未来已来 大模型下的一体化运维管理平台

01

我们看到什么

Market Prospect

国际形势

据Gartner推测

2020年到2025年，

全球智能运维市场规模复合年增长率为15%。

到2024年，

将有30％的企业领导将依靠智能运维的ＡＩ技术来推动与业务相关的决策。

Market Prospect

国内形势

当下，

是智能运维的开始，是新的技术革命。

从国内形势上看，

智能运维国内的市场规模与增速要强于全球水平，

我国每年上千亿级的市场需求，

正以每年３０％的幅度在增长。

新的变革早就开始了，

大模型的到来，奠定了智能运维的基础，

明易达一体化运维管理平台正是在此背景下应运而生，

深度智能运维、自主运维的实现指日可待！

Better Ops

运维也可以更美好

IT承载的业务不断上升，IT规模和复杂度不断上升，为了保障系统稳定，业务连续，导致了运维成本成指数的上升，拖累主营业务。

明易达基于产品、技术、运维经验形成海量运维知识库，打造一款具有主动学习思考、自动分析、可控行动和不断自动提升能力的一体化运维管理平台。让运维也可以更美好！

02

我们有什么

Product Features

产品特性

明易达一体化运维管理平台具有专业、自主学习、主动处理三大特点。

专业：管理海量运维大数据，运维专业经验遥遥领先。

自主学习：积累大量的运维知识、运维指标、运维场景、算法模型、自动化工具库，并且引入生成式大模型实现自主学习与自我完善。

自动处理：自动分析、排查解决运维问题。

Core Technology

核心技术

明易达一体化运维管理平台的核心技术是将内、外部的运维知识库、故障工单、知识图谱、文档方案等知识源数据进行采集与清洗，通过生成式大模型对数据进行分析与学习，不断的迭代与调优，并将新产生的知识整合至企业知识库中，实现系统自主式持续改进。

明易达一体化运维管理平台是一款行业领先的、专注于自动化和优化IT运维管理的创新产品。

平台基于自主学习提升，结合了运维自动化、生成式大模型、大数据等技术，能够大幅降低运维成本、提高系统稳定性、优化资源利用率、减轻运维团队的工作负担，并通过持续的自主学习改进运维方式，这将是数字化企业运维管理的未来趋势。

Tech Roadmap

技术路线

我们将大模型与行业知识体系相结合，通过知识的一致性表示，形成知识体系与模型体系的表达互通，实现知识互认，同时，对大模型进行统一训练，实现运维会话场景和自主学习能力，进而实现推理能力的主动增强。

#大模型与行业知识（系统）相结合

①

运维知识（库）表示技术

通过对大模型与知识(工单、结构化知识库、知识图谱)进行知识统一表示， 实现知识一致性表达；

②

大模型自主学习

通过对大模型与运维知识结合，进行大模型自主学习；

③

运维会话场景化

通过会话模式，与模型进行交互文档，进行日常运维问题应答与方案制定；

④

知识主动增强与推理能力主动增强

通过模型生成能力，再造新知识；基于知识积累与会话历史微调模型，增强推理能力。

Technology Advance

技术先进性

#自动学习、主动演进、可信赖、可解释

①

自主学习能力

大模型预训练实现全量运维知识的零样本自主学习；

②

知识多模态对齐

实现大模型的通用性和对多类型数据统一 处理的能力 ，能够增强多模态知识对齐 ，包括故障工单、电子书籍、结构化/半结构化知识库、知识图谱；

③

模型主动自我演进

实现运维知识的再造生成能力，包括生成结构化/半结构化知识，知识补全，生成解决方案；微调增量知识与问答历史自主提升覆盖度与准确性；

④

提高知识可信度

依托知识库，通过隐形、显性反馈机制，进行质量评估的知识 ，可帮助大模型提高信息的质量和可信度 ，并保障知识的正确性和时效性；

⑤

提高可解释性

知识库的显性知识与大模型的隐形知识相结合，提高模型应用的可解释性；

⑥

交叉式验证

结合多个知识来源与多模型能力，进行交叉式验证。

03

我们能做什么

Apply Scenes

应用场景

明易达一体化运维管理平台覆盖数据中心管理、云服务运维、应用程序监控、安全运维、网络运维、物联网运维等全栈运维场景。

数据中心管理

管理和监控数据中心的服务器、存储、网络等基础设施，确保高可用性和性能优化；

应用程序监控

监测和管理企业应用程序的性能、可用性和安全性；

网络运维

监控和优化企业网络，确保数据流畅和网络安全；

云服务运维

自动化云资源的管理和优化，包括弹性资源分配、成本控制等；

安全运维

自动化安全事件检测、威胁响应和漏洞管理；

物联网运维

自动检测设备故障、优化设备通信，并提供实时数据分析。

Process Evolution

建设过程演进

第一阶段：各类数据知识汇聚集中，形成多元的通过知识的一致化表示，形成了各个知识体系与模型体系的表达互通；

第二阶段：利用大模型预训练全部知识，无需标注，自主学习；

第三阶段：形成各种终端应用以及标准服务；

第四阶段：基于模型的服务对知识实现增强；

第五阶段：实现知识增强对模型的主动提升并自我优化。

Maturity Assessment

成熟度模型及评估

成熟度具备量化管理与持续优化

明易达一体化运维管理平台，可以帮助用户从平台应用和模型应用两个方面进行量化管理，快速提升IT管理成熟度，实现持续改进和创新，使企业成为行业领导者。

Typical Cases

经典案例

#证券

某头部证券公司

项目背景

２０２３年，某头部证券公司开展了智能检测业务，经过３个月的知识收集和训练，达到一个可用、适应的运维模型。

项目进展

当前机器人每天会主动告之其负责人，当前系统状况，发生了什么，是否已解决，怎么解决的，以后如何不再发生等等；通过人机交互查看待办、创建工单。

机器自学

机器自主学习运维知识

运维知识

实况数据

对象识别

关系识别

时空分析

自学知识库

主动发起检测

机器２４小时监测和分析数据，不定期告之负责人业务实况

正常和不正常实时呈现５０％自动处置，５０％提供处置方案

机器发起工作

新一代工作模式

机器指导业务人员工作

机器互动式工作模式

标准化的工作模式

创新模式，未来趋势

有做价值的高效工作

科技照进现实

解决痛点

运维人员能力弱、运维知识欠缺、经验不足、误操作等。

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