摘要：本文针对互联网智能运维管理平台建设要点展开系统化分析，内容涵盖平台建设的信息采集层、数据处理层、服务交互层、信息存储层，通过研究完善模式推广机制，提升系统运维能力，强化技术融合深度，做好内容运营管理等发展建议，其目的在于不断拓展互联网智能运维新模式应用领域，充分发挥AI技术的应用价值。600x22助燃剂
关键词：AI技术；信息采集层；互联网智能运维模式；
现阶段，基于深度学习算法的AI技术在持续完善，AI技术的应用领域也得到了不断拓展。电信行业在互联网技术、AI技术快速发展的背景下，需要拓展新的发展方向，同时也需要开发智能运维新模式，以适应新时代的市场发展要求，促进电信行业经济的稳步发展。铁硅铝
1基于AI技术互联网智能运维管理平台建设要点
1.1信息采集层无触点稳压电源
在运维平台建设过程中，信息采集层属于非常基础的组成部分，该结构的主要工作是对运营第一中文
原始数据信息进行采集，同时对这些数据的格式进行统一，以便对活动的顺利展开进行深入分析。建立运维管理平台的信息采集层数据来源如下：①日常运行日志，包括CDN日志、DNS日志等；②不同类型运维工具产生的数据，如Ansible工具、Zabbix、 agent工具等；③互联网中的链路数据，如HTTP业务拨测数据、链路TCPing拨测数据等；④其他来源，如设备运营时产生数据、平台运营时产生数据、各类拓扑信息等。所采集数据进行统一格式转换，以提高数据信息的整体处理效率。 1.2数据处理层
运维平台的数据处理层主要工作是对已经获取到的数据进行汇总与处理，以便于运维问题的及时发现，持续提高运维管理质量。在处理层的具体工作中，应用流程如下：在获取到统一格式的运行数据后，同步到系统中进行统一处理，基于深度学习算法的AI技术，实现采集信息的自动化处理的同时，提高输出结果的精准度，从而更快地发现运维问题。剖析这些问题的本质原因，便于针对性措施的拟定。所有处理好的数据也会同步到数据集市中进行暂存和备份，在出现数据丢失时，备份数据可以及时补充，以提高传输数据的完整性和分析结果的准确性。
1.3服务交互层
运维平台中的服务交互层主要工作是在人机交互界面上显示用户查询结果，同时也会设置通用模块，基于大数据和AI技术对以往案例进行细致分析和整理，筛选出常见的运维问题和处理措施，用户可以根据提示解决常见问题，从而减少的工作量，提高服务质量。服务交互层还提供平台，当用户提出问题后，平台会对问题进行分析，如果是通用类问题，会由“AI机器人”提供智能解答方案，若属于其他问题，则会安排进行对接，同样提高了运营问题的解决效率和服务平台的使用价值。
1.4信息存储层
在平台建设过程中会应用到信息存储层，该层结构的主要作用是对使用后的信息进行分类存储，做好属性归类，建立相应的文件夹，为后续数据提取提供便利条件。在该层结构应用过程中，其具体的工作流程如下：完成数据的应用和处理，并根据其基础特性展开分类，同时对这些数据进行属性标记，根据时间线存储到不同的文件夹当中。在此过程中同样会使用AI技术来对价值数据进行挖掘，将得到的价值数据单独存储在数据库当中，此类数据会作为运维平台更新与优化时的重要参考，在满足相应的使用要求的同时，提高平台
的使用价值。
2互联网智能运维新模式发展建议
2.1完善模式推广机制
完善模式推广机制，能够加快电信行业运维模式改革进度，提高新模式的应用领域。从实际应用情况来看，可分为以下几个发展阶段：（1）运维平台增强阶段，在发展过程中需做好SDN/NFV网络的持续普及，并在AI技术辅助下实现网点升级，进而实现平台功能多元化、服务丰富化的目标。（2）设备和技术替代，电信公司加强与设备厂商之间的信息沟通，从节点网络开始更新相应设备，随后再逐步替换其他分支节点，逐渐实现新模式的全面覆盖。（3）全面驱动阶段，在所有网点设备和技术完成替代后，形成基于AI技术承载网络运营环境，以智能化角度完成用户的相关请求，达到既定的推广目的。
2.2提升系统运维能力
提升系统运维能力，可以提升运维平台的一体化服务水平，不断提高所建立平台的应用效果。在具体实践中，第一，基于AI技术的深度学习算法，对数据集市中的数据进行处理，
在不断训练的过程中提高运维平台工作结果的准确性。同时在算法辅助下，也会建立相应的共享算法模型，在不断训练中持续提升模型的计算能力，减少此环节中的投资成本支出。第二，电信公司在发展中也需要加强和设备生产商之间的合作关系，提高两者之间的合作深度，将推广业务和开发业务融合在一起，这样也可以缩减运维平台的更新周期，不断提高运维平台的一体化管理水平，满足相应的发展要求[1]。
2.3强化技术融合深度
通过强化技术融合深度，能够拓展运维平台的使用场景，加快运维新模式的推广速度。从实践情况来看，第一，充分发挥AI 技术的学习优势，在持续训练的情况下，建立可以进行自我修复、自我检查、自我优化、持续学习的自动化网络，依托于此网络可以不断提升运维平台的综合服务管理、故障检测管理、网络运营优化水平，为新模式推广创造良好条件。第二，在深度融入背景下，也需要做好拓展功能开发，即平台在发展过程中也需提前预留好拓展接口，接口具备良好的兼容性，在出现新功能要求时可以直接利用拓展接口实现对应功能，这样也可以减少设备更换成本，具备良好的经济效益[2]。
2.4做好内容运营管理
通过做好内容运营管理，可以不断丰富运营管理模式，加快电信公司经营转型速度。具体管理过程中，应实现以下运营功能：（1）智能调度功能，基于AI技术应用优势，建立负载预测机制，对于平台运行时的路径规划与流量安排进行动态调度，满足不同并发数状态下的服务需求。（2）智能分发功能，基于AI技术整理历史日志，科学预估不同地区的未来访问量，以此来制定个性化流量分配方案，利用主动分发的方式来提升平台运行时的工作效率，提升平台负载均衡化控制水平[3]。
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综上所述，完善模式推广机制，能够加快电信行业运维模式改革进度，提升系统运维能力的同时，提升运维平台的一体化服务水平，强化技术融合深度，能够拓展运维平台的使用场景，做好内容运营管理，不断丰富运营管理模式。基于AI技术应用优势，建立可靠的互联网智能运维平台，对于提高问题响应速度，提高用户服务满意度有着积极意义。
参考文献
[1]陈真,王雅志.基于人工智能的运维系统建设研究与应用[J].常州工学院学报,2021,34(03):35-40.
[2]田永明,梅成磊,马强,赵海洋.基于互联网平台的配电网智能化运维管理模式[J].计算机系统应用,2021,30(06):100-106.
[3]符苗,孙敬东.探索基于AI技术的互联网智能运维新模式[J].电信工程技术与标准化,2020,33(04):43-50.
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