DeepSeek作為一個現(xiàn)象級的技術(shù)熱點在持續(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)原理和實現(xiàn)是如何做到性價比最優(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)合實際的運維工作中，如何借助DeepSeek來賦能實際的運維工作，有哪些運維場景進行了探討。

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，個人認為主要是開源免費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?shù)那闆r之下做到訓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

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進行二次開發(fā)，無需支付高昂的授權(quán)費用。同時開源了全系列模型（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，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、云計算、終端應用等領(lǐng)域。

2）性能相當下的低訓推成本

通過優(yōu)化算法（如強化學習、專家混合架構(gòu)）和訓練流程，R1大幅降低了訓練和推理的算力需求。DeepSeek R1模型在數(shù)學與邏輯推理、代碼生成和物理模擬等測試驗證過程中表現(xiàn)出極優(yōu)的性能，而這些的訓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行專業(yè)領(lǐng)域的大模型訓練提供了可能，降低了部署和推廣使用的成本。

3）強化學習推理能力

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)與實例生成可靠內(nèi)容、解析中文復雜句式中的指代關(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，其實是一個系統(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)和訓練、評估以及準確性驗證，再到模型的應用構(gòu)建和推廣使用。

• 數(shù)據(jù)的采集與清洗：整合應用系統(tǒng)運維日志和監(jiān)控數(shù)據(jù)、故障案例、運維操作手冊和應急手冊、各軟件產(chǎn)品的官方文檔和維護手冊（如Oracle手冊、Kylin系統(tǒng)維護手冊等）、應用和設(shè)備實例CMDB數(shù)據(jù)和拓撲關(guān)系數(shù)據(jù)，形成專有的運維知識庫數(shù)據(jù)。
• 模型監(jiān)督微調(diào)SFT：基于運維數(shù)據(jù)對DeepSeek R1進行微調(diào)，增強其對運維術(shù)語、流程和場景的理解，生成模擬運維場景的深度推理數(shù)據(jù)（如故障診斷步驟），結(jié)合人工標注形成高質(zhì)量SFT（監(jiān)督微調(diào)）數(shù)據(jù)集
• 模型強化學習：構(gòu)建獎勵模型比如運維任務的指標、知識的正確率等，通過PPO等算法進行強化學習，優(yōu)化模型在復雜運維決策中的表現(xiàn)，同時避免生成違規(guī)操作建議
• 模型的部署與應用：框架構(gòu)建本地運維知識庫，將模型接入數(shù)據(jù)庫和API，實現(xiàn)實時故障查詢、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為開源+訓推低成本+強推理能力，簡單對比如下：

2、運維場景探討

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

2.1 構(gòu)建智能的運維知識問答系統(tǒng)

運維知識庫場景最容易落地實現(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)庫進程異常怎么應急處理等。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，但是在運維相關(guān)的專業(yè)領(lǐng)域，需要專業(yè)的知識庫去訓練，方案實現(xiàn)上也相對比較成熟，實現(xiàn)難度在數(shù)據(jù)的預處理和清洗、模型的訓練以及模型的準確性評估上。

以下是一個簡要的構(gòu)建流程：

1）階段1：數(shù)據(jù)準備與知識庫構(gòu)建

• 知識收集
• 整合運維文檔、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），標注關(guān)鍵實體（如服務器IP、錯誤代碼）。
• 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
• 領(lǐng)域適配：注入運維知識庫數(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、知識檢索、上下文管理模塊。
• 實現(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)，引導模型自主拆解問題（如“CPU負載高→檢查進程→分析日志”）。

4）階段4：驗證與迭代

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

2.2 標準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，在運維工作中標準變更手冊或腳本可以借助于大模型生成某個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，并生成標準化操作指南。不過由大模型生成的腳本或者步驟需要進一步驗證后才能上實際的業(yè)務系統(tǒng)執(zhí)行，畢竟準確性或者可靠性有待驗證。

2.3 基于告警生成對應的應急方案

當系統(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，人工診斷易延誤處理。通過DeepSeek大模型可實時關(guān)聯(lián)告警上下文，基于應用系統(tǒng)的拓撲架構(gòu)、告警信息生成針對性應急處置方案和建議、告警的業(yè)務影響及影響范圍等，再由運維人員進一步確認是否執(zhí)行。簡單的比如針對某一個軟件的錯誤碼生成對應操作對象的處理建議和步驟，更為復雜些是針對某個應用系統(tǒng)上下游的關(guān)聯(lián)影響是否需要應用切流、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盤報告

