【未知机构】大模型在华为云数字化运维的全面探索和实践_25页_2mb

华为云智能运维发展路线从单点到自动化演进，逐步实现故障处理、事件单处理等场景的智能化。2018-2020年聚焦单场景智能运维，应用传统机器学习算法；2021-2023年推进串并联运维，实现可视化、可决策、可执行；2024年起引入大模型技术，通过LLM+运维Copilot构建智能运维新高地。

大模型使能运维规划聚焦高门槛、高价值、高人力场景，围绕故障处理和事件单处理两条核心价值流，提升运维人效。具体应用包括：通过NL2Query实现对话式查询告警、监控指标、变更等信息；利用相似性识别自动化判重；自动生成故障通报、复盘报告及解决方案。构建运维盘古助手，支持Web、WeLink机器人等多触点，集成CloudCopilot框架实现端到端对话。运维大小模型协同计算体系中，小模型专注确定性量化分析，大模型侧重内容理解和生成。

运维大模型应用面临四大难点：语料质量不足、大模型幻觉、逻辑推理能力弱、业务落地见效慢。对应解决方案包括：运维语料数据增强（通过大模型合成数据迭代构建10+语料集，质量达80%）；全流程知识治理（建立知识地图、统一存储及消费体系，知识完整度达90%）；确定性运维意图理解（多层路由结合小模型分类与大模型意图识别，准确率提升至80%+）；增强RAG实践（通过提示词工程标准化问题，检索准确率提升至70%+）。此外，构建多端触点集成方案，覆盖20+意图类别，推动运维助手使用覆盖率达30%，人效提升20%+。

未来规划围绕人机协同技术，构建运维智能中枢决策引擎。通过运维孪生数据底座、智能算法分析及大模型应用，实现从自动化运维向无人化运维的演进。重点方向包括：运维数字助理的感知-决策-执行闭环；多智能体协同处理引擎；统一数据接入与建模；以及推动运维工具链路深度融合，支持故障诊断、变更评估、风险控制等场景的智能辅助。