DeepSeek作為一個(gè)現(xiàn)象級的技術(shù)熱點(diǎn)在持續(xù)發(fā)酵，相關(guān)的資料很多，有介紹DeepSeek使用入門到精通、DeepSeek如何部署、DeepSeek的技術(shù)原理和實(shí)現(xiàn)是如何做到性價(jià)比最優(yōu)等等。各行各業(yè)也爭先恐后的宣布接入DeepSeek大模型，本文結(jié)合實(shí)際的運(yùn)維工作中，如何借助DeepSeek來賦能實(shí)際的運(yùn)維工作，有哪些運(yùn)維場景進(jìn)行了探討。

1、為什么是DeepSeek

1.1 DeepSeek大模型的優(yōu)勢

DeepSeek V3/R1大模型之所以在發(fā)布后能夠引起全行業(yè)的轟動以及全民的探討熱度，個(gè)人認(rèn)為主要是開源免費(fèi)后能夠在本地化部署以及開放的API接口調(diào)用、和同類大模型性能相當(dāng)?shù)那闆r之下做到訓(xùn)練和推理成本更低以及中文語義的理解和上下文推理能力。

1）開源免費(fèi)

相比較國內(nèi)外多數(shù)大模型采用閉源或者有限開放的方式，DeepSeek R1采用MIT許可協(xié)議，允許用戶免費(fèi)商用、任意修改和衍生開發(fā)。這種開放性打破了傳統(tǒng)閉源模型的壟斷，降低了技術(shù)使用門檻，使中小企業(yè)和開發(fā)者能夠基于R1進(jìn)行二次開發(fā)，無需支付高昂的授權(quán)費(fèi)用。同時(shí)開源了全系列模型（1.5B至70B參數(shù)），并適配多種硬件架構(gòu)（如NVIDIA PTX編程、存算一體芯片），支持本地化部署，甚至在普通筆記本上都可以部署運(yùn)行自己的小模型。截止到目前國內(nèi)外有包括阿里云、華為云、騰訊云、AWS、微軟等云廠商提供DeepSeek R1的服務(wù)，并且有160多家國內(nèi)外企業(yè)宣布加入DeepSeek生態(tài)，涵蓋AI芯片、云計(jì)算、終端應(yīng)用等領(lǐng)域。

2）性能相當(dāng)下的低訓(xùn)推成本

通過優(yōu)化算法（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、專家混合架構(gòu)）和訓(xùn)練流程，R1大幅降低了訓(xùn)練和推理的算力需求。DeepSeek R1模型在數(shù)學(xué)與邏輯推理、代碼生成和物理模擬等測試驗(yàn)證過程中表現(xiàn)出極優(yōu)的性能，而這些的訓(xùn)練和推理成本只有同類大模型的幾十分之一。這為本地化部署大模型并進(jìn)行專業(yè)領(lǐng)域的大模型訓(xùn)練提供了可能，降低了部署和推廣使用的成本。

3）強(qiáng)化學(xué)習(xí)推理能力

DeepSeek R1模型在中文語義的理解和總結(jié)上相比其它模型，能結(jié)合數(shù)據(jù)與實(shí)例生成可靠內(nèi)容、解析中文復(fù)雜句式中的指代關(guān)系和隱含邏輯。從開放的思維鏈能夠看出推理的過程更為接近人類的思考過程，甚至有自我反思和推斷。

1.2 本地化運(yùn)維領(lǐng)域?qū)I(yè)大模型構(gòu)建

基于現(xiàn)有通用大模型構(gòu)建本地化的專業(yè)大模型，其實(shí)是一個(gè)系統(tǒng)性的工程，涉及到專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)源的采集、清洗和加工，模型的微調(diào)和訓(xùn)練、評估以及準(zhǔn)確性驗(yàn)證，再到模型的應(yīng)用構(gòu)建和推廣使用。