在故障復盤環(huán)境，利用DeepSeek大模型根據(jù)登記的事件處理流程，結(jié)合自動采集事件時間軸（從首次告警到恢復確認）、相關(guān)日志片段、處置操作記錄等，通過預訓練的報告生成模型，按"故障影響-處理過程-根因分析-改進措施"框架組織內(nèi)容，最終輸出包含時間序列圖、根因拓撲的可視化故障復盤報告。報告的編寫和總結(jié)能力也是現(xiàn)在通用大模型的能力強項，實現(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)，并進行加工得到相對應的結(jié)論。

2.5 強化數(shù)據(jù)庫DDL和SQL審核

在應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腳本進行多維度檢測：1）語法層面檢查是否符合目標數(shù)據(jù)庫版本；2）性能層面預警全表掃描查詢；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)修改的停機影響，變更時長等。最終輸出的審核結(jié)果以分級（阻塞/警告）形式反饋至各個DBA和項目組。

以下是一個簡要的構(gòu)建流程：

1）核心模塊組成

• 規(guī)則知識庫：通過R1的領(lǐng)域適應能力定制各個數(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：基于檢索增強生成(RAG)技術(shù)，結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)規(guī)則匹配
• 動態(tài)分析層：對接MySQL元數(shù)據(jù)/執(zhí)行計劃進行物理驗證
• 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檢索知識庫驗證命名規(guī)范、索引規(guī)則等
• 動態(tài)驗證：檢查實際庫表存在性、外鍵約束等
• 性能預測：基于歷史執(zhí)行統(tǒng)計預測掃描行數(shù)/索引利用率

4）結(jié)果分級

• 致命錯誤（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告
• 通過API與工單系統(tǒng)對接，實現(xiàn)DDL/DML流程自動化
• 構(gòu)建反饋學習機制，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，因為語法和語義上的差異，SQL和DDL語句的遷移準確率是各類國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的痛點問題。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，針對目標數(shù)據(jù)庫進行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)表等復雜結(jié)構(gòu)生成兼容方案。轉(zhuǎn)換完成后執(zhí)行差分驗證：通過自動生成測試用例對比源庫與目標庫的查詢結(jié)果一致性，確保改造后功能無損。

其實這個場景各數(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，是一個階段性的工作。

2.7 應用系統(tǒng)性能和容量評估

基于歷史監(jiān)控數(shù)據(jù)（CPU、內(nèi)存、IO、存儲等）訓練時間序列預測模型，模擬不同負載場景下的資源消耗曲線。利用DeepSeek結(jié)合應用拓撲分析依賴鏈：例如識別出訂單服務調(diào)用支付服務的TPS將突破當前線程池上限，進而推導出需擴容的Pod數(shù)量或服務器資源。對存儲系統(tǒng)，通過采樣分析表增長率與索引效率，預測半年后磁盤使用量是否達標。最終輸出包含資源水位熱力圖、瓶頸組件列表及擴容建議的評估報告，支持動態(tài)閾值告警配置。基于這些容量評估報告和可視化指標對應用系統(tǒng)和服務器進行合理的擴縮容，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

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

……還有更多運維場景……

3、總結(jié)

實際上，在運維場景中能夠借助于DeepSeek等大模型的遠不止上面這些，比如利用大模型對審計日志數(shù)據(jù)進行脫敏、終端操作日志進行研判分析、RAGFlow進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，在運維場景的推廣使用過程中，有以下幾點是需要考慮的：

1. 成本和收益的考量：如果建設(shè)成本遠遠大于所能帶來的收益，那么在評估建設(shè)的時候需要慎重考慮價值所在，而不是一味的跟風，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)、運維支撐成本如數(shù)據(jù)處理維護和數(shù)據(jù)集成、風險控制成本如容錯機制和合規(guī)性等；在收益中考慮人力成本的節(jié)約、故障處理時效、生產(chǎn)故障率、監(jiān)管的合規(guī)審計成本以及潛在的運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)果進行甄別或者驗證，在認知以外的知識領(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，用到實際的業(yè)務場景或業(yè)務系統(tǒng)中，將會有不可預計的后果，比如運維過程中在生產(chǎn)系統(tǒng)執(zhí)行了大模型生成錯誤的指令。所以上述討論的運維場景有些也只是利用大模型作為一個參考，并不能直接拿來即用，更多的需要進行驗證后才能使用，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。