导读： 今日，交通银行与华为云联合研发的智能运维工具 Autopilot 正式亮相，以全维度数据监控与 AI 诊断能力，重新定义金融行业运维新范式。就在今年 10 月，双方合作的“网络运维大模型项目”刚获得 IDC 2025 “AI 与生成式 AI 领军者”卓越奖，其智能处置率已达60%，处理时长缩短 40...

今日，交通银行与华为云联合研发的智能运维工具 Autopilot 正式亮相，以全维度数据监控与 AI 诊断能力，重新定义金融行业运维新范式。

就在今年 10 月，双方合作的“网络运维大模型项目”刚获得 IDC 2025 “AI 与生成式 AI 领军者”卓越奖，其智能处置率已达60%，处理时长缩短 40%。

金融系统的运维压力，随着数字化转型深入正呈几何级数增长。传统运维模式长期受困于三大痛点，在业务实时性要求面前日益捉襟见肘。

最棘手的问题是 数据分散形成的孤岛。硬件层的CPU、内存指标，数据库层的实例负载、会话连接，以及业务层的SQL执行效率，通常散落在不同的监控工具中，导致运维人员难以进行跨维度的关联分析。

由于缺乏完整的现场上下文信息，资深专家往往需要花费数小时进行手动排查。这种模式不仅效率低下，而且宝贵的排障经验难以沉淀和规模化。

更深层的矛盾在于被动响应模式导致业务连续性承压。传统监控依赖阈值告警，只能在故障发生后被动介入，使得业务恢复时间（MTTR）不可控，对系统可用性构成持续威胁。

智能运维新范式

面对传统运维的困局，交通银行与华为云基于华为云数仓 DWS，联合推出了智能运维工具 Autopilot，其核心设计理念是构建一个监控-诊断-优化的完整闭环。

Autopilot 首先致力于实现全维度、一体化的实时监控。它将硬件资源、性能指标与 SQL 执行效率等多源数据整合，提供从整个集群到单条语句的透明化观测视图，同时支持实时预警与历史回溯。

其革命性突破在于内置的AI 诊断 Agent 引擎。当资源告警触发时，该引擎能自动关联分析各项指标，快速锁定问题源头，并生成包含可疑用户、问题SQL清单及优化建议的诊断报告。

这一能力将故障根因定位的时间从传统模式下的小时级，大幅压缩至分钟级。

不仅如此，Autopilot 还实现了 SQL 级的深度洞察。它穿透传统监控的指标表层，深入分析 SQL 语句的执行计划、锁等待状态、数据倾斜等细粒度信息，帮助数据库管理员精准识别低效查询、潜在死锁或参数配置不合理等深层次问题。

交银金科总裁孙莉指出，智能化的关键在于人与机制的协同。Autopilot 的设计正体现了这一思想——通过工具将人从重复、繁琐的排查工作中解放出来，专注于更高价值的决策与优化。

从理念到规模化落地

在今年 9 月的华为金融网络创新峰会上，交通银行数据中心网络部高级网络架构师赖信系统阐述了基于大模型重构网络运维新范式的实践。

该实践构建了覆盖值班处置、应急抢修等四大核心场景的运维体系，实现了运维流程的闭环。

该项目采用AI智能体协同决策+数字孪生仿真的双引擎架构，通过强化学习、检索增强生成等技术。官方数据显示，其值班告警的智能处置率达到 60%，平均处理时长缩短了 40%。

目前，交通银行已落地超过 100 个大小模型融合应用，累计提升的人力效能相当于 1000 名员工。

参考资料：

https://www.huawei.com/cn/news/2025/10/idc-fea

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