• 數(shù)據(jù)的采集與清洗：整合應(yīng)用系統(tǒng)運(yùn)維日志和監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、故障案例、運(yùn)維操作手冊和應(yīng)急手冊、各軟件產(chǎn)品的官方文檔和維護(hù)手冊（如Oracle手冊、Kylin系統(tǒng)維護(hù)手冊等）、應(yīng)用和設(shè)備實(shí)例CMDB數(shù)據(jù)和拓?fù)潢P(guān)系數(shù)據(jù)，形成專有的運(yùn)維知識庫數(shù)據(jù)。
• 模型監(jiān)督微調(diào)SFT：基于運(yùn)維數(shù)據(jù)對DeepSeek R1進(jìn)行微調(diào)，增強(qiáng)其對運(yùn)維術(shù)語、流程和場景的理解，生成模擬運(yùn)維場景的深度推理數(shù)據(jù)（如故障診斷步驟），結(jié)合人工標(biāo)注形成高質(zhì)量SFT（監(jiān)督微調(diào)）數(shù)據(jù)集
• 模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)：構(gòu)建獎勵模型比如運(yùn)維任務(wù)的指標(biāo)、知識的正確率等，通過PPO等算法進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，優(yōu)化模型在復(fù)雜運(yùn)維決策中的表現(xiàn)，同時(shí)避免生成違規(guī)操作建議
• 模型的部署與應(yīng)用：框架構(gòu)建本地運(yùn)維知識庫，將模型接入數(shù)據(jù)庫和API，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)故障查詢、自動化腳本生成等功能，并通過交互頁面支持自然語言交互與多模態(tài)輸入。

上述的本地化模型的訓(xùn)練流程用其它大模型也可以完成，選擇DeepSeek R1大模型的原因還是因?yàn)殚_源+訓(xùn)推低成本+強(qiáng)推理能力，簡單對比如下：

2、運(yùn)維場景探討

其實(shí)本地化的運(yùn)維領(lǐng)域?qū)I(yè)大模型是一個(gè)成本與收益的考量，如果花了大量的算力和人力成本去建設(shè)專用大模型，卻不能有效解決復(fù)雜運(yùn)維場景下的故障和應(yīng)急的效率，那么這種大模型建設(shè)的意義就不大了。那么在實(shí)際的運(yùn)維工作中，有哪些場景可以使用大模型進(jìn)行優(yōu)化，賦能運(yùn)維工作帶來效率的提升，下文列舉了幾種可能的場景進(jìn)行探討。

2.1 構(gòu)建智能的運(yùn)維知識問答系統(tǒng)

運(yùn)維知識庫場景最容易落地實(shí)現(xiàn)，也切合目前大模型的文字處理和檢索的能力，通過上下文的輸入和理解，從模型數(shù)據(jù)中得到某個(gè)知識領(lǐng)域的專業(yè)解釋或者處理流程，比如新的變更申請流程是怎樣、數(shù)據(jù)庫進(jìn)程異常怎么應(yīng)急處理等。這一類場景已經(jīng)在通用大模型里已經(jīng)通過交互式的方式使用，但是在運(yùn)維相關(guān)的專業(yè)領(lǐng)域，需要專業(yè)的知識庫去訓(xùn)練，方案實(shí)現(xiàn)上也相對比較成熟，實(shí)現(xiàn)難度在數(shù)據(jù)的預(yù)處理和清洗、模型的訓(xùn)練以及模型的準(zhǔn)確性評估上。

以下是一個(gè)簡要的構(gòu)建流程：

1）階段1：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與知識庫構(gòu)建

• 知識收集
• 整合運(yùn)維文檔、工單記錄、故障案例等數(shù)據(jù)，建議采用Markdown或結(jié)構(gòu)化表格格式。
• 清洗數(shù)據(jù)，去除噪聲（如日志冗余），標(biāo)注關(guān)鍵實(shí)體（如服務(wù)器IP、錯(cuò)誤代碼）。
• 知識向量化
• 使用DeepSeek-R1的Embedding接口將文本轉(zhuǎn)換為向量，采用動態(tài)分塊策略（如按段落或語義分割）[4][6]。
• 存入向量數(shù)據(jù)庫，優(yōu)化索引參數(shù)（如HNSW層級）以提高召回率。

2）階段2：模型部署與優(yōu)化

• 環(huán)境配置：本地化部署
• 模型增強(qiáng)
• 領(lǐng)域適配：注入運(yùn)維知識庫數(shù)據(jù)，通過RAG動態(tài)檢索與Prompts工程（如添加系統(tǒng)指令“你是一名資深DBA”）提升回答專業(yè)性。
• 性能優(yōu)化：采用蒸餾技術(shù)生成輕量模型，或通過INT4量化降低推理延遲。

3）階段3：系統(tǒng)集成與功能開發(fā)

