AI智能运维体（一）：智能运维可视化分析

01 “智能运维可视化分析”是什么?

明易达利用大模型技术和可视化技术，将复杂的运维数据、指标、状态等信息转化为直观、易于理解的图形和图表形式，研发出“智能运维可视化分析”运维管理工具能够帮助运维人员更快速地了解系统运行状态，识别潜在问题，并进行有效的决策和调整。

AI智能运维体

AI大模型，通过机器学习算法快速挖掘运维数据中的规律和关联，自动、实时的处理和分析海量数据，根据其特点和要求，智能选择更直观、易于理解的方式将运行状态和性能指标等生成有价值的可视化图表和报告；同时，AI大模型基于历史数据还可进行预测分析，能够生成让运维人员意想不到的结果报告，让运维越来越简单，也更智能。

02 “智能运维可视化分析”能做什么?

智能运维可视化分析通过完美结合大数据、人工智能和可视化技术，可实现以下运维任务：

① 实时监控与故障检测

· 系统状态自动展示（CPU使用率、内存占用、网络流量等）；

· 自动识别系统异常，并触发告警机制及时通知；

· 根据历史数据预测故障趋势，提供预防性建议。

② 性能优化与资源分配

· 深入分析系统运行数据，识别性能瓶颈和资源分配问题；

· 基于业务预测未来需求，并合理规划资源。

③ 自动化运维流程

· 学习并理解运维流程中的重复性和标准化任务；

· 集成自动化脚本和工具，自动执行任务；

· 自学习机制不断优化流程，提高效率和准确性。

④ 跨域运维协同

· 整合多域数据，提供全面的运维视图；

· 实时掌握整体健康状况，快速响应跨系统问题；

支持跨部门协同。

⑤ 智能化决策支持

· 自动形成可视化分析，提供精准决策建议；

· 预测系统负责趋势、评估新技术方案可行性；

· 助力更加科学、合理的运维策略和计划。

大模型实现的智能运维可视化分析，可显著提高运维团队的工作效率和系统的稳定性。不仅能够及时发现和解决问题，还能为运维团队提供全面的数据支持和智能决策建议，推动运维管理向更加智能化、高效化的方向发展。

03 “智能运维可视化分析”的实现方法

利用大模型实现数据可视化的分析及自动生成报表是一个复杂但高效的过程，结合了数据处理、分析、可视化以及自动化报告生成等多个环节，大致步骤和策略如下图所示，可为运维管理提供有力支持。

AI智能运维体

04 “智能运维可视化分析”的应用价值

① 提高效率，减少运维难度：帮助运维人员快速直观地了解系统整体运行状况，并指导故障排查和处理，大幅缩短故障排查时间。

② 降低成本，增强服务效果：通过实时监控和预测分析，及时发现并解决潜在问题，避免系统因故障而导致的业务中断，减少维修成本，避免因系统过载或冗余等造成的成本浪费。

③ 缩减时间，提升服务质量：帮助企业快速响应并处理各种服务请求，缩短服务响应时间，提高服务质量。同时，可以优化资源配置，提高系统的整体性能和稳定性。

④ 分级管理，增强数据安全：及时发现并处理各种安全隐患。通过建立数据访问权限的控制和备份恢复机制的，可确保数据的完整性和可用性，防止数据泄露和非法访问。

05 “智能运维可视化分析”的应用和探索

① 应用系统健康度智能化分析

· 数据采集与整合

· 实时健康度评估

· 问题诊断与根因分析· 评估报告与可视化界面

② 应用告警的AI分析及解决

· 告警信息捕捉

· 告警分类与优先级排序

· 告警根因分析

· 自动解决与人工介入

③ 应用系统的健康度预测

· 历史数据分析

· 趋势预测模型

· 风险评估与预警

· 持续优化与迭代