华体会官网:

  进入智能年代，金融机构数据中心规划与杂乱度呈指数级攀升，给运维作业带来了相当大的应战。华为“100+职业智能化转型故事”第129期，咱们来了解交通银行601328）怎么经过华为立异技能完成运维智能化，让“难如登天”的排查形式成为前史。这不只是东西的晋级，更是一场运维范式的革新。

  交通银行与华为联合立异的智能运维架构，正在重塑金融职业存储运维范式。经过构建感知-决议计划-履行的完好闭环，不只提高了运维功率，更探究出一条人机协同的数字化转型之路。

  交通银行作为国有银行之一，承载着国计民生要害事务，保证事务连续性、数据零丢掉成为数据中心团队的首要使命。

  但是，传统运维方法依托告警监测、要害目标剖析等手法，难以提早发现危险进行主动防备，应急处置时仅依托工程师经历难以快速问题定位。在此布景下，怎么使用大模型Agent、常识库等新技能，完成IT体系运维的牢靠性和功率提高成为要点研究课题。

  为此，交通银行数据中心团队联合华为DME存储数据管理开发团队，立异性提出“1+1+N”多Agent智能运维架构，完成Agent“各司其职、协同作战”，保证金融IT基础设施高牢靠安稳运转，包括：

  这一实践成果在2025年10月26日荣获了“AI领航杯”全国一等奖，成为“人工智能+金融运维”交融立异的模范之作。

  曩昔，工程师排查毛病时，需求登录多个体系，依托经历在海量日志中寻踪觅迹，发掘反常头绪……现在，在交通银行数据中心，运维工程师只需说一句：

  DataMaster运维Agent可以理解人的目的、主动分化使命、调用相关API和数据、生成剖析陈述并给出优化主张，运维人员不再需求手动串联繁琐的操作过程。这背面，是NL2API(自然言语转API)技能与RAG常识引擎的深层次地交融，让大模型真实“懂运维、会考虑、能履行”。

  在交通银行的项目实践中，现已完成单轮问答准确率超90%，多轮对线%+，达到了业界领先水平。

  面临每日百亿级日志激流，传统规矩引擎难以应对杂乱反常，而纯AI模型又存在呼应推迟。为此，DataMaster落地“快考虑+深考虑”双途径确诊机制：

  深考虑：交融计算特征与语义编码，结合大言语模型(LLM)与毛病常识图谱，完成根因深度推理根因。

  交通银行与华为联合立异的智能运维架构，正在重塑金融职业存储运维范式。经过构建感知-决议计划-履行的完好闭环，不只提高了运维功率，更探究出一条人机协同的数字化转型之路。当AI真实成为运维人员的智能帮手，咱们离零毛病的终极目标又近了一步。

  现在，让咱们用DataMaster运维智能体敞开一场沉着的“对话”，让存储运维更沉着、更高雅！

  全面智能化年代加快到来，智能化浪潮在各职业广泛掀起。华为联合同伴，与职业头部客户一起立异，环绕价值场景，打造场景化解决方案，点亮职业灯塔。华为“100+职业智能化转型故事”，记载全新的智能化年代的职业灯塔故事。