• 流程引擎搭建
• 使用FlowiseAI或Anything-LLM配置對話鏈，集成模型服務(wù)、知識檢索、上下文管理模塊。
• 實(shí)現(xiàn)多輪對話記憶與溯源功能，支持答案關(guān)聯(lián)知識片段引用。
• 關(guān)鍵功能開發(fā)
• 告警聯(lián)動：對接運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)，自動解析告警信息并觸發(fā)知識檢索。
• 主動診斷：基于動態(tài)思維鏈技術(shù)，引導(dǎo)模型自主拆解問題（如“CPU負(fù)載高→檢查進(jìn)程→分析日志”）。

4）階段4：驗(yàn)證與迭代

• 效果評估
• 構(gòu)建測試集覆蓋高頻場景（如慢SQL優(yōu)化、容災(zāi)切換），通過人工評分+自動化指標(biāo)（BLEU、ROUGE）量化準(zhǔn)確率。
• 針對bad cases優(yōu)化：調(diào)整分塊策略、擴(kuò)充知識庫或增加拒絕回答機(jī)制。
• 持續(xù)迭代
• 建立反饋閉環(huán)：通過用戶評分自動標(biāo)注錯(cuò)誤答案，定期微調(diào)模型。
• 知識庫動態(tài)更新：設(shè)置定時(shí)任務(wù)同步最新運(yùn)維文檔，觸發(fā)向量庫增量更新。

2.2 標(biāo)準(zhǔn)變更手冊的編寫及審核

DeepSeek R1等大模型的腳本和程序的編寫能力已經(jīng)超過一般的開發(fā)人員，在運(yùn)維工作中標(biāo)準(zhǔn)變更手冊或腳本可以借助于大模型生成某個(gè)特定功能的腳本或者操作步驟，比如修改Kylin操作系統(tǒng)的參數(shù)、升級內(nèi)核的步驟等，并且能夠自動化檢查腳本合規(guī)性（如高危命令rm、drop等）、優(yōu)化邏輯缺陷，并生成標(biāo)準(zhǔn)化操作指南。不過由大模型生成的腳本或者步驟需要進(jìn)一步驗(yàn)證后才能上實(shí)際的業(yè)務(wù)系統(tǒng)執(zhí)行，畢竟準(zhǔn)確性或者可靠性有待驗(yàn)證。

2.3 基于告警生成對應(yīng)的應(yīng)急方案

當(dāng)系統(tǒng)突發(fā)故障產(chǎn)生多維度告警（如CPU驟升、數(shù)據(jù)庫等鎖）時(shí)，人工診斷易延誤處理。通過DeepSeek大模型可實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)告警上下文，基于應(yīng)用系統(tǒng)的拓?fù)浼軜?gòu)、告警信息生成針對性應(yīng)急處置方案和建議、告警的業(yè)務(wù)影響及影響范圍等，再由運(yùn)維人員進(jìn)一步確認(rèn)是否執(zhí)行。簡單的比如針對某一個(gè)軟件的錯(cuò)誤碼生成對應(yīng)操作對象的處理建議和步驟，更為復(fù)雜些是針對某個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)上下游的關(guān)聯(lián)影響是否需要應(yīng)用切流、限流甚至數(shù)據(jù)庫切換等。

2.4 基于事件處理流程及告警編寫復(fù)盤報(bào)告

在故障復(fù)盤環(huán)境，利用DeepSeek大模型根據(jù)登記的事件處理流程，結(jié)合自動采集事件時(shí)間軸（從首次告警到恢復(fù)確認(rèn)）、相關(guān)日志片段、處置操作記錄等，通過預(yù)訓(xùn)練的報(bào)告生成模型，按"故障影響-處理過程-根因分析-改進(jìn)措施"框架組織內(nèi)容，最終輸出包含時(shí)間序列圖、根因拓?fù)涞目梢暬收蠌?fù)盤報(bào)告。報(bào)告的編寫和總結(jié)能力也是現(xiàn)在通用大模型的能力強(qiáng)項(xiàng)，實(shí)現(xiàn)難度上就是需要結(jié)合事件處理的過程去搜集和分析相關(guān)的日志和數(shù)據(jù)，并進(jìn)行加工得到相對應(yīng)的結(jié)論。

