直达原文:嘉为蓝鲸WeOps智能化模块:专属于运维的智能助手正式面世!
前言
AI在运维领域的热度一直不减:时序预测、异常检查、根因分析、工单分类、日志聚类等的算法与运维场景的结合,但是也很难有一些突破性的进展,并不能够让运维进入到智能运维阶段。随着大模型的横空出世,ChatGPT、LLama等大模型的智能涌现能力,给了大家非常多的想象空间。大家在Chat和Agent这两个赛道不断地做尝试。Chat系列上,Long Context、多阶段RAG等方式在被提出。Agent方面,Function和Multi Agent的特性被各路资深专家深入探索。
大模型的出现和各类技术算法的进一步发展,让大家不禁思考:“大模型+运维”又会产生什么神奇的反应?又有哪些可以落地的场景?
在此背景下,为了满足市场对于高效、经济且高可靠性的运维解决方案的迫切需求,以OpsPilot2.0为核心引擎的WeOps智能化运维模块应运而生,通过智能化手段,实现运维成本的有效控制与维护效果的高度确定性之间的完美平衡。
WeOps智能运维模块
WeOps智能化模块以自研的OpsPilot2.0作为AI引擎,使用WeOps一体化运维平台丰富的运维数据,提供在服务台、监控告警、日志等功能模块丰富的落地场景。
数据驱动:WeOps平台提供坚实的运维数据
WeOps一体化运维平台是为企业的IT运维部门提供覆盖资源管理、监控告警、健康扫描、运维工具、知识库、IT服务台等多项功能为一体的运维工具,所以有丰富的数据来源,包括工单、监控、告警、知识、日志和资产信息等,为智能化模块提供了丰富的原始数据输入,并为下一步的智能操作提供数据支持。
AI加持:OpsPilot提供关键AI能力
OpsPilot 2.0是WeOps智能化模块的核心能力,采用先进的机器学习、深度学习以及前沿的大模型能力来作为AI能力、以丰富的运维整合能力作为支撑,提供智能运维服务。
1、专业的机器人
为了适用不同的场景,如服务台知识库问答、运维专门问答等,可以设置不同的专业的机器人(即不同的OpsPilot)。每个机器人可以设置不同的基础模型和LLM技能,用于承担不同场景下的意图识别、语言处理和AI技能。
2、丰富的AIOps模型
OpsPilot为智能运维助理提供了AI执行的能力,OpsPilot 2.0版本,已经提供了Embed、ReRank、LLM三种AI模型,此外AIOps相关算法能力逐步补充中,可供用户进行设计的LLM技能。
3、私域知识问答
OpsPilot提供了知识管理的能力,能够使用文件型知识、手工录入的知识、从网页中获取的知识等,通过RAG的方式,让OpsPilot在进行知识检索和呈现时更加准确。
4、与用户接触的通道
最后,为了让OpsPilot能够和用户进行连接,OpsPilot 2.0支持了企业微信、企业微信机器人、钉钉、Web、Gitlab等连接通道。通过这些通道,用户能够与机器人建立连接,并且运维人员也可以通过人工介入的功能触达用户。
场景丰富:“AI+运维”实现更多落地场景
技能加持下的OpsPilot,结合WeOps提供的坚实的运维平台和详实的原始数据,WeOps智能化模块得以实现各种丰富的落地场景。
1、服务台智能助手
智能化模块应用于服务台上,通过智能助手接收和处理客户的请求,并快速在知识库搜索,提供解决方案,实现自动处理问题,大大提高服务台的响应速度和处理效率。
2、自动化智慧操作
智能化模块与自动化模块结合,能够让运维操作能够在聊天的过程中被完成,并能够自动按照最佳实践智能引导进行操作,这使得运维可以在第一时间做出响应,极大地提高了运维效率。
3、资产智能管理
WeOps运维平台存储所有资产的实时数据,包括其位置、配置、状态等,智能化模块在这些数据的基础上,进行智能统计和管理等操作,从而提升资产管理的效率和效果。
4、告警智慧分析
智能化模块可以根据之前的告警数据和模式,进行学习并预测未来可能发生的故障,并及时发出预警,这样运维人员可以提前做好应对准备,避免危机。
5、监控智能检测
智能化模块与监控模块结合,能够自主发现监控数据中的异常,自动触发告警,这大大减少了人工查看和分析监控数据的工作量,提高了问题发现的效率。
6、日志智慧洞察
通过运用AI技术对大量的日志数据进行智能分析,可以发现隐藏的模式和趋势,帮助运维人员洞察问题的根源,提高问题定位的精确度和速度。