摘要：政务、公安、医疗等行业的信息系统正从以往的单点监控迈向全链路且智能化的运维模式。然而复杂的系统架构以及海量的设备，时常令运维团队疲于应付——告警满天飞、日志遍地是，真正的根源却隐匿于庞杂的数据背后。对于业务系统而言，任何一次故障都有可能导致服务中断、群众抱怨甚
当数字化运维遇上AI：构建智能运维大脑
政务、公安、医疗等行业的信息系统正从以往的单点监控迈向全链路且智能化的运维模式。然而复杂的系统架构以及海量的设备，时常令运维团队疲于应付——告警满天飞、日志遍地是，真正的根源却隐匿于庞杂的数据背后。对于业务系统而言，任何一次故障都有可能导致服务中断、群众抱怨甚至对公共安全造成影响。因此，“如何让运维更智能、更高效”成为近期运维行业备受关注的话题之一。行业报告也指出：2025年上半年，数据库领域的新进展聚焦于AI能力、多模态数据融合以及存算分离架构，从数据采集直至问题定位的每个环节都在加快智能化发展。
一、AI 驱动的智能运维趋势
传统运维主要依赖人工经验和简单的告警阈值，在面对跨系统的复杂链路状况时，明显力不从心。新一代智能运维平台把大模型、向量检索以及知识图谱融入到监控、分析以及决策过程当中。例如，Oracle Exadata X11M、TiDB以及PolarDB等数据库已然支持向量检索和大模型集成，MySQL新版本引入了支持AI工作流的JavaScript存储过程。这些数据库可将日志、指标、链路追踪等多种数据进行融合，在经过训练后自动学习异常模式，达成“异常预警—根因定位—自动修复”这样一个闭环。
除了技术方面的升级之外，多模态数据融合同样成为了备受关注的热点领域。Elasticsearch 的 BBQ 向量压缩技术以及 StarRocks 的混合检索方式，使非结构化数据的处理效率得到了较为十分突出的提高。关系型数据库借助扩展向量以及 JSON 等数据类型，正逐步搭建起统一的多模态平台。运维平台可直接对图片、视频、文本等多种不同形态的数据展开分析，为故障排查提供更为丰富的语义信息。
另一方面，架构创新的方向正从以往的“存算耦合”朝着存算分离与融合相结合的模式发展。Flink 2.0 推出了分离式状态管理举措，OceanBase 借助列存副本达成资源解耦，在保证性能不受影响的情况下降低成本。当下越来越多的企业倾向于选择云原生数据库或者云上服务，借助全链路观测以及智能调度手段来应对突发流量问题以及资源浪费现象。行业专家做出预测，未来的数据库系统会更加注重统一架构以及自然语言交互功能，运维人员可凭借对话式接口直接查询故障产生的原因，甚至可以让 AI 自动进行调整操作。
二、勤源智能运维大脑平台
面对这些发展趋势，勤源科技所推出的 “OPCenter 全链路智能运维平台” 正好符合市场的实际需求。该平台把基础监控、告警降噪、自动化工单、CMDB 配置管理、3D 机房、报表中心以及 FinOps 成本管理等多个模块整合于统一的门户之中，达成了从监控到分析，再到处置最后到优化的一个闭环流程。
案例：雪亮工程的全链路运维
“雪亮工程”是某市级公安所开展的视频监控项目，涉及数十万路的摄像头、边缘节点以及后台系统。在传统的运维模式之下，难以对摄像头的状态进行实时监控，以至于某些故障只有在群众进行投诉或者公安业务出现中断之后才可被发现，这使得维护效率处于较低的水平。而在接入勤源OPCenter平台以后，客户借助相关能力达成了质的提升：
1. 全链路拓扑与一机一档：平台自动从 CMDB 和 NPM 网络探针中同步设备信息，生成 物理链路+业务链路 拓扑，并为每个摄像头建立“一机一档”档案，包含设备型号、部署位置、运维联系人等信息。通过 PGIS 地图展示，运维人员能够在 GIS 界面上快速定位故障设备。
2. 视频质量 AI 诊断：系统实时分析视频流的亮度、清晰度、卡顿率以及音频状态，利用大模型训练出的异常模式自动识别模糊、黑屏、雪花等问题。诊断结果与监控指标关联，告警工单会自动派发给对应网格的维护人员。
3. 工单流转与分权管理：勤源的工单系统与公安内部流程无缝衔接。告警触发后会按照“故障类型—权属单位—区域等级”自动分配任务，支持多层审批。系统还提供了分权分域管理，确保不同部门只能查看和处理自己的设备和工单，满足政务系统的数据安全要求。
4. AI 辅助决策与根因分析：平台结合日志、链路追踪和设备状态，通过图计算模型分析故障传播路径。当同时出现多处告警时，系统可以自动找出最可能的根因，并给出处理建议，如“更换摄像头线路”“调整 RTSP 码率”等，大大缩短排障时间。
历经三个月的运行之后，该市公安视频运维效率得到了提升，大约提升了40%，同时故障平均修复时间也缩短到了5分钟以内。借助报表中心自动生成的周报以及月报，领导层可实时掌握设备完好率以及人员响应情况，为后续设备采购以及网络扩容提供决策方面的支持。
三、整体价值与结语
数字化转型使 IT 系统日益复杂，也产生了海量的运行数据。行业报告指出，AI 深度融合、多模态处理以及存算分离已然成为数据库与运维领域的主要突破方向。勤源的智能运维大脑正是基于这些趋势而构建，借助全链路观测、大模型分析以及自动化闭环等手段，促使运维工作从被动应对转变为主动预防。
随着生成式人工智能以及自然语言交互技术不断迈向成熟阶段，运维人员可借助对话指令直接达成故障排查以及资源调整等工作；而FinOps和碳排指标被纳入其中，这会促使平台在成本管理以及可持续发展领域发挥更为关键的作用，勤源满怀期待与更多政务以及企业客户展开合作，共同探寻智能运维全新范式，使得IT基础设施切实达成看得见、管得好以及用得省的目标。
来源：勤源全链路运维
