金融系統(tǒng)的運(yùn)維壓力，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入正呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。傳統(tǒng)運(yùn)維模式長(zhǎng)期受困于三大痛點(diǎn)，在業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性要求面前日益捉襟見(jiàn)肘。

最棘手的問(wèn)題是 數(shù)據(jù)分散形成的孤島。硬件層的CPU、內(nèi)存指標(biāo)，數(shù)據(jù)庫(kù)層的實(shí)例負(fù)載、會(huì)話連接，以及業(yè)務(wù)層的SQL執(zhí)行效率，通常散落在不同的監(jiān)控工具中，導(dǎo)致運(yùn)維人員難以進(jìn)行跨維度的關(guān)聯(lián)分析。

由于缺乏完整的現(xiàn)場(chǎng)上下文信息，資深專家往往需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)進(jìn)行手動(dòng)排查。這種模式不僅效率低下，而且寶貴的排障經(jīng)驗(yàn)難以沉淀和規(guī)模化。

更深層的矛盾在于被動(dòng)響應(yīng)模式導(dǎo)致業(yè)務(wù)連續(xù)性承壓。傳統(tǒng)監(jiān)控依賴閾值告警，只能在故障發(fā)生后被動(dòng)介入，使得業(yè)務(wù)恢復(fù)時(shí)間（MTTR）不可控，對(duì)系統(tǒng)可用性構(gòu)成持續(xù)威脅。

智能運(yùn)維新范式

面對(duì)傳統(tǒng)運(yùn)維的困局，交通銀行與華為云基于華為云數(shù)倉(cāng) DWS，聯(lián)合推出了智能運(yùn)維工具 Autopilot，其核心設(shè)計(jì)理念是構(gòu)建一個(gè)監(jiān)控-診斷-優(yōu)化的完整閉環(huán)。

Autopilot 首先致力于實(shí)現(xiàn)全維度、一體化的實(shí)時(shí)監(jiān)控。它將硬件資源、性能指標(biāo)與 SQL 執(zhí)行效率等多源數(shù)據(jù)整合，提供從整個(gè)集群到單條語(yǔ)句的透明化觀測(cè)視圖，同時(shí)支持實(shí)時(shí)預(yù)警與歷史回溯。

其革命性突破在于內(nèi)置的 AI 診斷 Agent 引擎。當(dāng)資源告警觸發(fā)時(shí)，該引擎能自動(dòng)關(guān)聯(lián)分析各項(xiàng)指標(biāo)，快速鎖定問(wèn)題源頭，并生成包含可疑用戶、問(wèn)題SQL清單及優(yōu)化建議的診斷報(bào)告。

這一能力將故障根因定位的時(shí)間從傳統(tǒng)模式下的小時(shí)級(jí)，大幅壓縮至分鐘級(jí)。

不僅如此，Autopilot 還實(shí)現(xiàn)了 SQL 級(jí)的深度洞察。它穿透?jìng)鹘y(tǒng)監(jiān)控的指標(biāo)表層，深入分析 SQL 語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃、鎖等待狀態(tài)、數(shù)據(jù)傾斜等細(xì)粒度信息，幫助數(shù)據(jù)庫(kù)管理員精準(zhǔn)識(shí)別低效查詢、潛在死鎖或參數(shù)配置不合理等深層次問(wèn)題。

交銀金科總裁孫莉指出，智能化的關(guān)鍵在于人與機(jī)制的協(xié)同。Autopilot 的設(shè)計(jì)正體現(xiàn)了這一思想——通過(guò)工具將人從重復(fù)、繁瑣的排查工作中解放出來(lái)，專注于更高價(jià)值的決策與優(yōu)化。

從理念到規(guī)模化落地

在今年 9 月的華為金融網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新峰會(huì)上，交通銀行數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)部高級(jí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)師賴信系統(tǒng)闡述了基于大模型重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維新范式的實(shí)踐。

該實(shí)踐構(gòu)建了覆蓋值班處置、應(yīng)急搶修等四大核心場(chǎng)景的運(yùn)維體系，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)維流程的閉環(huán)。

該項(xiàng)目采用AI智能體協(xié)同決策+數(shù)字孿生仿真的雙引擎架構(gòu)，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)、檢索增強(qiáng)生成等技術(shù)。官方數(shù)據(jù)顯示，其值班告警的智能處置率達(dá)到 60%，平均處理時(shí)長(zhǎng)縮短了 40%。

目前，交通銀行已落地超過(guò) 100 個(gè)大小模型融合應(yīng)用，累計(jì)提升的人力效能相當(dāng)于 1000 名員工。

參考資料：

https://www.huawei.com/cn/news/2025/10/idc-fea

https://bankcomm.com/BankCommSite/shtml/jyjr/cn/7158/7162/5060927.shtml?channelId=7158

http://hy.stock.cnfol.com/dianzixinxijishu/20251226/31894420.shtml

http://finance.people.com.cn/n1/2025/0320/c1004-40443180.html