AI网工(一) 网络运维的效率革命

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作者：微信文章


在数字化转型浪潮席卷全球的今天，网络作为支撑业务运转的“数字神经”，其复杂度与重要性呈指数级攀升，传统网络运维模式正面临前所未有的挑战。以下为网络设备管理现状与挑战：

人才短缺：智算中心的人才集中在东部，但近年来在西部建设了大量的智算中心，高水平的网络设备运维工程师短缺。




异构性与复杂性：现代网络由多种设备、协议和平台组成，异构性高，管理难度大。跨云、跨数据中心的网络管理需要更高效的协同机制。




中小企业网络设备缺少专人维护：大量小型企业缺少专人维护AP、交换机等网络设备；网络设备主要以命令行进行配置，配置非常专业，其他岗位很难兼职。




网络问题定位时间长：网络故障爆发后，运维工程师很难第一时间发现根因，导致修复时间过长。




运维压力：人工巡检的效率瓶颈、故障定位的经验依赖、配置变更的潜在风险、容量规划的滞后性，以及7×24小时高强度的响应压力。

云融AI网工 NetGenis赋能企业网络工程师以自然语言管理企业网络，工程师通过自然语言即可配置网络集群、定位网络问题；通过实时日志分析，及时发现网络故障和安全隐患；提高企业网络的安全性和稳定性。网络运维智能体学习专业设备手册和海量运维案例，通过AI实现自动化配置、智能故障排查、集群拓扑感知等功能，显著提升网络运维效率，减少人为错误。

AI网工基于Web技术及大模型技术构建

主要包含以下模块：

AI网工交互界面：AI运维工程师使用界面。

业务后端：增删改查配置信息，收集前端发来的信息，与数据库保存的信息结合提交给大语言模型。

目标设备：单个或多个网络设备。

AI服务管理界面：管理员配置AI的界面，监控模型服务的管理后台。

AI智能体服务端：协调LLM生成命令并确保上下文一致性。

LLM：云端或本地化大模型。

对象存储：存储知识库文档。

向量数据库：实现知识库语义检索，快速匹配文档。

云融AI网工NetGenis交互流程

获取环境信息：AI网工持续获取网络设备配置、状态、日志信息，检测到网络异常（如延迟激增），则触发报警。

信息增强：用户输入引导信息，Agent调用RAG从知识库中检索相似案例（如用户手册、典型配置案例）。

生成解决方案：大模型结合检索结果、环境信息、配置信息，生成配置建议（如命令行脚本、配置调整步骤）。

自动执行：Agent验证方案后，在用户审核后通过API调用自动化工具执行修复。

本期主要介绍了AI网工产品架构，

后续设有专栏介绍AI网工功能，

敬请期待！