库可靠运维带来新的机遇与挑战。机遇方面，自然语言交互让非 技术人员也能便捷操作数据库，智能诊断与预测式运维将被动故障处置转化为主动风险防控，自 动化部署与调优大幅降低人工成本。挑战方面，AI幻觉导致的准确性风险、多技术栈（尤其是国产 数据库与云架构）带来的管理复杂度、数据爆炸式增长对灾备能力的更高要求，以及数据安全合 方式提升召回准确率和 稳定性，此外，也可以通过数据预处理矫正出问题的数据。 智能化部署：AI基于用户需求，自动生成配置文件并完成数据库部署，简化传统部署流程。 �.� AI对传统运维的影响 故障诊断与智能运维：根据不同数据库特性，利用AI生成巡检、监控、处置脚本和工具，协助完成 日常运维的巡检、监控、告警等操作，生成巡检报告以及事件总结报告。也可以构建AI Agent，将 运维排查和维 提升后再逐步引入。 �.� 运维应当如何拥抱AI � 稳定可靠 运维面临的挑战 第二章 随着数智化转型推进，海量数据爆发式增长，数据库作为数据底座，重要性越发凸显。对数据库可 靠性、灾备体系能力建设、故障恢复响应速度等提出了更高的要求。 数据库稳定可靠运维面临需求、逻辑实现不可控的挑战。 数据库稳定运行的最大挑战就是需求的合理性。一方面，在源头需求上，可能存在多个需求互斥、 技术无法实现或不合

18 2.2 设备故障预测与维护...........................................................................20 2.2.1 监测系统的构建.........................................................................22 2.2.2 故障模式识别与预警. ...83 6.1.1 案例一：智能调度系统..............................................................84 6.1.2 案例二：故障预测与维护..........................................................86 6.2 经验总结与教训..................... 度模型，以减少因车辆不足或过多造成的资源浪费，提升列车 准点率。 3. 服务质量提升：通过分析乘客反馈数据及行为信息，优化服务 流程与设施布局，提高乘客满意度。 4. 运营成本控制：通过 AI 技术实现设备的智能监控与故障诊 断，降低维护成本及非计划停运的风险。 5. 安全监测与预警：构建基于大数据的安全监测系统，实时监测 设备运行状态，并对异常情况进行自动报警，提升整体安全 性。 总的来看，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用不仅是一种技

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 维修 计划性 维护 基于条件 的维护 "故障后维护" "预防性维护" "预测性维护" "状态监控式维护" 2 02 / 预测性维护运作原理 1.消极维护：这是运维服务最原始的方式，通常指当机械故 障后安排技术人员到场维修。由于此维护方式通常发生在 设备故障后，具有高度不可预测性及突发性，且设备本身 的 较少，故还是容易产生维护不及时等状况。 4.预测性维护：预测性维护是运维服务的最新发展，主要得 益于工业互联网、大数据及人工智能的交互应用，具有主 动且针对性强的特征。预测性维护的核心思想是通过对设 备及系统运行状态进行故障预测，最大化部件的使用效 益，同时产线停工停线成本也会降低，并减少不必要的 浪费。 02 在数字化智能制造的环境中，数据以及围绕数据的智能化 处理活动均针对特定的生产和运营指标维度的达成和维持 关 性的算法模型，提供设备故障维护精确性判断的方法体系。 预测性维护不仅仅围绕单一的故障预测构建数据应用，其过 程和结果状态信息也为整个智能制造数据体系所整合，成为 数字化生产计划与管理的一部分，帮助提升制造的专业化水 平和运作效率。 通过设备数控 系统及传感器 采集实施数据 数据清洗及 特征剥离 机器状态监测 及诊断 数据采集 数据分析 搭建故障预测算法 并借由数据积累 持续提升算法精度

......................................................................................115 5.3.1 系统故障..................................................................................117 5.3.2 用户抵制.. 2 系统监控..................................................................................131 6.1.3 故障排除..................................................................................133 6.2 定期升级.. 为提升燃油效率。通过与车联网技术的结合，车辆运行状态可以实 时监控，进一步提高能源利用率。 最后，DeepSeek 还具备故障预测和预警功能。通过对车辆和 基础设施的运行数据进行分析，系统能够提前识别潜在的故障风 险，并通知维护人员进行预防性维护，从而减少突发故障对运营的 影响。 本项目计划在试点城市进行为期六个月的测试，测试阶段将覆 盖地铁、公交和轻轨等多种公共交通工具。通过实际运营数据的反

