一、网元故障运维的困境与需求（背景介绍）

核心痛点：传统运维定位时间长（依赖人工排查，多系统数据联动难）、专家依赖度高（人员流动致技术断层）、经验难传承（隐性经验缺乏显性沉淀）；同时存在运维工作量增长、业务数据利用率低、智能化程度低、跨团队协作效率低、数据碎片化等问题。

核心需求：提升故障/隐患定界定位能力，减少隐性知识依赖，聚合碎片化数据感知能力，提升异常处理方案优先级，推进运维域知识工程规范化与多维数据统一管理。

二、数据与知识双引擎体系构建（解决思路）

数据引擎：全链路运维数据治理

核心挑战：数据无序与不可信是智能运维的核心瓶颈，需通过治理将原始数据转化为高价值资产。

关键策略：一是标准化与集成，统一元数据标准，打破数据孤岛，构建“数据湖”；二是质量保障与资产化，建立稽核与清洗机制，贯穿数据采集、处理、分析到销毁的全生命周期。

核心支撑：数据感知模型为知识图谱和Agent模型提供高质量数据，助力智能应用部署。

知识引擎：可推理、可复用的运维知识工程

体系框架：遵循“知识建模-知识转化-知识消费”流程，以《中兴运维域知识工程规范》为指导，将隐性经验显性化。

关键组件：构建运维知识图谱（含资源图谱、事件传播图谱），定义事件感知模型（映射可观测数据与异常事件），研发图谱推理引擎（基于诊断入口抽取根因推理图）。

知识流转：通过专家汇总高质量数据、大模型抽取文档知识完成知识转化，再经故障根因诊断流程实现知识消费（输入故障信息，经推理输出根因与解决方案）。

三、AI赋能的智能应用实践（实践落地）

“数据+知识”双轮驱动优势：相比传统专家系统，可实现多维数据集中管理、适配动态环境、规范化承载专家经验，推动运维从脚本化/工具化向智能化升级。

三大优化方向

破除数据烟囱：打通KPI、日志、告警等数据的安全传输通道，制定统一数据治理标准，共建数据湖。

构建正反馈体系：联动业务需求，从故障发现、检测、定位到修复形成闭环，结合效果反馈持续优化AI模型与工具。

多图谱协同分析：基于业务依赖构建多图谱语义关联，采用分布式结构支持跨域搜索，精准定位复杂故障根因，并通过根因重要性排序指导排查优先级。

实践案例（“某链路端口DOWN”故障）：通过Event/Situation诊断确定入口，经资源子图构造、事件传播图谱裁剪、根因推理图融合三步构建图谱，再借助图遍历算法、机器学习模型或大模型+GraphRAG技术实现因果推理，定位根因。

落地成效：故障覆盖数量显著提升（如从2024Q2的71个增至2025Q1的341个），根因定位时长从小时级缩短到分钟级，整体故障诊断效率提高近30%。

四、未来展望：全栈自智网络

网元原生智能：在网元集成专用AI芯片，赋予“感知-分析-决策-执行”闭环能力，实现本地化实时计算与推理，减少对云端或人工干预的依赖，成为全栈自智的底层基石。

全域协同演进：从“单点自智”迈向“分布式协同”，海量网元通过协同协议共享状态、协同定位复杂故障、动态优化资源调度，最终实现“主动感知-自主修复-全域协同优化”，故障影响缩至毫秒级，降低运维成本。