然而，当AI技术从“辅助工具”跃升为“核心生产力”，运维部门却正面临前所未有的严峻考验：在大模型驱动的新型技术架构下，传统的运维经验彻底失灵；大模型运行过程中，仅能看到模型输入和输出中间过程完全不透明的“黑箱特性”使得故障隐蔽性陡增，问题定位如同在迷雾中寻路；大模型应用所依赖技术组件与传统IT服务有诸多差异，让运维边界持续扩大……

AI环境与传统IT环境运维差异显著

全栈协同成新要求

与传统IT环境运维聚焦于服务器、网络、存储等硬件资源的稳定性保障不同，AI运行环境不仅要应对GPU硬件的可用性与性能监控，更需覆盖模型服务运行状态、AI组件的协同运行等核心场景——AI运维要“驾驭智能链路的全栈协同”，这带来诸多差异：

（AI环境与传统IT环境差异对比）

金现代智能运维平台

大模型应用全景观测利器

金现代智能运维平台作为公司历时多年精心打磨的IT运维利器，构建起从底层硬件到AI基础组件、智能应用、应用日志，再到重要AI服务主动探测的全维度观测体系，为企业AI应用装上“全景透视镜”，有效降低运维复杂度。

（大模型应用全景观测）

破解大模型黑箱难题

可视化助故障精准定位

针对大模型运行过程中令人头疼的“黑箱特性”难题，平台可深度监测DeepSeek、千问等主流大模型的内部运行过程，并通过可视化界面将关键运行数据与调用链路清晰呈现，为运维人员拨开“黑箱迷雾”，助力模型异常问题的快速定位与精准排查。

 （大模型内部过程运行监控）

实时监控AI核心组件

运维团队掌控技术栈状态

大模型运行所依赖的Milvus、Pinecone、kong等组件，对许多传统运维人员而言仍属陌生领域，难以有效掌控其运行状态与潜在风险，平台可对这些核心组件的运行指标进行实时监控，让运维团队对AI技术栈的运行状态了如指掌。

（AI核心组件状态监控）

守护GPU算力引擎

筑硬件稳定屏障

GPU服务器的运行状态直接决定着AI应用的可用性与性能表现，平台能够实时监测GPU的核心指标，包括GPU温度、利用率及进程占用情况等关键数据，为硬件资源的稳定运行筑起“防护屏障”。

（GPU服务器运行监控）

统一采集分析应用及模型服务日志

提升问题排查效率

在智能应用的问题排查工作中，日志是不可或缺的核心分析依据。但受限于微服务与集群式架构的特性，应用及模型产生的日志往往比较分散，难以高效归集与获取，严重制约问题排查效率，平台可对智能应用及模型服务产生的日志进行统一采集，并支持在线实时分析，大幅提升问题排查的效率与精准度。

（应用及大模型日志统一管理）

聚焦模型服务核心枢纽

主动探测告警保业务连续

如今许多单位加速推进AI中台建设，大模型服务已成为支撑各智能应用运转的“核心枢纽”，其运行状态直接关系业务连续性——一旦模型服务出现异常，极易引发连锁故障，平台支持主动对模型接口服务进行拨测，接口不可用或性能异常情况及时告警，为模型服务的稳定运行加上“双保险”。

（大模型服务主动拨测）

面对AI时代运维环境的复杂变革与重重挑战，金现代智能运维平台凭借全方位的观测能力，为企事业单位打造坚实的运维保障体系，帮助运维团队有效应对运维压力，为AI应用的稳定运行保驾护航，让企业在AI时代的浪潮中稳步前行。