重塑存储运维范式！交通银行基于DataMaster智能体打造韧性IT行业标杆

交通银行作为国有银行之一，承载着国计民生关键业务，保障业务连续性、数据零丢失成为数据中心团队的首要任务。

然而，传统运维方式依赖告警监控、关键指标分析等手段，难以提前发现隐患进行主动防范，应急处置时仅依靠工程师经验难以快速问题定位。在此背景下，如何利用大模型Agent、知识库等新技术，实现IT系统运维的可靠性和效率提升成为重点研究课题。

为此，交通银行数据中心团队联合华为DME存储数据管理研发团队，创新性提出 “1+1+N”多Agent智能运维架构，实现Agent“各司其职、协同作战”，保障金融IT基础设施高可靠稳定运行，包含：
• 1个大脑：动态任务决策引擎（知识图谱 + RAG）
• 1个中枢：流程编排引擎，实现多任务并发调度
• N个智能体：提供计算、存储、基础设施的全场景Agent协同

这一实践成果在2025年10月26日荣获了 “AI领航杯”全国一等奖，成为“人工智能+金融运维”融合创新的典范之作。

存储运维进入“对话新时代”

过去，工程师排查故障时，需要登录多个系统，依赖经验在海量日志中寻踪觅迹，挖掘异常线索……如今，在交通银行数据中心，运维工程师只需说一句：

“分析下A虚拟机CPU性能问题的原因。”

DataMaster运维Agent能够理解人的意图、自动分解任务、调用相关API和数据、生成分析报告并给出优化建议，运维人员不再需要手动串联繁琐的操作步骤。这背后，是NL2API（自然语言转API）技术与RAG知识引擎的深度融合，让大模型真正“懂运维、会思考、能执行”。

在交通银行的项目实践中，已经实现单轮问答准确率超 90%，多轮对话理解融合度达 85%+，达到了业界领先水平。

分钟级锁定异常，AI双脑协同“快慢思考”

面对每日百亿级日志洪流，传统规则引擎难以应对复杂异常，而纯AI模型又存在响应延迟。为此，DataMaster落地 “快思考+深思考”双路径诊断机制：
• 快思考：基于规则匹配，秒级响应常见故障；
• 深思考：融合统计特征与语义编码，结合大语言模型（LLM）与故障知识图谱，实现根因深度推理根因。
系统可在分钟级锁定异常线索，真正实现“又快又准”。

交通银行与华为联合创新的智能运维架构，正在重塑金融行业存储运维范式。通过构建"感知-决策-执行"的完整闭环，不仅提升了运维效率，更探索出一条人机协同的数字化转型之路。当AI真正成为运维人员的"智能助手"，我们离零故障的终极目标又近了一步。

现在，让我们用 DataMaster运维智能体开启一场从容的“对话”，让存储运维更从容、更优雅！