「官宣」重大运维技术突破｜乐维基于DeepSeek实现故障根因分析

当告警风暴席卷数据中心，传统运维在警报洪流中苦苦挣扎时，乐维监控正以全新的方式重构根因分析逻辑！它成功破解了“多源数据、复杂关联、知识驱动”的运维难题，让根因分析真正化繁为简！ 

以操作系统为例（如下）：点击AI分析，系统将联动AI算法自动执行根因分析操作，智能分析告警数据、网络拓扑与业务拓扑数据，同时联动知识库，检索与匹配告警信息与解决方案等，最终生成具体可执行的维护建议，导出分析结果。

01大模型驱动的智能分析闭环：从数据到决策的分钟级跃迁

在根因分析场景中，大模型扮演着核心驱动力的关键角色。乐维监控依托预置指令体系，深度调用DeepSeek、Qwen3等领先大模型的上下文关联分析、知识图谱构建及复杂逻辑推理等能力，实现从数据收集、智能分析到报告生成的全流程自动化闭环。用户仅需一键触发，即可完成根因分析全链路操作，将传统需数小时的人工诊断过程压缩至分钟级自动完成。

在这一高效分析流程的背后，是乐维监控多年积累的深厚技术底蕴的集中体现。它涵盖了全栈监控、网络拓扑、业务拓扑、本地化运维知识库以及丰富的场景化经验。这些能力相互协同，将内部监控数据转化为可追溯的因果链条，最终构建起”数据-分析-决策”的智能化根因定位体系。

02全栈监控：多维度数据融合，全方位洞察故障

乐维监控构建了覆盖基础设施、网络、中间件层的全栈技术监控体系（支持500+厂商、8000+设备、成熟的指标体系），统一纳管多源异构数据：

• 基础设施层：服务器CPU、内存、磁盘IO、网络流量。
• 网络层：设备状态、端口流量、丢包、延迟（结合拓扑）。
• 中间件层：数据库性能指标（QPS、慢查询、锁）、消息队列堆积、缓存命中率。

乐维监控根因分析不再受限于单一视角。当告警发生时，它能瞬间拉取所有相关层级的数据。例如，当网络延迟异常增加时，乐维监控不仅能够显示交换机端口状态，还能关联到对应服务器的性能指标，全面、精准地定位故障原因。

03网络拓扑：自动发现与多层级管理，快速定位网络故障

网络拓扑是根因分析能够快速定位故障的根源。乐维监控可基于网络协议自动发现网络设备、服务器、存储并生成关系图，拓扑图生成后支持下钻至物理接入网，支持多层级管理。网络资源的异常可通过带宽利用率、趋势流量、告警闪烁等来表示，实现网络故障快速定位，帮助运维人员快速掌握全局网络运行状态。例如，当某台交换机告警，基于网络拓扑可以立即识别出其影响的全部服务器节点。

04业务拓扑：自动构建与精准定位，解决业务梳理难题

业务拓扑是根因分析能够快速识别业务故障的根源。业务拓扑智能发现，自动生成资源多层级关系，清晰呈现业务资源关系、外部系统访问关系、服务端口调用关系等，乐维监控通过自动构建业务拓扑，解决人工梳理业务难题。当某一项业务服务告警时，结合业务拓扑，可以精准定位哪些关键服务、哪条核心业务链路因此受损。

05知识沉淀：本地化运维知识库的持续赋能

乐维监控提供了强大的本地知识库管理系统，内置3000+专家知识，并支持高效嵌入和检索丰富的运维知识，包括历史故障案例库、最佳实践文档、专家经验规则等。在根因分析过程中，大模型可即时检索知识库，寻找当前告警特征与历史案例的相似点，推荐可能根因与解决方案。知识库为推理提供了关键的背景信息和经验支撑，极大地增强了分析结果的准确性和本地化适应能力。

此外，根因分析的背后还涉及到场景化经验模型驱动的智能数据串联。乐维监控将多年积累的运维经验提炼、抽象，构建成可执行的“场景化经验模型”。这些模型本质上是高度智能的关联规则和模式识别模板，面对复杂故障场景（如交易量骤降），经验模型可指导系统优先拉取核心业务指标，重点检查关键应用的API性能，同时扫描后台数据库的关键监控项，并将拓扑信息、全栈数据、知识库建议进行最有效的组合串联，大幅提升分析的效率和精准度，避免在大模型支持下仍可能出现的无方向搜索。
小结

在数字化转型的浪潮中，运维体系正经历从“人工经验”到“AI驱动”的深刻变革。乐维监控的根因分析不仅是一套工具，更代表着运维智能化演进的全新方向——它让平台真正理解系统运行逻辑，让数据自主串联成决策依据，让专家经验得以规模化复用。

未来，随着大模型技术的持续进化与行业知识的深度沉淀，乐维监控将不断强化“感知-分析-决策-学习”的闭环能力，推动运维工作从“救火式应对”向“预见性治理”跃迁。这场由AI赋能的运维革命，正在重新定义稳定性的边界，释放数字基础设施的无限潜能。

乐维社区已经开放乐维监控免费版，欢迎下载体验

附：根因分析结果目录。（对完整分析结果感兴趣的小伙伴可添加 乐乐微信：lerwee）