规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器集群架构在这场变革中瓶颈愈发明显。千亿级模型一次梯度同步产生的 TB 级数据 让传统以太网带宽难以承受；同时，伴随算力规模扩大，万级处理器带来的故障常态化，对自动化 运维与 RAS 能力提出了更高要求。在这样的背景下，超节点的出现成为了面向大模型未来发展的必 然趋势。 超节点并非简单的硬件堆砌，它的实现离不开基础技术、系统能力与可落地性的三方协同。基础 系统能力则是超节点高效运转的保障，它需要具备大规模、高可靠、多场景等系统特征。大规模的 组网能力突破了单机扩展的硬件限制，为大规模算力聚合提供架构支撑；高可靠的运行特性化解了 网络、计算、存储等子系统的故障风险，保障集群作业的连续性；多场景的适配能力则能通过精细 化资源调度等机制，满足不同业务需求，最大化释放算力价值。 本文系统性地提出并论证了 “超节点将成为 AI 时代的核心计算单元” 这一重要观点，清晰地呈 系统性挑战。首先是通信墙， 千亿级模型一次梯度同步即 TB 级数据，传统以太网难以承受。其次是功耗与散热墙，为破通信墙 而提升密度，促使液冷、48V 供电成为标配。第三是复杂度墙：万级处理器带来故障常态化，从业 界模型 GPT-3 (175B) 到 GPT-4 (1.9T) 的演进为例，随参数增至 10.8 倍，总集合通信达 34.1 倍， 跨节点 RDMA 49.3 倍，光电转换 49.3

6.1.1 过程控制模型...........................................................................109 6.1.2 故障预测与诊断.......................................................................110 6.2 质量控制与预测....... 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用 深度学习预测设备故障，提前进行维修，降低停机时间。 4. 质量控制与监测：利用计算机视觉与数据分析技术，对生产过 程中的产品质量进行实时监测，及时发现和纠正问题，有效降 低不合格率。 5. 市场需求预测：结合历史销售数据与市场趋势，通过时间序列 度、时间等进行精确调控，降低能耗提高产量。 2. 质量控制：借助 AI 视觉检测技术，实时监测产品质量，识别 并剔除不合格品，提高产品合格率。 3. 设备维护：利用机器学习分析设备运行状态，实施预测性维 护，降低设备故障率，减少停机时间。 4. 供应链管理：优化原材料采购及库存管理，通过数据分析预测 市场需求波动，提升整体供应链效率。 5. 环保管理：通过 AI 大模型分析生产过程中排放数据，制定更 为精确的减排措施，助力企业实现可持续发展。

2 技术支持与维护..................................................................................68 7.3 故障排查与修复..................................................................................69 8. 成本与预算 智算一体机将能够自动识 别和标注病灶区域，辅助医生进行更快速、更精准的诊断。 为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 采用智能化的运维管理系统。该系统能够实时监控设备的运行状 态，预测潜在故障，并提供远程维护和升级服务。此 外，DeepSeek 智算一体机将支持绿色节能技术，通过智能功耗管 理和散热优化，降低运行成本，符合医疗行业对环保和可持续发展 的要求。 通过以上设计，DeepSeek - 灵活的扩展性：采用模块化设计，用户可根据实际需求灵活扩展 计算资源和存储容量，适应不同规模医疗机构的业务需求。 此外，DeepSeek 智算一体机还提供了定制化的支持服务，包 括远程监控、故障诊断、算法优化等，确保用户在使用过程中获得 持续的技术保障和服务体验。通过以上优势，DeepSeek 智算一体 机不仅能显著提升医疗机构的运营效率，还能为患者提供更精准、 更高效的医疗服务，助力医疗行业智能化升级。

5.1 故障预测与监测..................................................................................84 5.1.1 运营数据分析.............................................................................86 5.1.2 故障模型建立 实时监测与预警：系统能够实时监测铁路沿线的环境变化，及 时识别出异常情况，并发送预警信息，确保铁路安全。  数据分析与决策支持：通过对历史数据和实时数据的深度分 析，提供智能决策支持，如预测设备故障、评估环境影响等。  用户交互与反馈：用户可以通过平台进行数据查询和反馈，系 统根据用户的需求不断优化模型和分析策略。 为确保系统的稳健运行与数据的高可用性，技术方案中还包括 了数据管理模 其次，基于深度学习的时序分析算法可以用于列车运行状态的 监控与预测。通过对列车运行数据的分析，利用长短期记忆网络 （LSTM）等算法，可以对列车的运行轨迹、速度变化等进行建 模，从而预测可能的故障和延误。这种算法的应用，能够在早期对 潜在问题发出预警，保证铁路的顺畅运行。 接着，强化学习算法在铁路调度和资源优化方面具有显著的应 用前景。通过结合历史数据和实时反馈，强化学习能够在复杂的调

..................39 2.4.4. 故障管理....................................................................................................................39 2.4.4.1. 及时有效捕获故障.............................. ............................................................39 2.4.4.2. 分析故障历史提高运维成效...........................................................................40 2.4.4.3. 处置知识管理..................... 传统的运维管理虽然具备一定的设备管理能力，但从实践中有发现了很多弊端。这些弊端包 括管理设备究竟该管那些关键指标（KPI）？确定 KPI 后运维管理给出的具体数值又代表什么含义？ 设备是正常的？故障的？还是只是需要注意下？最痛苦的是用户会发现管设备节约的人力都投入 到使用运维管理系统中，那么运维管理系统带给用户的价值在哪里呢？ 综上所述，传统运维管理软件的弊端必然带来新的变革，这种变革趋势包含以下三个方向：