AI時代運維 | 告別AI運維“迷霧”，全鏈路觀測讓大模型應用運行盡在掌控
隨著大模型技術的全面爆火與國家“人工智能+”行動的發布，AI浪潮已全面席卷各行各業，企事業單位基于大模型構建的AI應用正以雨后春筍般的速度涌現，深度滲透進業務鏈條的每一個環節。
然而，當AI技術從“輔助工具”躍升為“核心生產力”，運維部門卻正面臨前所未有的嚴峻考驗：在大模型驅動的新型技術架構下，傳統的運維經驗徹底失靈；大模型運行過程中，僅能看到模型輸入和輸出中間過程完全不透明的“黑箱特性”使得故障隱蔽性陡增，問題定位如同在迷霧中尋路；大模型應用所依賴技術組件與傳統IT服務有諸多差異，讓運維邊界持續擴大……
AI環境與傳統IT環境運維差異顯著
全棧協同成新要求
與傳統IT環境運維聚焦于服務器、網絡、存儲等硬件資源的穩定性保障不同，AI運行環境不僅要應對GPU硬件的可用性與性能監控，更需覆蓋模型服務運行狀態、AI組件的協同運行等核心場景——AI運維要“駕馭智能鏈路的全棧協同”，這帶來諸多差異：
（AI環境與傳統IT環境差異對比）
金現代智能運維平臺
大模型應用全景觀測利器
金現代智能運維平臺作為公司歷時多年精心打磨的IT運維利器，構建起從底層硬件到AI基礎組件、智能應用、應用日志，再到重要AI服務主動探測的全維度觀測體系，為企業AI應用裝上“全景透視鏡”，有效降低運維復雜度。
（大模型應用全景觀測）
破解大模型黑箱難題
可視化助故障精準定位
針對大模型運行過程中令人頭疼的“黑箱特性”難題，平臺可深度監測DeepSeek、千問等主流大模型的內部運行過程，并通過可視化界面將關鍵運行數據與調用鏈路清晰呈現，為運維人員撥開“黑箱迷霧”，助力模型異常問題的快速定位與精準排查。
（大模型內部過程運行監控）
實時監控AI核心組件
運維團隊掌控技術棧狀態
大模型運行所依賴的Milvus、Pinecone、kong等組件，對許多傳統運維人員而言仍屬陌生領域，難以有效掌控其運行狀態與潛在風險，平臺可對這些核心組件的運行指標進行實時監控，讓運維團隊對AI技術棧的運行狀態了如指掌。
（AI核心組件狀態監控）
守護GPU算力引擎
筑硬件穩定屏障
GPU服務器的運行狀態直接決定著AI應用的可用性與性能表現，平臺能夠實時監測GPU的核心指標，包括GPU溫度、利用率及進程占用情況等關鍵數據，為硬件資源的穩定運行筑起“防護屏障”。
（GPU服務器運行監控）
統一采集分析應用及模型服務日志
提升問題排查效率
在智能應用的問題排查工作中，日志是不可或缺的核心分析依據。但受限于微服務與集群式架構的特性，應用及模型產生的日志往往比較分散，難以高效歸集與獲取，嚴重制約問題排查效率，平臺可對智能應用及模型服務產生的日志進行統一采集，并支持在線實時分析，大幅提升問題排查的效率與精準度。
（應用及大模型日志統一管理）
聚焦模型服務核心樞紐
主動探測告警保業務連續
如今許多單位加速推進AI中臺建設，大模型服務已成為支撐各智能應用運轉的“核心樞紐”，其運行狀態直接關系業務連續性——一旦模型服務出現異常，極易引發連鎖故障，平臺支持主動對模型接口服務進行撥測，接口不可用或性能異常情況及時告警，為模型服務的穩定運行加上“雙保險”。
（大模型服務主動撥測）
面對AI時代運維環境的復雜變革與重重挑戰，金現代智能運維平臺憑借全方位的觀測能力，為企事業單位打造堅實的運維保障體系，幫助運維團隊有效應對運維壓力，為AI應用的穩定運行保駕護航，讓企業在AI時代的浪潮中穩步前行。