迪康运维智能体

基于大模型的感知-决策-执行闭环 | 全栈监控 · 智能分析 · 自动化处置

重构运维边界，让运维如诗

行业痛点与挑战

信息孤岛严重

监控工具零乱，资产依赖Excel人工维护，数据无法联动，形成“数据黑洞”。

故障定位困难

告警风暴频发，缺乏根因分析，故障排查需切换多个系统，平均修复时间(MTTR)长。

运维效率低下

人工巡检耗时耗力（单系统需40-60分钟），重复工作量大，无法适应云原生与信创复杂环境。

安全合规压力

缺乏统一的运维审计，难以满足等保2.0及行业合规要求，被动运维风险高。

迪康解决方案：五层智能体架构

首创感知、记忆、规划、大脑、行动五层架构，实现“发现-监控-解构-分析-行动”闭环。

👁️ 感知层：全栈监控底座

万物互联：适配500+厂商、8000+设备型号、100万+指标体系。

全栈覆盖：从IaaS硬件、网络设备，到PaaS中间件、数据库，再到SaaS业务系统及IoT物联网。

信创兼容：全面支持国产化软硬件监控。

🧠 大脑层：Lerwee Claw 智能中枢

大模型驱动：降低运维门槛，支持自然语言交互。

智能体集群：包含指标助手、告警助手、资产助手、工单助手等。

场景化AI：支持智能报表生成、知识库自动关联、故障根因推荐。

✋ 行动层：自动化闭环处置

故障自愈：磁盘空间不足、服务宕机等场景自动调用脚本修复。

自动化运维：海量成熟脚本库，支持命令分级管控。

ITSM融合：与服务台、工单系统打通，实现“人+工具”协同。

核心场景：从被动到主动

🚀 场景一：智能发现与CMDB保鲜

难题：资产变更频繁，配置管理数据库(CMDB)数据不准，如同“无图驾驶”。

迪康方案：基于基因技术自动适配，在网资产智能发现。深度融合业务解构，自动梳理应用拓扑与依赖关系，确保CMDB数据动态保鲜，构建系统的“身体图式”。

🔍 场景二：统一事件与智能分析

难题：核心交换机宕机引发数百台服务器告警，无法快速定位根因。

迪康方案：利用AI智能体进行告警压缩与关联分析。自动识别“核心交换机”为根因，过滤衍生告警，直接推送故障定位报告，MTTR缩短50%以上。

💻 场景三：自然语言运维 (NL-Ops)

难题：运维人员需要记忆复杂的命令和查询语法。

迪康方案：运维人员只需问“最近一周告警最多的Top5服务器是哪些？”或“生成一份月度监控报告”，智能体自动解析意图并执行，实现“对话即服务”。

成功案例与价值收益

🏢 国有银行/大型机场
统一纳管多区域Server，实现全链路故障闭环

✈️ 电子政务/三甲医院
解决多院区/多机房资产混乱，提升巡检效率80%

✍️ 大型集团
资产自动采集，故障处理提效25%+，巡检提效80%

指标实施前 (传统运维) 实施后 (迪康智能体) 资产准确率依赖人工录入，准确率低 自动发现采集，准确率>98% 故障发现方式人工巡检或用户报障 (被动) 主动预警与预测 (主动) 告警处理效率需人工逐个排查，耗时长 AI根因分析，效率提升50% 日常巡检成本每系统40-60分钟 自动化巡检，一键生成报告

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