从人工到智能：DeepSeek 重新定义告警管理效能标准

直达原文：DeepSeek 最新技术趋势：运维人员如何提升告警管理效能？

在数字化转型驱动下，企业 IT 架构向云原生演进的过程中，技术栈的碎片化与组件的微服务化使得 IT 技术架构复杂性指数级攀升。运维人员不仅需要应对云原生、微服务等新型架构带来的海量告警，还需掌握多云环境协同、国产化替代等领域技术，经常需要花费大量时间在告警分析和告警处理中，难以释放更多时间创造更多价值。

近几年，随着生成式 AI 技术的突破性发展，从 ChatGPT 展现的通用智能到 DeepSeek 的火爆，无疑都彰显出大模型在企业 IT 运维中的巨大潜力。通过将大模型与企业告警治理的深度应用，构建基于自然语言交互的告警分析、告警处理、根因定位等能力，助力运维模式从“人工经验驱动”向“AI 主动治理”升级。

作为企业运维团队的得力助手，小鲸观测助手结合内置运维知识库与业界领先的大模型技术，集成对接 DeepSeek、ChatGPT、通义千问等大模型，不仅可以协助处理日常运维难题，还能够帮助团队在告警治理过程中减轻负担。以下是小鲸观测助手在企业告警全生命周期管理中覆盖的核心业务场景：

场景一：知识智能推荐，精准解决告警难题

当告警产生后，小鲸观测助手依托告警中心的辅助分析能力，解析告警对象、告警名称、告警内容等关键信息。借助大模型、内置运维知识库、RAG 技术，推荐告警产生的原因及可能的解决方案。不仅如此，它还支持混合检索，通过灵活调整向量检索和文本检索的权重，提高知识推荐的准确率。

场景二： 智能聊天问答，即时响应运维需求

在日常运维工作中，您在页面就能随时唤醒小鲸观测助手，与小鲸观测助手进行互动交流。当您在故障排查过程中，遇到看不懂的错误日志时，可利用“划词问答功能”选中日志中的关键内容向小鲸观测助手提问。小鲸观测助手即时提供专业解答，大幅提升故障排查效率。

场景三： 智能排障引导，全方位协助问题排查

若推荐的知识未能解决问题，小鲸观测助手还能提供“智能引导式排查”。不仅能够快速识别用户操作意图，而且能够利用编排好的剧本、无缝链接CMDB、历史变更记录、历史告警记录、指标数据、日志数据、调用链数据等多维度信息，引导运维人员进行复杂问题的排查和处理，真正做到手把手教您排查问题。

场景四： 智能告警治理，轻松应对海量告警

在面对海量告警时，运维人员常会陷入两难，要么不知如何开展告警治理，要么需投入大量人力进行告警梳理和分析。小鲸观测助手通过对告警数据的统计分析，帮助找出那些高频出现的告警，结合内置运维知识库中的最佳实践经验，为运维人员提供针对性的原因分析及优化建议，让原本棘手的告警治理工作变得轻松高效。

场景五：告警策略优化，实现告警压缩降噪

在告警治理过程中，面对高频告警、误报以及漏报等难题。小鲸观测助手可对各类告警事件展开分析。以磁盘 I/O 使用率告警这一高频出现的告警为例，能够快速识别出告警数量过多的问题和产生原因，并依托内置的运维知识库的经验，给出告警阈值配置的最佳实践以及相关优化建议。

以上场景仅仅是告警治理中的一部分助力，借助大模型能力，实现场景不断挖掘，可持续赋能整个告警全生命周期管理过程。