本文档规定了IT运维大模型的构建、能力评估及场景实现的具体要求,旨在规范其建设与应用。
1. 标准范围
适用领域: 本文件适用于IT运维大模型的构建、能力评估及场景实现活动。
目标: 规范IT运维大模型的建设与应用,确保其在实际业务中的高效性与可靠性。
2. 规范性引用文件
引用标准:
GB/T 25069: 界定信息安全技术术语。
GB/T 43208.1: 提供智能运维通用要求。
GB/T 44109: 指导大数据治理实施。
3. 总体框架
框架结构:
分为三部分:IT运维大模型构建、能力与评估、场景实现。
构建部分涵盖需求分析、数据共建、微调优化。
能力评估包括数据管理、分析决策、自动控制。
场景实现涉及分析、构建、交付及评估方法。
4. IT运维大模型构建
4.1 业务需求分析与资源评估:
业务需求评估: 明确业务流程、KPI、SLA,量化目标。
算力层评估: 确定计算能力、存储方案、网络通信需求。
算法层评估: 选择基础模型(如语言、视觉、语音模型)及微调算法。
数据层评估: 评估数据规模、质量、安全性和格式。
工程层评估: 选择配套工具或第三方平台,评估部署兼容性。
4.2 IT运维数据与大模型共建:
模型选择: 根据应用场景选择自然语言处理、计算机视觉等模型。
训练环境搭建: 配置硬件与软件平台。
数据处理: 包括脱敏、标注、集划分。
模型训练: 关注检索增强、实时性能,避免过拟合或欠拟合。
4.3 IT运维大模型微调与优化部署:
模型微调: 利用特定场景数据调整超参数。
模型评估: 考察准确性、响应时间、稳定性。
模型重训优化: 减少无效告警,提升泛化能力。
模型联调部署: 集成到现有系统,配置服务接口。
模型应用运营: 监控性能、管理版本、处理漂移问题。
5. IT运维大模型能力与评估
5.1 数据管理能力:
关键能力: 数据建模、元数据管理、采集、加工、存储、质量管理、服务、安全。
评估指标:
数据一致性、元数据覆盖率、采集准确率、加工速度等。
5.2 分析决策能力:
关键能力: 数据探索、特征提炼、分析、决策、可视化、安全可信。
评估指标:
数据覆盖率、特征相关性评分、模型准确率、规则应用成功率。
5.3 自动控制能力:
关键能力: 接入管控、安全管控、过程管控、执行管控。
评估指标:
自动化接口集成成功率、服务响应时间、身份验证成功率。
6. IT运维大模型场景实现
6.1 场景分析:
目标: 提高管理质量、降低故障时间。
评估维度: 成本、收益、资源投入、数据需求、安全要求。
6.2 场景构建:
实施要求: 研发能力项、组合复用、确保可追溯性。
关注点: 数据质量、模型效果、自动化约束。
6.3 场景交付:
交付物: 方案、手册、应急预案。
培训与推广: 开展使用、运维、应急处理培训。
6.4 评估方法:
评估机制: 组织相关方评估效果,制定改进措施。
目标: 达到预期效果,设定迭代目标。
附录 常见IT运维大模型场景说明
典型场景:
异常拨测: 应用系统异常拨测率 = 拨测发现异常对象数 / 总异常对象数。
故障自愈: 故障自愈率 = 自愈故障数 / 总故障数。
健康检查: 健康检查覆盖率 = 自动健康检查运维对象数 / 总运维对象。
智能网络负载: 网络堵塞年度减少次数 = 上一年度发生数 - 本年度发生数。
参考文献
引用文献:
GB/T 28827.1: 信息技术服务运行维护通用要求。
GB/T 36626: 信息系统安全运维管理指南。
GB/T 43208.1: 智能运维通用要求。
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