【摘要 】随着我国信息技术的快速发展，现阶段的网络系统运维工作也随之提升，在传统的工作模式下，网络系统运维故障往往需要大量的人工进行干预，不但网络运维工作效率低下，而且这样的方式往往已经对网络系统正常运转造成了影响。而在人工智能的背景下，这种情况得到了相应的改善，通过使用人工智能技术，不仅能够对可能出现的网络运维系统故障进行预测，而且还能实现网络运维故障的智能修复，极大程度上提升了系统修复的效率。本文就基于人工智能的网络系统运维故障预测与智能修复研究展开论述。

【关键词】人工智能 网络系统 运维故障 智能修复

在人工智能技术的干预下，通过对人工智能提出一些指令，让其开展一些自我学习与训练，能够全面且详细的对网络系统运维故障原因进行记录。同时，在人工智能技术成熟应用之后，能够使用人工智能对网络系统进行实时监测，从而及时发现可能存在的网络系统运维故障隐患，并进行及时的预警，从而按照指定的程序进行提前的修复，避免网络系统运维故障事件的发生。这样不仅能够保障网络系统稳定的进行运转，保障相关业务的正常开展，同时还能有效提升经济效益。

一、监控结构

在人工智能技术的加持下，能够实现对网络系统的运维监控。通过在机房建设的基础上安装智能监控，包括基础环境监控、安全监控以及应用监控，实现对不同场景、不同业务的的监控，实现对网络系统的安全预警工作。在基础环境监控中，通过使用监控指针对服务器、数据库等设备的状态进行监控，避免由于硬件问题导致网络系统瘫痪。安全监控主要部署在数据应用、交互等场所，近年来随着我国越来越重视网络与数据安全，通过对审计用户访问数据以及外部攻击程序，及时发现网络系统中存在的漏洞，从而进行及时的修补，避免大量数据泄露情况的出现。应用监控架设在基础环境和安全监控至善，通过使用人工智能采集日常的系统运维指标，计算出日常网络系统运维正常的数据，当某一时刻超出人工智能技术规划的阈值后，会立即触发告警问题并分析当前网络系统是否出现问题，并根据实际情况进行智能修复与调整。

二、监控方法

人工智能技术在对网络系统进行监控时，不同的系统往往需要采用不同的监控方法。结合网络系统运维实际工作来看，这些方法并没有效率高低之分，不同的监控方法往往具有着不同的优缺点，通过结合系统实情采用合理的监控方法，才是提升监控效率的关键。而且在使用人工智能技术对网络系统进行监控时，针对不同业务需求采用的监控原理也存在着比较明显的差别。对于一些网络系统的硬件故障，能够结合硬件的使用环境、状态和寿命，预测硬件报废的最终期限，从而及时的提供更换建议。而对于安全监控和应用监控来说，人工智能监控不仅能够及时的发现问题并进行告警，还能结合漏洞问题进行自我修复。

三、告警与预警

在使用人工智能技术进行智能修复时，修复的方式取决于监控结构和监控方法，其中修复能力包括告警与预警。当人工智能技术出现告警时，在基础环境中往往需要对机房的硬件进行更换与维护，对于误报情况可以进行接触，对于真实告警问题可以进行及时的处理。而且在实际的基础环境中，人工智能技术设定的硬件设备报废期限往往低于出场设置，这是为了为系统维护与更新留出应急时间，因此在基础安全环境中触发告警问题并不一定会对网络系统的正常运转造成影响，相比于人工运维能够及时预测问题。

在安全监控中，人工智能技术在初步投入使用时需要一段学习与训练时间，通过收集各种数据和行为操作，从中分离出正常的业务操作以及危险操作行为。在人工智能技术的加持下一些正常行为能够快速的通过检测，提升审计的效率，对于一些危险操作行为，在人工智能技术的干预下可以对这些行为进行及时的阻止，避免违规操作导致系统异常情况的出现，并完成告警记录的自动存储。

在应用监控中，人工智能技术能够发挥出最大的作用。通过统计日常数据交互量等内容，不仅能够测算网络系统所能承受的最大限度，而且还能实现日常系统运维的智能修复与维护。当应用监控出现预警时，往往是特别时刻与平常时刻存在着明显的不同，人工智能技术通过分析可能的原因后可能自动解除预警，对于一些真实的预警信息，能够及时的通过干预方法确保系统的正常承载能力，避免了系统过载而出现瘫痪的情况。人工智能技术在这样的智能修复过程中，可能会使得极小一部分业务受到影响，但是能够避免大量业务的终端，而且能够减少由于网络瘫痪造成的后续影响。

结束语

综上所述，在基于人工智能的网络系统运维故障预测与智能修复的研究中，本文深入探索了人工智能技术在运维领域的应用前景。通过智能算法与大数据分析的融合，可以成功构建高效的故障预测模型，实现了对网络系统潜在问题的精准捕捉。同时，智能修复机制的引入，进一步提升了运维效率与质量，为用户提供了更加稳定可靠的网络服务。

参考文献

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