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观枢智能运维分析平台-GAIOP

Guanshu AI-driven Operations Platform

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让真实流量成为智能运维的核心观测入口,以 AI 驱动全流量性能分析与运维决策。

背景及需求

随着人工智能从知识问答走向任务执行,企业运维正在从人工查询、经验判断,向 AI 驱动的智能分析与协同决策演进。面对持续增长的运维数据和日益复杂的业务环境,企业需要让 AI 深入实际运维流程,理解业务问题、调用专业能力、关联真实数据,将海量信息转化为可解释、可验证、可行动的分析结果。主要需求包括:

  • 构建统一的 AI 运维入口:通过自然语言连接业务、应用与网络分析能力,让复杂运维任务能够以更直观的方式发起和推进;
  • 推动分析流程智能化:由 AI 理解问题、拆解任务、调用工具并关联数据,减少重复查询与人工比对,提升复杂问题的分析效率;
  • 建立基于真实证据的智能研判能力:结合全流量、性能指标、告警、会话和数据包证据,为原因判断与处置决策提供依据;
  • 贯通异常发现、分析与报告流程:将告警响应、故障排查和报告生成连接起来,使 AI 能力融入日常运维工作;
  • 推动运维知识持续积累与复用:将分析过程、故障证据和处置经验沉淀为可复用的知识,提升团队协同能力与业务保障水平。

观枢 GAIOP 产品简介

        观枢 GAIOP(Guanshu AI-driven Operations Platform)是网深科技面向企业运维的智能分析平台。平台以真实流量证据和网络、应用性能数据为基础,通过自然语言理解、分析任务编排与专业工具调用,帮助运维人员开展问题查询、故障分析和报告生成。
GAIOP 观枢 AI 智能运维架构
GAIOP 全流量证据关联
        GAIOP 对接 NAPM 全流量回溯分析系统及相关平台数据,将性能指标、历史会话、事务明细、告警和数据包证据关联起来。用户可通过浏览器提出运维问题,由 AI 辅助组织分析过程,输出原因研判、证据说明及处置建议,为故障排查和复盘提供依据。

系统功能介绍

 

        GAIOP 围绕运维问题组织分析。平台理解用户意图,调用数据查询与分析工具,结合真实流量、性能指标和故障上下文开展研判。核心能力覆盖智能交互、自动诊断、证据关联、故障报告、告警联动及数据包分析,让查询、排查与复盘在同一分析流程中推进。

     自然语言智能交互

        通过自然语言发起运维分析,例如查询业务响应慢、异常主机或访问失败的问题。AI 理解分析对象与时间范围,调用专业工具查询数据,将复杂查询转化为便于理解的结果。
GAIOP 自然语言智能交互
GAIOP AI 自动诊断流程

     AI 自动诊断流程

        围绕问题输入,依次开展语义理解、工具调用、数据分析和原因研判。平台结合 NAPM 接口与相关数据组织诊断过程,形成有证据支撑的分析结果和报告。

     故障分析与根因研判

        结合用户投诉、系统告警、会话事务和报文证据,分析异常对象、发生时间及影响范围。通过指标趋势与会话明细关联研判可能原因,给出排查方向和处置建议。
GAIOP 故障分析与根因研判
GAIOP AI 自动报告

     AI 自动报告

        按分析目标汇总查询结果、异常现象和关联证据,生成结构化分析报告。支持运维巡检、性能分析和故障复盘等场景,便于团队查阅、交付及经验复用。

     数据包智能分析

        将协议语义、请求响应关系与会话上下文结合起来,辅助分析 TCP、HTTP、DNS、TLS 等协议相关现象。提炼重传、复位、超时等异常线索,为数据包排查提供证据依据。
GAIOP 数据包智能分析
GAIOP 全流量证据关联

     全流量证据关联

        关联原始流量、会话过程、事务明细和历史回放数据,将运维问题与真实访问行为连接起来。让原因研判能够追溯到具体指标、会话及报文证据,便于核验与复盘。

     告警联动与智能分析

       将 NAPM 监测产生的告警接入 GAIOP,结合事件信息和分析上下文开展智能研判。关联性能数据与相关证据,生成问题解释、排查建议或报告,帮助运维人员推进处理。
GAIOP 告警联动与智能分析
GAIOP 总体架构
        GAIOP 智能分析架构示意。

网深科技客户与行业覆盖

沣沅弘

北京巴威

物流采购联合会

长江商学院

北京京港地铁

北京公交集团

中国文联

北京市教委

教师党员在线

北京市水务局

国家电网

北京市计委

技术问答&FAQ:

1|问题:GAIOP 与 NAPM 如何协同,是否需要直接接收镜像流量?

答:GAIOP 通过接口获取 NAPM 的性能数据、会话及相关分析结果,并开展智能研判。镜像流量采集和回溯分析由 NAPM 等底层系统承担,GAIOP 本身无需配置镜像采集网卡。

2|问题:可以用自然语言开展哪些运维分析?

答:可围绕业务响应慢、访问失败、异常主机和性能变化等问题发起查询。平台根据问题识别对象与时间范围,调用已配置的分析工具,并结合实际接入的数据生成回答。

3|问题:AI 如何辅助判断故障原因?

答:平台结合性能指标、告警、会话事务与报文证据分析异常,输出可能原因、证据说明及排查建议。运维人员可依据证据进一步核验结论并决定处置方式。

4|问题:GAIOP 是否支持自动生成报告?

答:支持按运维任务整理数据、异常现象与关联证据,生成分析报告,用于巡检、故障排查和复盘。具体报告内容及执行方式根据已配置的工具与任务确定。

5|问题:能否分析告警和数据包?

答:可接入 NAPM 告警并结合事件上下文开展分析,也可对相关数据包的协议、请求响应和异常特征进行研判。实际分析范围取决于接入数据、已启用能力与访问权限。

6|问题:部署 GAIOP 前需要准备什么?

答:需准备服务器及网络环境、NAPM 数据接口和大模型服务,并完成相应连接配置。如启用告警接收或消息频道,还需配置对应系统和平台的接入信息。实际配置按部署方案确定。