王鹏-大模型及 DeepSeek 在运维场景中的应用

大模型及DeepSeek在运维 场景中的应用 研究领域：大数据处理、智能运维 在数据库和数据挖掘领域顶级会议和期刊SIGMOD、VLDB、ICDE、SIGKDD、 TKDE上发表论文100多篇。主持和参与科技部重点研发计划、国家青年973、 自然科学重点、面上基金、上海市科委/经信委的多个项目，以及华为、蚂蚁 金服、字节、中国移动等企业的资助项目 王鹏 复旦大学计算机科学技术学院，教授 上海数据科学重点实验室，副主任 目录/CONTENTS 1大模型在运维领域应用前景 2面临的挑战 3若干应用场景 4总结 GOPS,i?X}v8?(Q?pG?XO?Qp.?J?R?@?(2025·^?5?u@ 百模大战 通用大模型 闭源 开源 行业大模型 部分领域 医疗汽车教育金融工业文化/零售/交通 GOPS,i?X}v8?(Q?pG?XO?Qp.?J?R?@?(2025·^?5?u@ 大模型在运维领域应用前景 L1 -ScriptOps 专家经验运维 脚本编辑，人工执行 执行：人+脚本 决策：人 L2 -ToolsOps 工具化运维 使用多个独立工具 大部分工作工具化/流程化 执行：人+系统（20%） 决策：人 高度自动化+单点智能化 L3 -DevOps 运维开发融合运维 运维工具体系基本建设完成 运维数据体系建设完成 执行：人+系统（80%） 决策：人+系统（20%） L4 -DataOps 数据化运维 主要运维场景实 现流程化免干预 L5 -AIOPS 智能运维 AI分析与决策 自动化工具链+可视化 高度自动化+串联智能化 基于已有的经验知识 在不同场景下 自主决策处置 执行：人+系统（95%） 决策：人+系统（80%） 执行：人+系统（100%） 决策：人+系统（95%） 大模型的出现加速了实现终极L5智能运维的步伐 L5 智能运维：实现系统自治，解放体力与脑力 GOPS,i?X}v8?(Q?pG?XO?Qp.?J?R?@?(2025·^?5?u@ 大模型在运维领域的应用前景 大语言模型是IT运维领域新质生产力的重要组成部分，推动数字化转型的颠覆式创新 01 “自然语言”成为连接运维人员、运维工具、运维文档、运维数据的通用接口 02 以“聊天”技术为载体实现人机协同完成运维任务 03 提示词工程、检索增强、智能体逐步在智能运维应用场景实践中凸显成效 岗位助手 （近期） 应 用 场 景 运维知识问答 售后技术支持 数据工具 （近中期） 日志摘要/理解 告警摘要/标签 数据注释/标签 岗位培训教练 （近中期） 运维脚本解读/生成 培训题目自动生成/考核 数据探索/分析工具 （近中期） Text2QL （自然语言查询） Text2API （自然语言工具调用） 专业岗位专家智能体 （中期） 产品厂商智能体 专业领域智能体 （网络、数据库、应用) 虚拟作战室