2.5 強(qiáng)化數(shù)據(jù)庫DDL和SQL審核

在應(yīng)用版本部署流程中集成DeepSeek審核插件，基于現(xiàn)有的SQL和DDL審核規(guī)則以及各類數(shù)據(jù)庫的語法知識，對提交的SQL和DDL腳本進(jìn)行多維度檢測：1）語法層面檢查是否符合目標(biāo)數(shù)據(jù)庫版本；2）性能層面預(yù)警全表掃描查詢；3）安全層面識別明文密碼或過度權(quán)限授予；4）DDL變更中表結(jié)構(gòu)修改的停機(jī)影響，變更時(shí)長等。最終輸出的審核結(jié)果以分級（阻塞/警告）形式反饋至各個(gè)DBA和項(xiàng)目組。

以下是一個(gè)簡要的構(gòu)建流程：

1）核心模塊組成

• 規(guī)則知識庫：通過R1的領(lǐng)域適應(yīng)能力定制各個(gè)數(shù)據(jù)庫專屬審核規(guī)則（如索引規(guī)范、字段命名約束等）
• 語義解析層：利用R1的自然語言理解能力解析SQL語義上下文，支持跨語句關(guān)聯(lián)審核
• 靜態(tài)審核引擎：基于檢索增強(qiáng)生成(RAG)技術(shù)，結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)規(guī)則匹配
• 動態(tài)分析層：對接MySQL元數(shù)據(jù)/執(zhí)行計(jì)劃進(jìn)行物理驗(yàn)證
• 優(yōu)化建議模塊：自動生成符合規(guī)范的SQL改寫方案

2）規(guī)則定制階段

• 使用R1解析數(shù)據(jù)庫開發(fā)規(guī)范文檔，自動生成可執(zhí)行的審核規(guī)則模板，定制各個(gè)數(shù)據(jù)庫的SQL和DDL審核規(guī)則
• 通過微調(diào)(fine-tuning)建立領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ停С肿R別業(yè)務(wù)特定模式（如金融行業(yè)賬戶編號規(guī)則）

3）多維度審核

• 靜態(tài)審核：R1檢索知識庫驗(yàn)證命名規(guī)范、索引規(guī)則等
• 動態(tài)驗(yàn)證：檢查實(shí)際庫表存在性、外鍵約束等
• 性能預(yù)測：基于歷史執(zhí)行統(tǒng)計(jì)預(yù)測掃描行數(shù)/索引利用率

4）結(jié)果分級

• 致命錯(cuò)誤（如缺少主鍵）：直接阻斷
• 警告建議（如未使用索引）：生成優(yōu)化方案

5）閉環(huán)管理

• 自動生成包含修改建議的審核報(bào)告
• 通過API與工單系統(tǒng)對接，實(shí)現(xiàn)DDL/DML流程自動化
• 構(gòu)建反饋學(xué)習(xí)機(jī)制，持續(xù)優(yōu)化審核規(guī)則庫

2.6 信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫遷移改造中SQL轉(zhuǎn)換

在信創(chuàng)數(shù)據(jù)庫遷移改造過程中，因?yàn)檎Z法和語義上的差異，SQL和DDL語句的遷移準(zhǔn)確率是各類國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的痛點(diǎn)問題。利用DeepSeek大模型的能力，結(jié)合各類數(shù)據(jù)庫的官方文檔和SQL/DDL語法規(guī)則，針對目標(biāo)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行SQL語法和表結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換的優(yōu)化，提高遷移轉(zhuǎn)換的效率。比如對表結(jié)構(gòu)遷移，解析源庫的DDL后，自動調(diào)整數(shù)據(jù)類型（如NUMBER改為DECIMAL）、索引策略（如函數(shù)索引轉(zhuǎn)虛擬列）、空字符串的處理，并對分區(qū)表等復(fù)雜結(jié)構(gòu)生成兼容方案。轉(zhuǎn)換完成后執(zhí)行差分驗(yàn)證：通過自動生成測試用例對比源庫與目標(biāo)庫的查詢結(jié)果一致性，確保改造后功能無損。

其實(shí)這個(gè)場景各數(shù)據(jù)庫廠商可以集成到自身的數(shù)據(jù)庫遷移工具中完成，對于用戶來說，只是在遷移改造的過程中使用到，是一個(gè)階段性的工作。

