然而，當(dāng)AI技術(shù)從“輔助工具”躍升為“核心生產(chǎn)力”，運(yùn)維部門(mén)卻正面臨前所未有的嚴(yán)峻考驗(yàn)：在大模型驅(qū)動(dòng)的新型技術(shù)架構(gòu)下，傳統(tǒng)的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)徹底失靈；大模型運(yùn)行過(guò)程中，僅能看到模型輸入和輸出中間過(guò)程完全不透明的“黑箱特性”使得故障隱蔽性陡增，問(wèn)題定位如同在迷霧中尋路；大模型應(yīng)用所依賴(lài)技術(shù)組件與傳統(tǒng)IT服務(wù)有諸多差異，讓運(yùn)維邊界持續(xù)擴(kuò)大……

AI環(huán)境與傳統(tǒng)IT環(huán)境運(yùn)維差異顯著

全棧協(xié)同成新要求

與傳統(tǒng)IT環(huán)境運(yùn)維聚焦于服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)等硬件資源的穩(wěn)定性保障不同，AI運(yùn)行環(huán)境不僅要應(yīng)對(duì)GPU硬件的可用性與性能監(jiān)控，更需覆蓋模型服務(wù)運(yùn)行狀態(tài)、AI組件的協(xié)同運(yùn)行等核心場(chǎng)景——AI運(yùn)維要“駕馭智能鏈路的全棧協(xié)同”，這帶來(lái)諸多差異：

（AI環(huán)境與傳統(tǒng)IT環(huán)境差異對(duì)比）

金現(xiàn)代智能運(yùn)維平臺(tái)

大模型應(yīng)用全景觀測(cè)利器

金現(xiàn)代智能運(yùn)維平臺(tái)作為公司歷時(shí)多年精心打磨的IT運(yùn)維利器，構(gòu)建起從底層硬件到AI基礎(chǔ)組件、智能應(yīng)用、應(yīng)用日志，再到重要AI服務(wù)主動(dòng)探測(cè)的全維度觀測(cè)體系，為企業(yè)AI應(yīng)用裝上“全景透視鏡”，有效降低運(yùn)維復(fù)雜度。

（大模型應(yīng)用全景觀測(cè)）

破解大模型黑箱難題

可視化助故障精準(zhǔn)定位

針對(duì)大模型運(yùn)行過(guò)程中令人頭疼的“黑箱特性”難題，平臺(tái)可深度監(jiān)測(cè)DeepSeek、千問(wèn)等主流大模型的內(nèi)部運(yùn)行過(guò)程，并通過(guò)可視化界面將關(guān)鍵運(yùn)行數(shù)據(jù)與調(diào)用鏈路清晰呈現(xiàn)，為運(yùn)維人員撥開(kāi)“黑箱迷霧”，助力模型異常問(wèn)題的快速定位與精準(zhǔn)排查。

 （大模型內(nèi)部過(guò)程運(yùn)行監(jiān)控）

實(shí)時(shí)監(jiān)控AI核心組件

運(yùn)維團(tuán)隊(duì)掌控技術(shù)棧狀態(tài)

大模型運(yùn)行所依賴(lài)的Milvus、Pinecone、kong等組件，對(duì)許多傳統(tǒng)運(yùn)維人員而言仍屬陌生領(lǐng)域，難以有效掌控其運(yùn)行狀態(tài)與潛在風(fēng)險(xiǎn)，平臺(tái)可對(duì)這些核心組件的運(yùn)行指標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，讓運(yùn)維團(tuán)隊(duì)對(duì)AI技術(shù)棧的運(yùn)行狀態(tài)了如指掌。

（AI核心組件狀態(tài)監(jiān)控）

守護(hù)GPU算力引擎

筑硬件穩(wěn)定屏障

GPU服務(wù)器的運(yùn)行狀態(tài)直接決定著AI應(yīng)用的可用性與性能表現(xiàn)，平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)GPU的核心指標(biāo)，包括GPU溫度、利用率及進(jìn)程占用情況等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，為硬件資源的穩(wěn)定運(yùn)行筑起“防護(hù)屏障”。

（GPU服務(wù)器運(yùn)行監(jiān)控）

統(tǒng)一采集分析應(yīng)用及模型服務(wù)日志

提升問(wèn)題排查效率

在智能應(yīng)用的問(wèn)題排查工作中，日志是不可或缺的核心分析依據(jù)。但受限于微服務(wù)與集群式架構(gòu)的特性，應(yīng)用及模型產(chǎn)生的日志往往比較分散，難以高效歸集與獲取，嚴(yán)重制約問(wèn)題排查效率，平臺(tái)可對(duì)智能應(yīng)用及模型服務(wù)產(chǎn)生的日志進(jìn)行統(tǒng)一采集，并支持在線實(shí)時(shí)分析，大幅提升問(wèn)題排查的效率與精準(zhǔn)度。

（應(yīng)用及大模型日志統(tǒng)一管理）

聚焦模型服務(wù)核心樞紐

主動(dòng)探測(cè)告警保業(yè)務(wù)連續(xù)

如今許多單位加速推進(jìn)AI中臺(tái)建設(shè)，大模型服務(wù)已成為支撐各智能應(yīng)用運(yùn)轉(zhuǎn)的“核心樞紐”，其運(yùn)行狀態(tài)直接關(guān)系業(yè)務(wù)連續(xù)性——一旦模型服務(wù)出現(xiàn)異常，極易引發(fā)連鎖故障，平臺(tái)支持主動(dòng)對(duì)模型接口服務(wù)進(jìn)行撥測(cè)，接口不可用或性能異常情況及時(shí)告警，為模型服務(wù)的穩(wěn)定運(yùn)行加上“雙保險(xiǎn)”。

（大模型服務(wù)主動(dòng)撥測(cè)）

面對(duì)AI時(shí)代運(yùn)維環(huán)境的復(fù)雜變革與重重挑戰(zhàn)，金現(xiàn)代智能運(yùn)維平臺(tái)憑借全方位的觀測(cè)能力，為企事業(yè)單位打造堅(jiān)實(shí)的運(yùn)維保障體系，幫助運(yùn)維團(tuán)隊(duì)有效應(yīng)對(duì)運(yùn)維壓力，為AI應(yīng)用的穩(wěn)定運(yùn)行保駕護(hù)航，讓企業(yè)在AI時(shí)代的浪潮中穩(wěn)步前行。