AIOps破局“人工巡检累”：勤源全链路智能运维让运维工程师少熬夜

数字化时代，运维团队已经是每个依赖于数字化业务的企事业单位必备的人手。相对于其他职能部门，运维岗位不管职位高低，都摆脱不了24小时待命的宿命。没出事还好，可以幕后做英雄。一旦系统出现意外，咱能不能想办法摆脱“背锅侠”称号呢。

你看，运维工程师小李这个月已经通宵3次：月初要手动巡检200台服务器，对着屏幕逐条核对CPU、内存指标；月中要导出5份性能报表，复制粘贴数据到凌晨；月末还要排查‘近1个月的异常日志’，眼睛盯着滚动的代码框不敢眨眼——他无奈地说‘再这么熬，头发要掉光了’。这是当下一部分企业运维团队的真实写照，人工巡检的“累”与“低效”，正成为数字化转型路上的“绊脚石”。

为什么说只是一部分。因为各类监控工具，很多企事业单位其实已经多少都部署一些了，可以承担其中部分自动巡检的任务。但，各种原因，暂不细述，大概多少都是半自动吧。

传统运维工具缺乏“智能分析能力”

人工巡检的痛点早已不止“消耗人力”那么简单。某中型企业20人运维团队，每月要花15天时间做全量设备巡检，从网络交换机到数据库服务器，每台设备至少需要30分钟核对指标，人力成本占运维总投入的60%；更致命的是“人会出错”——某城商行曾因运维人员漏查“服务器内存泄漏”指标，导致核心业务系统凌晨宕机2小时，直接损失超百万元。Gartner的预测更敲响警钟：2025年仍依赖人工巡检的企业，故障漏判率将超40%，业务中断风险较采用智能运维的企业高出3倍。

深究背后原因，人工巡检的本质是“用‘人力’弥补‘技术短板’”。传统运维工具缺乏“智能分析能力”，既无法自动关联跨设备数据，也不能预判隐性故障，只能靠运维人员逐条看日志、逐个查指标；而数字化转型加速后，IT资产量呈指数级增长——某政务单位3年内IT资产从100台服务器增至1000台，还新增了云主机、虚拟化设备、摄像头等多元终端，人力巡检完全跟不上资产扩张的速度，“熬夜加班”成了运维团队的常态。

勤源全链路智能运维+AIOps

好在勤源全链路运维+AIOps平台给出了破局方案，通过“机器干80%的活”，让运维人员少熬夜50%，彻底摆脱人工巡检的桎梏。

其一，自动化巡检覆盖全场景，把运维从“重复劳动”中解放出来。勤源平台支持自定义巡检模板，运维人员可根据业务需求设置“服务器CPU≥80%告警”、“数据库连接数超阈值预警”、“摄像头视频完好率低于95%提醒”等规则，系统7*24小时自动执行巡检。某三甲医院采用后，每月设备巡检时间从15天压缩至1天，原本需要3人核对的医疗系统服务器指标，现在只需1人查看自动生成的巡检报告，运维人员再也不用为“赶巡检进度”熬夜。

其二，AI故障预判提前“排雷”，避免“事后救火”的被动。勤源AIOps大脑搭载基于Transformer架构的时序数据编码器，能捕捉“内存泄漏”“磁盘慢写”“网络丢包率异常”等隐性故障特征，结合多维度关联分析技术，提前预警潜在问题。在某高速机电运维项目中，平台提前7天预判“ETC车道服务器存储瓶颈”，运维团队在非高峰时段完成扩容，避免了早高峰车道瘫痪的风险，运维人员再也不用因“突发故障”通宵排查。

其三，自动生成报表告别“手动拼接”，让数据整理更高效。勤源平台内置性能报表、告警统计报表、TOPN分析报表等20+预置模板，支持按日/周/月自动生成报表，还能导出Excel、PDF格式，无需运维人员手动复制数据。某政务云项目中，运维团队原本需要2天才能完成的“云资源使用统计报表”，现在平台自动生成，不仅节省了80%的报表时间，还避免了人工计算错误，运维人员“再也不用为赶报表熬夜到凌晨”。

这三步，让智能运维踏实落地

对于想摆脱“人工巡检累”的企业，不妨按这三步落地：

第一步，梳理巡检清单，列出当前“必须人工做的巡检项”，标注“耗时/频率/易出错点”，比如“服务器磁盘使用率检查”、“摄像头视频质量诊断”这类高频项，优先用自动化替代。

第二步，试点部署验证效果，选择“服务器巡检”或“日志分析”等高频场景先上AIOps功能，像某职业学院先试点“校园网络设备自动化巡检”，3周内就实现人力投入减少40%，验证效果后再全面推广。

第三步，评估自动化成熟度，借助勤源《AIOps成熟度测评》工具，测算当前“自动化巡检覆盖率”“故障预判准确率”等指标，针对性制定提升计划，避免盲目投入。