NetEagle+DeepSeek：AI大模型塑造网络运维数智新体验

（来源：电科数字）

数智化时代，网络运维不再是“救火队”，而是保障业务续性的“守护者”。如何让故障事件告警更精准？如何让变更风险管控更智能？如何让运维知识有效沉淀随取随用？逐渐成为企业在网络运维管理中重点关注的方向。与此同时，随着客户业务迅猛发展，对网络性能的要求越来越高，网络规模和复杂度剧增，现有的运维能力体系已经显得力不从心。

当前客户在网络运维工作中面临新挑战  

•  告警信息碎片化：告警处理所需内容分散在各个子系统中，经常需要运维人员在多个平台间切换查找相关信息。有时候处理一个告警，需要查阅十几个文档、需跨多个子系统手动关联分析才能找到完整的解决方案。

•  异构厂商变更难风险高：数十个厂商设备配置语法差异大，工程师需记忆数千条命令，自动化工具依赖人工输入命令，无法理解业务意图；人均年操作百余次变更，人工复核难覆盖拼写错误、格式偏差等低级问题。

•  知识资产未激活：数万份厂商文档、历史工单沉睡在系统中，无法即取即用；大量的运维经验都以非结构化的方式存在，如工单记录、运维文档等。这些经验很难被有效利用，每次遇到类似问题还是要重新查找解决方案。

•  人员经验差异大：资深运维人员积累了丰富的处理经验，但新人往往需要很长时间才能完全掌握。当遇到复杂问题时，常需要反复咨询资深同事，这不仅降低了处理效率，还增加了人力成本。

为了解决客户在实际网络运维过程中面临的新问题新挑战，电科数字旗下华讯网络NetEagle智能运维平台通过与DeepSeek大模型能力深度融合，将大模型的语义理解、逻辑推理能力注入到网络运维全业务流程中，形成运维知识问答、智能巡检报告、异常日志监测、变更风险评估等AI大模型应用场景，助力客户网络运维从“人工经验驱动”向“智能分析决策”升级，塑造网络运维数智新体验。

应用

场景

📍场景一 ：告警关联分析，即时响应运维需求

当发生高等级故障告警时，根据网络设备间的连接关系，从故障告警信息定位到问题节点，利用运维智能体链接CMDB数据、历史变更记录、历史告警记录、指标数据、日志数据、链路数据、巡检数据等多维度信息，并对问题节点相邻节点进行同步检查，即时响应运维人员需求，提升问题定位效率。

📍场景二 ：智能巡检助手，快速掌握全网状态

面对监控状态、配置变更、告警日志等多种数据源以及多种巡检类型，利用智能巡检助手进行统一分析和研判，以报告方式统一呈现设备状态和异常情况，解决单一对象人工巡检问题。巡检过程中出现的重点指标、异常事件，通过智能巡检助手多维度对进行结果分析，并支持多维度数据统计展示。

📍场景三 ：变更配置建议复核，有效降低变更风险

整合厂商公开文档、企业私有化知识以及运维平台能力，通过设备配置建议功能，以业务变更需求描述为输入，经过变更场景和设备型号分类，生成各变更场景下的推荐参考配置；通过变更配置审核，以平台历史变更数据、运维经验知识库、设备运行信息等多类数据作为基准，校验变更配置的语法、逻辑等方面是否存在风险隐患。

📍场景四 ：事件模版分析，日志异常预警

针对日志事件进行过滤和分析，基于LLM大语言模型分析日志数据，映射转换成日志模版，对发现的异常日志模版进行监测和展现。此外，网络稳态运行时日志数量与分布应处于相对平衡的状态，当监测到某些日志模版匹配到的日志数量出现异常波动时，对相关资源可能存在问题进行预警。

方案

收益

01

日常运维提质增效

配置变更失误占比降低，避免因拼写错误、逻辑冲突导致的业务中断；风险预判更智能，提前发现日志异常变化对业务系统的影响；动态生成故障报告、处置建议等关键信息，减少信息收集与决策时间，故障处理时长明显下降。

02

运维决策精准合理

通过多源数据交叉验证与知识库智能匹配，问题原因定位准确率显著提升。通过联动资源拓扑、监控告警、巡检合规等数据，精准合理推演影响范围，有效避免人为误判与风险遗漏，保障处置方案的科学性与全面性。

03

运维成本结构优化

知识资产工具化，将文档库转化为“随问随答”的智能助手。降低对资深专家的绝对依赖，一线人员借助智能助手即可完成复杂故障处理。大量减少分析重复性工作，知识沉淀加速团队能力成长，实现人力成本与试错成本双重优化。

AI大模型技术的应用为智能运维按下“加速键”。在与DeepSeek大模型深度融合实践探索的过程中，华讯NetEagle智能运维平台实现了从“功能驱动”到“智能驱动”的范式变革。依托于自然语言交互、异常风险预警、知识即时赋能三大核心能力，华讯网络将持续探索AI与智能运维深度融合的应用场景，致力于为广大客户带来更高效、更智能的数智运维新体验。

▌素材来源：华讯网络