大模型DeepSeek赋能数字化
运维建设方案
汇报人：文小库
2025-06-04
目录
CATALOGUE
01应用前景与价值
02核心挑战分析
03关键技术实现路径
04典型应用场景实践
05实施策略与原则
06未来发展方向
01
应用前景与价值
智能运L5级升级
全自动化故障处理
DeepSeek通过实时分析海量日志和监控数据，能够自动识别
异常模式并触发修复流程，实现从告警到恢复的闭环处理，多模态分析引擎
大幅减少人工干预需求。
整合文本日志、时序指标、拓扑图等异构数据源，建立跨维
度关联分析模型，显著提升根因定位的准确性和效率。
预测性维护能力
基于历史运维数据和设备运行状态，模型可预测硬件故障、
容量瓶颈等问题，提前生成维护建议，将被动运维转变为主
动防御体系。自适应学习机制
随着系统架构演变持续优化检测算法，自动识别新型故障模
式并更新处理策略，保持运维能力与IT环境同步进化。
知识图谱构建
通过自然语言处理技术自动提取运维文档、工单记录中的实
体关系，构建动态更新的运维知识图谱，为复杂问题诊断提
供语义化推理支持。
新质生产力推动转型
运维效率指数级提升服务模式创新
实际案例显示DeepSeek可将平均故障修复时间支持基于大模型的智能运维SaaS平台建设，使中小
(MTTR)缩短80以上，同时减少70的重复性人工企业也能获得媲美顶级科技公司的运维能力，推动
操作，释放运维团队创新潜力。行业整体服务水平跃迁。
成本结构重构
通过智能化的资源调度和容量规划，帮助企业降低
30以上的基础设施冗余投入，实现从资源驱动
向数据驱动的运维模式转变。决策支持增强
通过可视化分析界面呈现系统健康度、风险热力图
组织能力升级等深度洞察，辅助管理层制定更科学的IT战略投资
决策。
倒逼运维团队掌握Prompt工程、模型微调等新技能，
培养既懂IT又精通AI的复合型人才，重塑传统运维
人员的职业发展路径。
人机协同创新场景
运维事件时间线
按时间顺序规划运维任务，确保各阶段目标明确，系统稳定运行。
效果评估
评估运维效果，为下一阶段策略
运维执行监控制定提供依据。