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交通銀行攜手華為云探索智能運維新范式：故障定位從小時壓縮至分鐘

2025-12-26 17:00

今日，交通銀行與華為云聯(lián)合研發(fā)的智能運維工具 Autopilot 正式亮相，以全維度數(shù)據(jù)監(jiān)控與 AI 診斷能力，重新定義金融行業(yè)運維新范式。

就在今年 10 月，雙方合作的“網(wǎng)絡(luò)運維大模型項目”剛獲得 IDC 2025 “AI 與生成式 AI 領(lǐng)軍者”卓越獎，其智能處置率已達(dá) 60%，處理時長縮短 40%。

金融系統(tǒng)的運維壓力，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型深入正呈幾何級數(shù)增長。傳統(tǒng)運維模式長期受困于三大痛點，在業(yè)務(wù)實時性要求面前日益捉襟見肘。

最棘手的問題是數(shù)據(jù)分散形成的孤島。硬件層的CPU、內(nèi)存指標(biāo)，數(shù)據(jù)庫層的實例負(fù)載、會話連接，以及業(yè)務(wù)層的SQL執(zhí)行效率，通常散落在不同的監(jiān)控工具中，導(dǎo)致運維人員難以進(jìn)行跨維度的關(guān)聯(lián)分析。

由于缺乏完整的現(xiàn)場上下文信息，資深專家往往需要花費數(shù)小時進(jìn)行手動排查。這種模式不僅效率低下，而且寶貴的排障經(jīng)驗難以沉淀和規(guī)�；�

更深層的矛盾在于被動響應(yīng)模式導(dǎo)致業(yè)務(wù)連續(xù)性承壓。傳統(tǒng)監(jiān)控依賴閾值告警，只能在故障發(fā)生后被動介入，使得業(yè)務(wù)恢復(fù)時間（MTTR）不可控，對系統(tǒng)可用性構(gòu)成持續(xù)威脅。

智能運維新范式

面對傳統(tǒng)運維的困局，交通銀行與華為云基于華為云數(shù)倉 DWS，聯(lián)合推出了智能運維工具 Autopilot，其核心設(shè)計理念是構(gòu)建一個監(jiān)控-診斷-優(yōu)化的完整閉環(huán)。

Autopilot 首先致力于實現(xiàn)全維度、一體化的實時監(jiān)控。它將硬件資源、性能指標(biāo)與 SQL 執(zhí)行效率等多源數(shù)據(jù)整合，提供從整個集群到單條語句的透明化觀測視圖，同時支持實時預(yù)警與歷史回溯。

其革命性突破在于內(nèi)置的 AI 診斷 Agent 引擎。當(dāng)資源告警觸發(fā)時，該引擎能自動關(guān)聯(lián)分析各項指標(biāo)，快速鎖定問題源頭，并生成包含可疑用戶、問題SQL清單及優(yōu)化建議的診斷報告。

這一能力將故障根因定位的時間從傳統(tǒng)模式下的小時級，大幅壓縮至分鐘級。

不僅如此，Autopilot 還實現(xiàn)了 SQL 級的深度洞察。它穿透傳統(tǒng)監(jiān)控的指標(biāo)表層，深入分析 SQL 語句的執(zhí)行計劃、鎖等待狀態(tài)、數(shù)據(jù)傾斜等細(xì)粒度信息，幫助數(shù)據(jù)庫管理員精準(zhǔn)識別低效查詢、潛在死鎖或參數(shù)配置不合理等深層次問題。

交銀金科總裁孫莉指出，智能化的關(guān)鍵在于人與機(jī)制的協(xié)同。Autopilot 的設(shè)計正體現(xiàn)了這一思想——通過工具將人從重復(fù)、繁瑣的排查工作中解放出來，專注于更高價值的決策與優(yōu)化。