2.7 應(yīng)用系統(tǒng)性能和容量評估

基于歷史監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)（CPU、內(nèi)存、IO、存儲等）訓(xùn)練時(shí)間序列預(yù)測模型，模擬不同負(fù)載場景下的資源消耗曲線。利用DeepSeek結(jié)合應(yīng)用拓?fù)浞治鲆蕾囨湥豪缱R別出訂單服務(wù)調(diào)用支付服務(wù)的TPS將突破當(dāng)前線程池上限，進(jìn)而推導(dǎo)出需擴(kuò)容的Pod數(shù)量或服務(wù)器資源。對存儲系統(tǒng)，通過采樣分析表增長率與索引效率，預(yù)測半年后磁盤使用量是否達(dá)標(biāo)。最終輸出包含資源水位熱力圖、瓶頸組件列表及擴(kuò)容建議的評估報(bào)告，支持動態(tài)閾值告警配置。基于這些容量評估報(bào)告和可視化指標(biāo)對應(yīng)用系統(tǒng)和服務(wù)器進(jìn)行合理的擴(kuò)縮容，以提高資源池的利用率。

2.8 系統(tǒng)故障快速定位及根因分析

應(yīng)用系統(tǒng)故障時(shí)候的問題快速定位以及根因分析是監(jiān)控應(yīng)急中最為關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)，也是最為復(fù)雜的場景。其中涉及到應(yīng)用、系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)以及存儲等軟硬件各個(gè)組件，需要通過流式計(jì)算引擎實(shí)時(shí)聚合日志、性能指標(biāo)、鏈路追蹤數(shù)據(jù)，利用DeepSeek構(gòu)建動態(tài)服務(wù)依賴圖譜。當(dāng)告警觸發(fā)時(shí)，使用因果推理算法定位根因：例如某個(gè)應(yīng)用交易耗時(shí)突增，通過分析上下游調(diào)用鏈，識別出底層分布式數(shù)據(jù)庫集群某個(gè)分片服務(wù)器IO異常。同時(shí)結(jié)合歷史相似故障案例進(jìn)行模式匹配，給出概率化診斷結(jié)論（如90%可能性為數(shù)據(jù)庫服務(wù)器IO異常）。最終基于應(yīng)用拓?fù)湟晥D，高亮顯示故障傳播路徑和影響范圍，并推薦數(shù)據(jù)庫切換等應(yīng)急處理動作。整個(gè)訓(xùn)練和推理的成本對算力的要求相當(dāng)之高，而且對指標(biāo)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性也有要求。

……還有更多運(yùn)維場景……

3、總結(jié)

實(shí)際上，在運(yùn)維場景中能夠借助于DeepSeek等大模型的遠(yuǎn)不止上面這些，比如利用大模型對審計(jì)日志數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏、終端操作日志進(jìn)行研判分析、RAGFlow進(jìn)行流程上的編排和操作等。但是是DeepSeek也好，還是其它的大模型，在運(yùn)維場景的推廣使用過程中，有以下幾點(diǎn)是需要考慮的：

1. 成本和收益的考量：如果建設(shè)成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于所能帶來的收益，那么在評估建設(shè)的時(shí)候需要慎重考慮價(jià)值所在，而不是一味的跟風(fēng)，大家都有那我也得有。比如在成本中考慮直接投入成本包括模型采購部署和定制化開發(fā)、運(yùn)維支撐成本如數(shù)據(jù)處理維護(hù)和數(shù)據(jù)集成、風(fēng)險(xiǎn)控制成本如容錯(cuò)機(jī)制和合規(guī)性等；在收益中考慮人力成本的節(jié)約、故障處理時(shí)效、生產(chǎn)故障率、監(jiān)管的合規(guī)審計(jì)成本以及潛在的運(yùn)維能力提升和知識沉淀等。
2. 大模型推理過程中的幻覺問題：有資料表示DeepSeek R1模型的幻覺率超過14%，遠(yuǎn)高于其它大模型。那么在使用大模型的過程中，就需要對出來的結(jié)果進(jìn)行甄別或者驗(yàn)證，在認(rèn)知以外的知識領(lǐng)域可能還需要不同的大模型去比對輸出的結(jié)果，不然拿著“一本正經(jīng)”的胡說八道，用到實(shí)際的業(yè)務(wù)場景或業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，將會有不可預(yù)計(jì)的后果，比如運(yùn)維過程中在生產(chǎn)系統(tǒng)執(zhí)行了大模型生成錯(cuò)誤的指令。所以上述討論的運(yùn)維場景有些也只是利用大模型作為一個(gè)參考，并不能直接拿來即用，更多的需要進(jìn)行驗(yàn)證后才能使用，比如利用大模型生成的SQL或DDL語句，測試沒問題后才會去到生產(chǎn)環(huán)境。